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LG, 친환경 촉매·차세대 소재 개발...AI·로봇 기술 혁신 가속화

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Sunday, September 13, 2020, 11:09:00

LG, 캐나다 토론토대∙맥마스터대, 프랑스 에너지∙석유회사 토탈 컨소시엄 결성

 

인더뉴스 권지영 기자ㅣLG가 친환경 촉매, 차세대 소재 등 화학소재 개발 분야에서 AI와 로봇 기술을 활용한 혁신을 가속화합니다.

 

LG사이언스파크는 지난 11일 캐나다의 토론토대학교와 맥마스터대학교, 프랑스 에너지∙석유회사 토탈(Total)과 함께 ‘AI 기반 소재 개발 컨소시엄(A3MD, The Alliance for AI-Accelerated Materials Discovery)’을 결성하고, 공동연구를 추진키로 했습니다.

 

A3MD는 AI를 활용한 소재 개발 분야에서 글로벌 최고 수준의 학계와 산업계 파트너가 함께 참여하는 세계 최초 AI 연합입니다.

 

LG는 창립 멤버로 참여해 신소재 개발을 위한 AI 선행기술을 확보하는 동시에 소재 분야 AI 석학 등과 함께 공동 연구개발 네트워크 기반을 구축하게 됐습니다.

 

이번 컨소시엄은 ‘친환경 촉매’와 ‘차세대 광학소재’ 개발을 목표로 다양한 AI 모델링 및 자동화 실험 플랫폼 구축 등을 진행합니다.

 

예를 들어 보통 석유화학 공정에서 뽑아내는 에틸렌과 같은 화합물은 공기 중의 이산화탄소로부터도 생산할 수 있는데, 이때 화학반응을 유도하는 촉매를 머신러닝과 자동화 로봇 시스템을 이용해 설계할 수 있다는 것입니다.

 

또한, 전기를 빛으로 변환하는 페로브스카이트(Perovskite)와 같은 차세대 소재도 슈퍼컴퓨터 시뮬레이션과 AI 모델링 등을 통해 개발기간을 앞당기고 발광소재 등으로 활용도를 넓힐 수 있습니다.

 

기존의 소재 연구는 먼저 신규 소재를 발굴한 뒤, 이를 합성하고 물성을 검증하는 과정을 반복해야하기 때문에 신소재 개발에 수년 혹은 십수년의 시간이 소요됐습니다.

 

하지만 AI 기술을 소재 개발에 적용하면 소재 물성에 대한 데이터를 보다 정확하게 파악할 수 있습니다. 또 반복 실험을 거쳐야 하는 기존 연구방법보다 개발 비용이나 기간을 대폭 줄여 고객사별 맞춤형 소재를 보다 빠르게 제공할 수 있습니다.

 

이번 컨소시엄에는 소재 정보학, 계산 화학 및 로봇을 이용한 대규모 실험 자동화 분야의 AI 권위자 토론토대 테드 사전트(Ted Sargent)와 알란 아스푸루구직(Alan-Aspuru-guzik), 맥마스터대 드류 히긴스(Drew Higgins) 등 세계적 교수진이 함께 연구합니다. 에너지 데이터 분석을 위한 AI 솔루션 개발에 적극적인 토탈도 산업계 파트너로 참여합니다.

 

A3MD는 비대면 온라인 화상회의 등을 통해 공동 프로젝트를 진행하면서 생성된 데이터와 알고리즘과 같은 성과를 공유합니다. 앞으로 AI 교육 프로그램, 전문가 포럼, 기업 인턴십 등을 통해 교류를 늘려갈 계획입니다.

 

한편, LG사이언스파크는 인공지능 분야의 선두 주자인 토론토대학교를 비롯한 글로벌 유수 기관들과의 협업을 통해 딥러닝, 머신러닝 등 다양한 연구를 진행하고 있습니다. 지난해 7월에는 토론토대학교와 산업과 물류, 제조 현장에 적용되는 AI 기술 개발을 위해 ‘토론토 기업용 인공지능연구소’를 신설하기도 했습니다.

 

배경훈 LG사이언스파크 AI추진단장은 “LG는 화학소재 분야뿐만 아니라, 다방면에 걸쳐 글로벌 AI의 선두 주자들과의 오픈 파트너십을 통해 내외부 AI역량을 확보하고 우리 주변의 난제들을 해결해 고객의 삶을 바꿀 수 있는 의미 있는 연구를 지속해 나가겠다”고 말했습니다.

 

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권지영 기자 eileenkwon@inthenews.co.kr

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네이버클라우드, AIDC ‘각 세종’서 GPU 최적화 기술 공개…GPUaaS 시대 견인한다

