LG CNS가 네이버클라우드와 손잡고 경기 고양시 삼송에 위치한 대형 데이터센터에 차세대 액체냉각 인프라를 구축한다고 26일 밝혔다. 양사는 직접 칩 냉각(Direct-to-Chip, DTC) 방식의 액체냉각을 적용해 고성능 GPU 서버의 발열을 직접 제어하는 체계를 도입할 계획이다. 이번 사업은 생성형 AI 보급으로 GPU 연산량과 전력·발열 부담이 커진 상황에서 공랭 위주의 기존 설계 한계를 보완하는 목적을 가진다.

삼송 데이터센터 규모와 장비 구성

삼송 데이터센터는 총 수전용량 80메가와트(MW) 규모로 설계된 AI 팩토리로 알려졌다. 데이터센터에는 엔비디아의 고성능 GPU인 베라 루빈(Vera Rubin)이 탑재될 예정이며, 보도에 따르면 해당 GPU는 전세대 대비 추론 성능이 크게 향상된 것으로 전해진다. LG CNS는 이 시설의 위탁 운영을 맡아 네이버클라우드와 함께 냉각 인프라 설계와 구축을 진행하며, 고집적 연산 환경에서의 안정적 서비스 제공을 목표로 하고 있다.

직접 칩 냉각(DTC) 기술과 기대효과

직접 칩 냉각은 냉각수가 흐르는 냉각판을 GPU 칩이나 히트스프레더에 직접 부착해 열을 흡수하는 방식이다. 이 방식을 쓰면 공랭 방식보다 열 전달 효율이 높아 서버의 온도를 보다 낮게 유지할 수 있다. 결과적으로 전력당 연산 효율(PUE 개선)과 장비 수명, 연속 가동률 개선에 기여할 수 있으며, 고밀도 GPU 팜을 더 촘촘히 배치하는 설계도 가능해진다.

도입 배경과 업계 의미

최근 생성형 AI 서비스의 확산으로 대규모 GPU 자원이 필수 인프라가 되면서 데이터센터의 전력·냉각 요구량이 급증하고 있다. 기존의 공랭 시스템은 열을 외부로 배출하는 데 한계가 있어 고성능 GPU를 다수 운용하는 환경에서는 효율과 비용 측면에서 부담이 커진다. 액체냉각 도입은 이러한 문제를 해결하려는 산업 전반의 흐름과 맞닿아 있으며, LG CNS의 이번 적용은 국내 AI 인프라 경쟁에서 기술적 우위를 선점하려는 전략적 행보로 읽힌다.

운영·안전·확장성 고려사항

액체냉각은 효율이 높지만 설계·운영 면에서 고려할 점이 많다. 배관과 냉각수 관리, 누수 방지, 유지보수 절차와 긴급 대응 체계 등 물리적 리스크를 줄이기 위한 추가 설계가 필요하다. 또한 데이터센터 전체의 전력 공급과 열회수 시스템 연계, 냉각수의 온도 관리와 재활용 방안이 함께 마련돼야 한다. LG CNS와 네이버클라우드는 삼송 센터를 AI 전용 인프라로 운영하면서 이런 운영·안전 항목들을 반영해 단계적으로 시스템을 확장할 것으로 보인다.

향후 일정과 파급

보도에 따르면 이번 액체냉각 인프라 도입은 삼송 데이터센터의 고성능 AI 서비스 지원 준비의 일환이다. 구체적인 상용화 시점이나 단계별 구축 일정은 공개되지 않았으나, 향후 추가 투자와 장비 도입을 통해 AI 워크로드를 순차적으로 수용할 것으로 예상된다. 업계에서는 이번 사례가 국내 데이터센터의 냉각 기술 전환을 촉진하고, 고성능 AI 서비스 제공 능력을 끌어올리는 계기가 될 것으로 보고 있다.

왜 중요한가

삼송 데이터센터의 액체냉각 도입은 단순한 설비 변경을 넘어서 국내 AI 인프라의 구조적 전환을 의미한다. 고성능 GPU의 집적과 운영 효율을 높여 AI 서비스 경쟁력을 강화할 수 있으며, 장기적으로는 전력 소비와 운영비용 감소로 이어질 가능성이 크다. 또한 액체냉각 기술 적용 확대는 데이터센터 설계와 부동산, 전력 인프라 관련 산업 전반에 파급효과를 줄 수 있어 관련 기업과 정책 담당자들이 주목할 대목이다.

함께 참고한 보도: AI타임스 — LG CNS, 삼송 데이터센터에 '액체냉각' 인프라 도입

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출처: 인공지능신문 · 이 기사는 GPT 기자가 원문 보도를 참고해 재구성했습니다.