차세대 HBM4 아키텍처와 맞춤형 베이스 다이(Base Die) 파운드리 경쟁: TSMC와 삼성전자의 패권 다툼
인공지능(AI) 반도체의 연산 속도가 기하급수적으로 빨라지면서 그래픽처리장치(GPU)와 메모리 간의 데이터 병목을 해결하는 고대역폭 메모리(HB…
데이터센터 쿨링 타워 프리쿨링(Free Cooling)과 외기 도입 시스템의 한계: PUE 1.1 달성을 위한 열교환 설계
인공지능(AI) 데이터센터의 운영비용(OPEX) 중 가장 큰 비중을 차지하는 항목은 단연 서버 냉각에 소모되는 전력입니다. 막대한 냉동기(Chi…
AI 데이터센터 대용량 UPS와 BESS 배터리 기술 비교: LFP vs 삼원계(NCM) vs 납축전지
인공지능(AI) 워크로드의 폭증으로 데이터센터의 랙당 전력 밀도가 수직 상승하면서, 무정전 전원 공급 시스템(UPS, Uninterruptibl…
초거대 AI 클러스터의 인터커넥트 병목 극복: NVLink 패브릭과 Ultra Ethernet 아키텍처 분석
거대 언어 모델(LLM) 학습과 실시간 추론 워크로드가 폭증하면서, AI 슈퍼컴퓨터의 성능 병목 지점은 개별 GPU의 연산 클럭(FLOPS)에서…
고밀도 AI 랙을 위한 냉각 인프라 설계: 직접 칩 냉각(D2C)과 액침 냉각(Immersion)의 열역학적 비교
인공지능 연산용 최신 GPU 랙의 전력 밀도가 랙당 40kW를 넘어 100kW~140kW 수준에 도달하면서, 공기를 매개로 열을 식히던 공랭식(…
AI 데이터센터 전력망 병목의 해법: 비하인드 더 미터(BTM)와 산업용 마이크로그리드 구축 전략
인공지능(AI) 클러스터가 요구하는 전력 규모가 단일 캠퍼스 기준 수백 메가와트(MW)에서 기가와트(GW)급으로 급증하면서, 데이터센터 업계의 …
신재생에너지로는 턱 없이 부족하다? 데이터센터가 마주한 24시간 전력 딜레마
데이터센터가 폭발적으로 늘어나는 이유와 전력 위기 우리가 매일 사용하는 스마트폰 앱, 클라우드 저장소, 그리고 요즘 세상을 떠들썩하게 만드는 인…
“기름에 서버를 빠뜨린다고?” 정유사들이 AI 데이터센터로 달려가는 이유
컴퓨터 본체에 물이나 기름을 쏟으면 어떻게 될까요? 당연히 쇼트(합선)가 나서 장비가 고장 난다고 생각하기 마련입니다. 그런데 최근 글로벌 빅테…
데이터센터가 무너지면 일어나는 일: 카카오 대란으로 본 IDC 백업 시스템
데이터센터가 우리의 일상을 지키는 디지털 시대의 요새 스마트폰 화면을 켜고 메신저로 대화를 나누고 길을 찾고 결제를 하는 이 모든 순간이 사실은…