네이버클라우드, AIDC ‘각 세종’서 GPU 최적화 기술 공개…GPUaaS 시대 견인한다

2025.10.28 09:00:00

인더뉴스 이종현 기자ㅣ네이버클라우드는 국내 최초의 AI 데이터센터인 '각 세종'에서 열린 테크밋업에서 GPU 운영 효율을 극대화하고 AI 인프라를 스스로 설계·운영할 수 있는 기술 역량을 공개했다고 27일 밝혔습니다. 네이버클라우드는 글로벌 수준의 GPU 운영 내재화 역량을 기반으로 산업 전반의 AI 활용을 높이겠다는 계획입니다. 이상준 네이버클라우드 CIO는 "AI 인프라의 경쟁력은 GPU를 얼마나 많이 확보하는가를 넘어 확보한 자원을 얼마나 안정적이고 효율적으로 운영하는지에 달려 있다"라며 "네이버클라우드는 GPU 확보와 운영 기술 내재화의 균형을 통해 AI 인프라 경쟁력을 완성하고 있다"라고 말했습니다. 네이버는 2019년 엔비디아의 슈퍼컴퓨팅 인프라인 '슈퍼팟(SuperPod')을 세계에서 가장 빠르게 상용화한 기업으로 초고성능 GPU 클러스터를 직접 설계·운영한 경험을 보유하고 있습니다. 이러한 실증 경험을 바탕으로 '각 세종'에서 대규모 GPU 클러스터를 직접 설계·운영하며 냉각·전력·네트워크 등 데이터센터 핵심 인프라를 자체적으로 설계하고 AI 워크로드에 최적화하는 기술을 내재화했습니다. 이상준 CIO는 이어서 "네이버의 데이터센터는 AI 워크로드 전체를 통합적으로 제어할 수 있는 풀스택 AI 인프라"라며 "이처럼 인프라를 하나의 시스템으로 통합적으로 설계·운영할 수 있는 역량은 국내는 물론 글로벌에서도 손꼽힌다"라고 강조했습니다. '각 세종'은 기존 IDC가 수행하던 저장·처리 기능을 넘어 AI 학습과 추론이 동시에 이뤄지는 고밀도 GPU 연산 공간으로 설계됐습니다. 이를 위해 전력과 냉각 효율, 무정지 운영까지 모두 고려해 AI 인프라가 24시간 안정적으로 작동할 수 있는 환경을 구축했습니다. AI 연산이 집중되는 데이터센터에서 가장 중요한 요소는 발열 관리입니다. GPU 전력 밀도가 높아지면서 냉각은 효율과 안정성을 좌우하는 핵심 요소가 됐습니다. 이에 '각 세종'은 '각 춘천' 운영으로 축적한 실데이터와 열환경 분석을 바탕으로 직접외기·간접외기·냉수를 병행하는 하이브리드 냉각 시스템을 적용했습니다. 이는 계절별로 냉각 방식을 자동 전환해 겨울에는 외부의 찬 공기로 직접 냉각하고 간절기와 여름에는 간접외기와 냉수를 병행합니다. 이를 통해 GPU 밀도가 높아져도 안정적인 열 제어와 높은 에너지 효율을 유지할 수 있습니다. 또한, 액침냉각 컨테이너 인프라를 구축해 냉각 용액의 안정성, 에너지 효율, 운영 안정성 등을 검증 중입니다. 이를 기반으로 네이버클라우드는 고전력·고밀도 환경에 대응하는 차세대 냉각 기술 로드맵을 구체화하고 수냉식 서버 냉각 관련 자체 특허도 출원 완료했습니다. '각 세종'은 장애 상황에서도 서비스가 멈추지 않도록 전력과 냉각, 서버 운용 체계를 완전히 분리하면서도 유기적으로 통합한 이중화 구조로 설계됐습니다. GPU 서버의 고전력 특성에 맞게 UPS(무정전 전원 장치)와 배전 설비를 재배치해 장애 전파를 구조적으로 차단했으며 이러한 구조 '각 세종'이 24시간 안정적으로 운영할 수 있는 핵심 기반입니다. 네이버는 수십만대 서버 운영 경험을 바탕으로 표준화된 인프라 구조와 자동화된 운영 체계를 구축했습니다. 모든 서버는 도입 전 단계에서 성능·전력 효율·운용성을 검증해 표준 사양으로 구성되며 GPU 등 고성능 자원은 실시간 상태 감시와 자동 복구 기능을 통해 장애 발생 시에도 안정적인 서비스 연속성을 유지할 수 있습니다. 또한 GPU 클러스터 운영에는 자원 관리·배치·복구를 자동화하는 기술이 적용돼 대규모 환경에서도 일관된 효율과 안정성을 유지하고 있으며 반복적인 장애 대응이나 자원 조정 작업 상당 부분도 시스템이 자동으로 처리하도록 설계됐습니다. 네이버는 이러한 운영 기술을 GPU 뿐 아니라 데이터센터 전반의 인프라 관리 영역으로 확장하며 복잡한 AI 워크로드 환경에서도 예측 가능한 인프라 운영을 실현하고 있고 향후 AI 기술을 활용해 운영 효율을 지속적으로 고도화한다는 계획입니다. 이러한 운영 기반 위에서 네이버의 AI 플랫폼은 모델 개발부터 학습, 추론, 서빙까지 AI의 전 과정을 하나로 연결하는 통합 운영 체계로 작동합니다. 내부적으로는 하이퍼클로바(HyperCLOVA)의 학습과 운영이 모두 이 플랫폼 위에서 이루어지며 GPU 자원 배분, 모델 관리, 스케줄링까지 효율적으로 통제됩니다. 이에 개발자는 인프라 제약 없이 학습·실험을 진행할 수 있고 운영자는 GPU 사용 현황과 전력 효율을 실시간으로 모니터링 및 분석하고 적재적소에 최적화 요소를 적용할 수 있어 네이버의 AI 플랫폼은 AI 개발과 운영이 하나로 통합된 'AI 인프라의 두뇌'로 자리 잡고 있습니다. 네이버클라우드는 이렇게 내부에 축적한 기술과 운영 역량을 기반으로 GPUaaS(GPU as a Service) 모델을 통해 국내 주요 기업에 AI 인프라 서비스를 제공하고 있습니다. 이상준 CIO는 "네이버클라우드는 축적한 AI 인프라 운영 역량을 GPUaaS 모델로 발전시켜 국내 기업들이 손쉽게 AI를 활용할 수 있는 생태계를 만들 것"이라면서 "이를 통해 AI 인프라가 특정 기업의 자산을 넘어, 산업 전반의 성장 기반이 될 수 있도록 하겠다"라고 말했습니다.




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