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[IT뉴스]전력과 냉각이 병목이 된 AI 인프라, 해법은 Arm 서버 '그린코어'

온카뱅크관리자

2026-01-21 13:27:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">- HS효성인포메이션시스템-엑세스랩, 그린코어 기반 저전력·고효율 Arm 서버 전략 제시<br>- 고성능 중심 경쟁에서 전력 효율·운영 비용·지속가능성 중심 구조로 전환</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="98AW0hmjDx">
          <p contents-hash="92ea1e18674356670cc9ade813f1089171e9ca62edbad1add4d402138fcb3f09" dmcf-pid="26cYplsAIQ" dmcf-ptype="general">AI 모델의 대형화와 추론 빈도 증가로 데이터센터 연산 부하는 급격히 확대되고 있다. GPU 중심의 고성능 인프라 투자가 지속되면서 서버 전력 소비와 냉각 비용이 운영 리스크로 부상하고 있다. AI 워크로드는 순간적인 전력 피크와 지속적인 발열을 동반해 기존 서버 구조의 한계를 빠르게 드러내고 있다.</p>
          <p contents-hash="cf8fb46af010050548309a4c39e655feb906afb2f6ce20c6fd31e1ff983a68f4" dmcf-pid="VPkGUSOcOP" dmcf-ptype="general">데이터센터 전력 소비 구조에서 서버 자체 전력 뿐만 아니라 냉각 시스템이 차지하는 비중이 절반에 육박한다는 점은 비용 문제를 구조적으로 확대한다. 전력 요금 인상, 전력 수급 제약, 탄소 배출 규제 강화가 동시에 진행되면서 단순한 성능 중심 서버 증설 전략은 지속 가능성을 잃고 있다.</p>
          <p contents-hash="31c7acb6bebe7e1d2f8a271303f5a1acecce9fd8ea2a460e2383d8462ec5559c" dmcf-pid="fQEHuvIkm6" dmcf-ptype="general">이러한 환경에서 서버 선택 기준은 고성능 단일 지표에서 벗어나 성능 대비 전력 효율, 냉각 부담, 공간 활용도, 장기 운영 비용을 함께 고려하는 방향으로 이동하고 있다. 이 과정에서 저전력 아키텍처를 기반으로 한 ARM 서버가 차세대 데이터센터 인프라의 핵심 대안으로 부상하고 있다.</p>
          <p contents-hash="1d6bee9e72ef7a361edddb7a410b0f6892cc28da507ebf90dd0ed395956cf836" dmcf-pid="4xDX7TCEO8" dmcf-ptype="general">Arm 서버는 저전력·저발열 구조를 기반으로 전력 소비와 냉각 비용을 동시에 줄일 수 있는 서버 아키텍처다. 동일 성능 기준에서 x86 서버 대비 낮은 전력 소모와 고온 환경에서도 안정적인 운영이 가능하다는 점이 특징이다.</p>
          <p contents-hash="b8d8498a55426e5ca298fb2af0430186274cc2e340d245b38f9f0025c68de56d" dmcf-pid="8MwZzyhDr4" dmcf-ptype="general">국내에서는 HS효성인포메이션시스템과 엑세스랩이 협력해 Arm 서버 제품군 '그린코어(GreenCore)'를 선보이며 시장 확대에 나섰다. 그린코어는 에지, 범용 서버, 클라우드, AI 추론 환경까지 아우르는 제품 라인업과 하드웨어·소프트웨어 통합 지원을 기반으로 국내 Arm 서버 도입 장벽을 낮추는 전략을 취하고 있다.<br></p>
          <div class="video_frm" dmcf-pid="6olUf1Ghmf" dmcf-ptype="embed">
           <div class="layer_vod">
            <div class="vod_player">
             <iframe allowfullscreen class="player_iframe" dmcf-mid="bcnCXwAiDR" dmcf-mtype="video/youtube" frameborder="0" height="370" id="video@bcnCXwAiDR" scrolling="no" src="https://www.youtube.com/embed/mi9XONDO7wA?origin=https://v.daum.net&amp;enablejsapi=1&amp;playsinline=1" width="100%"></iframe>
