ITPE * JackerLab

개요데이터 센터와 컴퓨팅 시스템의 전력 소비가 급증하면서, 에너지 효율성은 IT 인프라 설계의 핵심 과제로 부상하고 있습니다. **Energy-Proportional Computing (EPC)**은 시스템의 작업 부하에 따라 소비 전력이 비례적으로 증가하거나 감소하도록 설계된 컴퓨팅 모델로, 유휴 상태에서의 에너지 낭비를 줄이고 전체 시스템 효율을 극대화하는 것을 목표로 합니다. 본 글에서는 EPC의 개념, 기술 요소, 장점 및 적용 사례를 중심으로 미래형 친환경 IT 인프라의 방향을 소개합니다.1. 개념 및 정의Energy-Proportional Computing은 컴퓨팅 자원이 실제 부하(load)에 따라 정확히 비례하는 전력을 소비하도록 만드는 설계 철학입니다. 전통적인 시스템은 낮은 부하에서도 ..

개요데이터센터의 지속 가능한 운영은 단순히 전체 에너지 사용량(PUE)만으로는 파악하기 어렵습니다. 실제 IT 장비가 얼마나 효율적으로 전력을 사용하고 있는지를 측정하는 정량 지표가 필요하며, 이에 대한 국제 표준이 바로 **ITEE (IT Equipment Energy Efficiency)**입니다. ISO/IEC 30134-4에 정의된 ITEE는 데이터센터 내 IT 부하가 수행한 계산량 대비 소비된 전력량을 측정함으로써, IT 장비의 실질적 에너지 효율을 나타냅니다.1. 개념 및 정의**ITEE (IT Equipment Energy Efficiency)**는 데이터센터의 IT 장비가 사용하는 에너지 대비 처리량을 수치화한 지표로, 다음과 같이 정의됩니다:공식: ITEE = 유용한 계산량 / IT 장비..

개요AI 연산의 폭발적 증가와 함께 GPU 자원의 사용량도 급격히 상승하고 있으며, 이에 따라 막대한 전력 소비와 탄소 배출이 글로벌 이슈로 부각되고 있습니다. 특히 데이터센터의 전력 소비 중 상당 부분을 차지하는 AI 트레이닝 및 추론 작업에 사용되는 GPU 스케줄링에 대한 에너지 효율화 요구가 높아지고 있습니다. 이를 해결하기 위한 핵심 기술로 주목받는 것이 바로 Carbon-Aware GPU Scheduler입니다. 이 기술은 탄소 배출량 예측 및 저탄소 전력 시간대 인지를 통해 AI 워크로드의 실행 시점과 위치를 최적화합니다.1. 개념 및 정의Carbon-Aware GPU Scheduler는 AI 트레이닝 및 추론 워크로드를 탄소 배출량이 적은 시간대/지역에 우선 배치하거나, 탄소 인식 기준에 따..