텍사스에서 비트코인 마이닝 업체 럭서(Luxor)가 소프트웨어 업체 벤타우스와 함께 엔비디아 B200 GPU 1개의 전력 사용을 제어하는 실험을 실시했다. 소프트웨어 명령으로 GPU 전력 소모가 0.5초 만에 정상의 약 25% 수준으로 떨어졌고, 진행 중이던 추론 작업은 손실 없이 완료됐다. 이는 비트코인 채굴기가 전력 가격에 따라 즉시 껐다 켤 수 있던 '수요반응' 개념을 AI 데이터센터에 적용한 것으로, 텍사스 전력망(ERCOT)이 데이터센터발 전력 수요 급증(474GW 연결 대기)에 시달리는 상황에서 나온 시도다. 다만 단일 칩 실험을 수만 개 GPU로 구성된 전체 캠퍼스로 확장하는 것은 훨씬 복잡한 과제로 남아있다.
- •럭서·벤타우스가 엔비디아 B200 GPU 전력을 0.5초 만에 약 25%로 낮추는 데 성공, 작업 손실 없음
- •텍사스 ERCOT는 474GW 규모의 신규 전력 연결 요청을 받았으며 이 중 90%가 데이터센터
- •비트코인 채굴기의 '가격에 따른 즉시 정지' 관행을 AI 추론 작업에 적용하려는 시도
- •오라클 클라우드 클러스터 실험에서는 256-GPU 전력을 3시간 동안 25% 절감하면서도 우선작업 성능 유지
- •텍사스 4CP(연간 4개 첨두부하 구간) 전력요금 절감이 수백만달러의 송배전비 절감으로 이어질 수 있음
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AI data centers are learning the power trick Bitcoin miners mastered first
- 1.럭서에너지·벤타우스, 텍사스서 엔비디아 B200 GPU 전력을 25%로 0.5초 만에 줄이는 실험 성공
- 2.작업 손실 없이 추론 속도만 낮춰, 비트코인 채굴기의 '수요반응' 기법을 AI 데이터센터에 적용
- 3.텍사스 ERCOT, 474GW 규모 신규 전력 접속 요청 중 90%가 데이터센터…그리드 확장 속도 추월
- 4.오라클 피닉스 실험서 256개 GPU 클러스터 전력 25% 절감해도 우선순위 작업 성능 유지 확인
왜 중요한가?
AI 데이터센터가 훈련·추론 작업의 긴급도에 따라 전력 사용을 유연하게 조절할 수 있다는 실증으로, 신규 발전소 건설 없이도 전력망 부담을 완화할 수 있는 대안적 해법으로 주목된다.
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Every answer you get from an AI chatbot begins with electricity. The words appear on your screen, but the actual work happens in a distant building packed with computer chips. Those chips draw power, move data, and produce enough heat to require heavy-duty cooling from AI data centers. When you multiply that process across millions […] The post AI data centers are learning the power trick Bitcoin miners mastered first appeared first on CryptoSlate.
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