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          <p contents-hash="3c71102a3dfb66f1c8143e7b0d212b01e5fa019646467dfd1f85bc9c3d7f71d2" dmcf-pid="PgSu4tHlrV" dmcf-ptype="general"><strong>저전력·저발열이 만드는 데이터센터 운영 변화<br></strong><br>AI 학습과 추론은 대규모 병렬 연산과 지속적인 데이터 이동을 요구한다. 기존 x86 서버는 고클럭·고전력 구조를 통해 성능을 끌어올렸으나, 이 과정에서 전력 소비 증가와 발열 문제가 동시에 발생한다. 발열을 억제하기 위한 냉각 설비 증설은 다시 전력 사용량을 늘리는 악순환을 만든다.</p>
          <p contents-hash="565af3114416ecc1b65042fcf797978c2ca1c514d62960b8573d4ef8930786b7" dmcf-pid="Qav78FXSE2" dmcf-ptype="general">Arm 서버는 RISC 기반 아키텍처 특성상 명령어 구조가 단순하며, SoC(System on Chip) 설계를 통해 전력 효율을 극대화한다. 동일 연산을 수행하는 데 필요한 전력량이 낮아 서버 자체 소비 전력뿐 아니라 냉각에 소요되는 부가 전력까지 함께 줄일 수 있다. 이는 AI 인프라 확산 환경에서 데이터센터 총소유비용(TCO)을 구조적으로 낮추는 기반이 된다.<br></p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="06a3d19100bd08e588d8cc281cbfac70d0c7c4b5f6da88bf2da37aa28a4f1e68" dmcf-pid="xNTz63ZvD9" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="저전력·저발열의 Arm 칩 기반 서버" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/21/etimesi/20260121132544544otyx.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="BaBklgJ6me" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/21/etimesi/20260121132544544otyx.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            저전력·저발열의 Arm 칩 기반 서버
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="66ab142650258a856df2c41a12feaba9056da550dfd588f68b21ce9e2167ec0c" dmcf-pid="y0QESaiPDK" dmcf-ptype="general">Arm 칩은 낮은 TDP를 기반으로 발열이 적고, 고온 환경에서도 성능 저하 없이 안정적으로 동작하는 특성을 가진다. 일반적으로 x86 서버는 25도 이하 환경을 요구하는 반면, Arm 서버는 30도 이상의 온도에서도 운영이 가능하다. 이는 냉각 설계 기준을 완화하고 데이터센터 전력 사용 구조를 재편하는 요인으로 작용한다.</p>
          <p contents-hash="60888cbf2c90712a1ad0cc1b106d346d141cc8190170c5e2737420611ecf46a6" dmcf-pid="WpxDvNnQwb" dmcf-ptype="general">발열 부담이 낮아지면 랙 간 간격을 넓게 유지할 필요가 줄어들고, 동일 공간에 더 많은 서버를 배치할 수 있다. 이로 인해 상면 효율이 개선되고 신규 데이터센터 증설이나 이전 비용 부담도 완화된다. Arm 서버는 전력, 냉각, 공간이라는 데이터센터 핵심 자원을 동시에 최적화하는 구조를 제공한다.</p>
          <p contents-hash="ad00647fed739a600abb33db5887adce4f7b109379113c6222060b8f0f1bfe7d" dmcf-pid="YUMwTjLxrB" dmcf-ptype="general"><strong>비용 절감 구조와 매니코어 성능<br></strong><br>Arm 칩은 설계 구조가 단순하고 최적화돼 있어 코어당 단가가 낮다. 저전력 특성은 전원 장치와 냉각 팬 구성 축소로 이어져 서버 도입 비용과 운영 비용을 동시에 절감한다.</p>
