이상준 네이버 CIO "글로벌 수준 GPU 역량으로 AI 활용 높일 것"

네이버클라우드는 국내 최초의 AI 데이터센터인 '각 세종'에서 열린 테크밋업에서 GPU 운영 효율을 극대화하고 AI 인프라를 스스로 설계·운영할 수 있는 차별화된 기술 역량을 공개했다. 사진은 27일 '각 세종 테크밋업'에서 이상준 네이버클라우드 CIO가 발언하는 모습. /사진제공=네이버클라우드

네이버클라우드가 국내 최초 AI 데이터센터 '각 세종'을 통해 글로벌 수준의 AI 인프라 역량과 GPUaaS 시대를 견인하고 있다. 지난 27일 열린 '각 세종 테크밋업'에서 이상준 네이버클라우드 CIO는 "AI 인프라의 경쟁력은 GPU를 얼마나 많이 확보하는가를 넘어 확보한 자원을 얼마나 안정적이고 효율적으로 운영하는지에 달려 있다"며 "네이버클라우드는 그동안 슈퍼컴퓨팅 인프라 직접 설계·운영 경험을 바탕으로, 전력·냉각·네트워크 등 핵심 인프라를 통합 설계하고 고도화해왔다"고 밝혔다.

GPU 전력 밀도가 높아지면서 발열을 관리하는 '냉각'은 효율과 안정성을 좌우하는 핵심 요소가 됐다. 네이버클라우드는 '각 춘천' 운영에서 얻은 실데이터와 열환경 분석을 토대로 '각 세종' 데이터센터에 직접외기·간접외기·냉수를 병용하는 하이브리드 냉각 시스템을 적용해 효율성과 안전성을 잡았다. 액침 냉각의 추후 도입에 대해서 네이버클라우드는 액침냉각(Immersion cooling), GPU 다이렉트 리퀴드쿨링(DLC) 기술을 단계적으로 적용할 계획이라고 밝혔다. 2027년 증설 서버실부터 DLC 냉각이 본격 도입되며 CPU와 GPU 환경 특성에 따라 공기냉각과 액침냉각을 병행한다.


이상준 CIO는 "액침냉각과 GPU 다이렉트 리퀴드쿨링을 PoC 단계에서 테스트중이며 리퀴드쿨링은 '각 세종'에서 2027년 2차 서버실부터 본격 적용될 예정"이라며 "액침냉각은 엔비디아 GPU 공식 미지원 등 현실적 한계가 있지만, 고전력·고밀도 환경 대비 CPU/GPU 특성을 따져 다양한 방식 병행과 안전성 검증을 지속할 예정"이라고 밝혔다. 액침냉각이 국내에 들어왔지만 널리 사용되지 않은 이유로 인체에 미치는 영향에 대한 검증이 필요하다며 "앞으로 다양한 냉각 방식을 고려할 예정"이라고 전했다.

최근 국정 자원 화재 여파로 우려되는 부분에 대해선 냉방 설비뿐 아니라 주변 지형을 활용한 건물 배치(북서풍에 최적화된 서버동), 자연바람을 이용한 냉방 시스템 개발 적용(외기 최대 90%활용 NAMU3), 에너지 효율을 높이는 구조(복층구성/저출력 대풍량), 고전력 서버 운영을 위한 DLC를 검토했다. 이상준 CIO는 "리튬이온 화재 발생 시 한계가 있지만, 기존 소화가스와 더불어 배터리 스프링클러 설치 등 복합 소화 기술을 도입해 피해를 최소화할 수 있다. 서비스 이원화 투자를 지속해 복구도 빠르게 할 수 있을 것"이라며 장애 상황에서도 서비스가 멈추지 않도록 전력·냉각·서버 운행 체계를 분리하면서도 유기적으로 통합한 '이중화 구조(Active–Active Architecture)'를 적극 도입했다고 설명했다.

급증하는 GPU·AI 인프라 수요와 공간 부족에 관해서는 "하반기부터 국내 데이터센터는 사실상 보릿고개가 시작될 것"이라며 GPU 서버 클러스터가 기존 CPU와 달리 전력 소모·공간 밀도가 크게 증가해 '각 세종'은 오픈 후 이미 포화상태라고 설명했다. 이어 지방 인구 소멸과 함께 인력난, 수도권 집중, 규제 문제도 계속될 것으로 전망하며 앞으로 데이터센터 거점 증설과 정책개선이 병행돼야 한다고 강조했다.

네이버클라우드는 내부에 축적한 기술과 운영 역량을 기반으로 GPUaaS 모델을 통해 국내 주요 기업에 AI 인프라 서비스를 제공하고 있다. 앞으로 GPUaaS 실적 확장에 대해 이 CIO는"현대차·삼성전자·한국은행 등 대기업에 맞춤형 모델을 공급했으며 최근 정부 비즈니스에서만 3천장 이상의 GPU와 플랫폼을 패키지로 제공했다. AI 데이터센터 추가 사업, 삼성 컨소시엄에도 네이버 GPUaaS가 본격 도입될 예정"이라며 "산업군, 업종을 불문하고 GPUaaS의 활용처가 계속 확대될 것"이라고 전망했다.

한편 네이버클라우드는 2019년 엔비디아의 슈퍼컴퓨팅 인프라인 '슈퍼팟(SuperPod')을 세계에서 가장 빠르게 상용화 한 기업으로 초고성능 GPU 클러스터를 직접 설계·운영한 경험을 보유하고 있다. 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 내재화했다.

이를 통해 네이버의 AI 플랫폼은 모델 개발부터 학습, 추론, 서빙까지 AI의 전 과정을 하나로 연결하는 통합 운영 체계로 작동한다. 내부적으로는 하이퍼클로바(HyperCLOVA)의 학습과 운영이 플랫폼을 통해 이루어지며 GPU 자원 배분·모델 관리·스케줄링까지 효율적으로 통제된다.

이 CIO는 "네이버의 데이터센터는 AI 워크로드 전체를 통합적으로 제어할 수 있는 풀스택 AI 인프라"라며 "인프라를 하나의 시스템으로 통합적으로 설계·운영할 수 있는 역량은 국내는 물론 글로벌에서도 손꼽힌다. 글로벌 수준의 GPU 운영 내재화 역량을 기반으로 산업 전반의 AI 활용을 높일 것"이라고 전했다.