
|스마트투데이=김종현 기자| LG전자가 인공지능(AI) 데이터센터(이하 AI DC) 냉각 솔루션 시장의 핵심 제품인 대용량 냉각수 분배장치(Coolant Distribution Unit, 이하 CDU)의 엔비디아(NVIDIA) 규격 승인을 획득하며 글로벌 AI 데이터센터 시장 공략을 가속한다고 22일 밝혔다.
LG전자는 엔비디아로부터 2.5㎿(메가와트)급 CDU에 대한 AI 팩토리 규격 승인 과정에서 추가 요건까지 모두 충족하며 엔비디아 ‘DSX 레디 CDU(DSX Ready CDU)’ 제품으로 승인됐다. AI 팩토리는 AI의 생애주기 전반을 관리하며 데이터로부터 가치를 창출하도록 설계된 고도화된 데이터센터다.
엔비디아는 컴퓨팅, 네트워킹, 전력, 냉각, 시설 및 소프트웨어 전반에 걸쳐 AI 팩토리 설계 및 운영을 통합한 ‘엔비디아 DSX AI 팩토리 플랫폼’을 갖추고 있다. 관련 요건을 충족하는 제품에 한해 ‘DSX 레디’ 제품으로 승인하고 있으며, CDU의 경우 AI 팩토리 구축을 위한 2.3㎿ 이상 대용량이 대상이다.
LG전자는 지난 7월과 9월에도 각각 600킬로와트(㎾)급과 1㎿급 CDU 제품이 엔비디아의 규격 승인을 받은 데 이어, 이번 2.5㎿급 CDU 제품이 추가 요건까지 모두 충족해 ‘DSX 레디’ 승인을 획득하며 글로벌 액체냉각 시장에서 톱티어(Top-tier) 수준의 기술력을 갖췄음을 입증했다.
이날 LG에너지솔루션의 BESS(Battery Energy Storage System, 배터리 에너지저장장치)도 DSX 레디 제품으로 함께 승인받았다.
이번 엔비디아 규격 승인을 받은 LG전자 2.5㎿급 CDU는 AI DC의 열관리를 위한 핵심 설비로 꼽힌다.
최근 엔비디아 블랙웰 아키텍처 기반 차세대 AI 가속기 도입으로 AI 반도체 성능이 기하급수적으로 발전하며 서버 랙(Rack)당 전력 밀도는 수백 킬로와트를 넘어 메가와트 수준까지 높아지고 있다.
때문에 CDU를 개별 랙 단위로 설치하던 기존 소용량 ‘인랙(In-Rack)’ 방식에서 여러 개의 랙을 행(Row) 단위 그룹으로 묶어서 대용량 CDU로 한 번에 냉각하는 ‘인로우(In-Row)’ 방식이 대세로 자리 잡고 있다.
2.5㎿급 대용량 CDU는 이러한 고집적, 고발열 AI DC의 열을 안정적으로 관리할 수 있는 인로우 냉각 방식을 가장 잘 구현할 수 있는 핵심 제품이다. 최신 AI 서버 랙의 용량은 약 120㎾로, 이를 20대 단위의 냉각 그룹으로 묶으면 2.4~2.5㎿ 수준이 된다. 때문에 2.5㎿는 대용량 CDU의 기준으로 자리 잡고 있다.
글로벌 시장조사기관 트렌드포스(TrendForce)는 AI DC 액체냉각 솔루션 도입률이 2024년 14%에서 2027년 약 60%에 달하며 시장의 대세가 될 것으로 전망했다. IT 및 데이터센터 인프라 전문 시장조사업체 델오로 그룹(Dell'Oro Group) 역시 차세대 칩셋의 전력 급증으로 액체냉각은 단순한 선택지가 아닌 AI 팩토리의 필수 기반 기술로 자리 잡았다고 분석하기도 했다.
LG전자는 이번 2.5㎿급 대용량 CDU의 엔비디아 규격 승인을 통해 AI DC의 열 관리를 책임지는 냉각 솔루션 풀라인업을 완성했다.
차가운 물을 대량으로 만들어내는 고효율 칠러(Chiller)와 컴퓨터룸 공기조화기(CRAH, Computer Room Air Conditioner) 등 전통적인 공조 설비는 물론, AI 칩의 열을 직접 식히는 액체냉각의 핵심인 CDU도 600㎾급 소용량, 1㎿급 중용량, 2.5㎿급 대용량 제품까지 전 라인업을 모두 보유하게 됐다. 여기에 칩의 열을 직접 식히는 콜드 플레이트(Cold Plate)까지, AI DC 열관리의 핵심 구성 요소인 ‘칩 투 칠러(Chip to Chiller)’ 토털 솔루션을 모두 갖추고 있다.
LG전자는 이를 바탕으로 AI DC 사업자의 다양한 요구사항에 최적화된 맞춤형 토털 솔루션을 제공하며 시장 공략을 확대할 계획이다.
이재성 LG전자 ES사업본부장은 “이번 엔비디아 DSX 규격 승인을 계기로 더욱 신뢰성이 높고 효율적인 냉각 솔루션을 글로벌 빅테크 기업들에 본격 공급하며, 차세대 액체냉각 시장의 주도권을 확보해 나갈 것”이라고 강조했다.


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