AI 엔지니어가 17시간 동안 1460가지 방안을 시험해냈고, 데이터센터 전기요금은 연간 22만 7천 달러 절감이 기대된다

동찰 Beating AI 속보, YC가 육성한 스타트업 Standard Physics가 AI 엔지니어 Archimedes를 출시했다. 이는 스스로 엔지니어링 방안을 설계하고 물리 시뮬레이션을 실행한 뒤, 결과에 따라 지속적으로 수정하며 더 나은 효과의 설계를 찾을 수 있다.

미국 한 데이터센터에서 냉각 장비가 전속력으로 가동되고 있지만, 가장 뜨거운 서버 랙은 여전히 35.6°C에 달했다. AI는 시뮬레이션을 통해 일부 냉풍이 올바른 위치로 전달되지 않았고, 서버에서 배출된 열풍이 다시 랙으로 유입되는 것을 발견했다.

AI는 먼저 송풍구 조정, 열풍 격리, 냉각 장비의 운행 방식 최적화를 시도했다. 첫 번째 라운드에서 찾은 절전 방안은 효과가 좋아 보였지만, 구형 장비의 실제 능력을 간과했다. 검토 결과 실행 불가능하다는 것이 확인되자, AI는 장비 제한 조건을 추가하고 다시 방안을 찾았다.

전체 과정은 17시간 동안 지속되었으며, 총 1460가지 설계를 시도했다. 최종적으로 두 가지 개조 방안을 선별했다. 회사 시뮬레이션 측정에 따르면, 전면 개조 시 데이터센터 총 전력 사용량을 10.9% 절감하고, 가장 뜨거운 랙을 29.2°C로 낮추며, 연간 약 22만 7천 달러의 전기료를 절약할 수 있다. 또 다른 저비용 방안은 개조 비용이 4분의 1 미만으로, 전면 개조 절전 효과의 79%를 달성할 수 있다.

AI는 또한 30시간 내에 2차원 시뮬레이션을 통해 1333가지 터빈 블레이드 설계를 테스트했다. 최종 방안은 기류 방향 전환 요구 사항을 유지하면서 원래 블레이드보다 에너지 손실을 25.5% 줄여, 벨기에 연구팀이 2018년에 발표한 최적화 설계를 능가했다.

전체 시스템은 두 부분이 협력하여 완성된다. Archimedes는 설계를 제안하고 결과를 비교하며 다음 단계의 수정 방향을 결정하고, Reynolds는 시뮬레이션 실행을 담당한다. 이는 엔지니어가 자연어로 설명한 문제를 OpenFOAM 시뮬레이션 작업으로 변환하고, 자동으로 모델링하고, 계산 격자를 분할하고, 계산을 실행하며 결과를 분석할 수 있다.

Standard Physics는 물리 시뮬레이션 실행을 담당하는 Reynolds를 오픈소스로 공개하여, 누구나 무료로 사용하고 코드를 수정할 수 있다. 자율적으로 설계 방안을 제안하고 반복 테스트하며 최적해를 찾는 완전한 AI 엔지니어 Archimedes는 아직 오픈소스화되지 않았으며, 공식에 문의하여 사용해야 한다.