          <p contents-hash="ed7e5e1c9fc03b3cf7d9697caf9f662ffa0f088f229551fa6e92f5ba7af24f8b" dmcf-pid="GuRryAoMEq" dmcf-ptype="general">최근에는 192코어, 256코어 등 고성능 코어 기반 Arm 서버가 본격 등장하며 성능 측면에서도 기존 인식을 벗어나고 있다. 매니코어 기반 병렬 처리 구조는 AI 추론, 오픈소스 기반 데이터 처리, 클라우드 네이티브 워크로드에서 안정적인 성능을 제공한다. 하이퍼스레딩에 의존하는 x86 구조와 달리, ARM 서버는 물리 코어 중심 병렬 처리로 성능 예측성과 효율성을 동시에 확보한다.</p>
          <p contents-hash="0af52dca18b86629a530d77716f5bd50ff8514a4186a8cd27cb12b9b0ca60cec" dmcf-pid="H7emWcgRmz" dmcf-ptype="general"><strong>그린코어, HS효성인포메이션시스템과 엑세스랩의 기술력과 노하우의 결정체<br></strong><br>HS효성인포메이션시스템과 엑세스랩의 기술력과 노하우가 결집된 그린코어는 최신 Arm 서버 칩을 기반으로 설계된 ARM 서버 제품군이다. 에지 환경을 위한 SQ Mini, 범용 LX 모델, 클라우드·AI에 특화된 Altra 시리즈, AI 추론용 Altra GPU 모델까지 다양한 워크로드를 고려한 라인업을 구성했다.</p>
          <p contents-hash="c85f8e9b62d5b2629b6d3cf638b25221c9194ce79fb41c128b62d88b45ff7485" dmcf-pid="XzdsYkaer7" dmcf-ptype="general">엑세스랩은 Arm 서버 메인보드 자체 설계와 국내 생산 체계를 기반으로 빠른 공급과 기술 지원을 제공한다. 자체 개발한 BMC 원격 관리 기술은 서버 상태 모니터링과 운영 효율을 높이는 요소로 작용한다. HS효성인포메이션시스템은 대규모 엔터프라이즈 환경에서 축적한 경험을 바탕으로 하드웨어와 소프트웨어 통합 검증, 구축 가이드, 운영 지원을 결합해 그린코어 전략을 완성했다.</p>
          <p contents-hash="90783edf09a6f43926744223bcea1e6f084aac312422b08392681b821f97cb46" dmcf-pid="ZqJOGENdOu" dmcf-ptype="general">Arm 서버 확산은 데이터센터 산업 전반의 구조적 전환을 촉진하고 있다. 전력 효율 중심 서버 도입은 에너지 소비 감소와 탄소 배출 저감으로 직결되며, ESG 경영 요구에 대응할 수 있는 현실적인 수단으로 평가된다. 전력 소모 감소는 재생에너지 활용과도 잘 맞아 친환경 데이터센터 전략과의 연계 가능성을 높인다.</p>
          <p contents-hash="307448e067445ecbcab5907033c2e24a17929836c0ff8981d3f5df3db5c1f76f" dmcf-pid="5BiIHDjJwU" dmcf-ptype="general">기업 입장에서는 전력과 냉각 비용 절감을 통해 AI 인프라 확장에 따른 재무 부담을 완화할 수 있으며, 데이터센터 운영 안정성도 함께 확보할 수 있다. 이는 AI 도입 속도를 유지하면서도 지속 가능한 IT 투자 구조를 만드는 기반이 된다.</p>
          <p contents-hash="c00b0eef14ac9874e5b24cf3b3c82e989ae06058fe72adcecd2c9e3d9876a87d" dmcf-pid="1bnCXwAiDp" dmcf-ptype="general"><strong>국내 환경 최적화로 AI 인프라 전환 가속<br></strong><br>국내 데이터센터와 엔터프라이즈 IT 시장은 전력 비용 상승과 ESG 규제 강화라는 구조적 전환기에 진입했다. ARM 서버는 단순한 x86 대체재가 아니라 장기 운영 전략을 재설계하는 핵심 인프라 요소로 부상하고 있다.</p>
          <p contents-hash="dcda132a380a9a8f4b509490ddd927d22c04137b19a02b156ae6ce08517c95e1" dmcf-pid="tKLhZrcnE0" dmcf-ptype="general">그린코어는 해외 기술 의존도가 높았던 Arm 서버 영역에서 국내 설계·생산·지원 역량을 결합한 사례라는 점에서 의미가 크다. 이는 공공, 금융, 제조 등 안정성과 장기 지원이 중요한 산업군에서 ARM 서버 도입을 가속화하는 요인으로 작용할 가능성이 높다</p>
          <p contents-hash="e90c9df1088ebad716a530a877f2e1de89f2ddacc5222904cba2c0e50b950b56" dmcf-pid="FfNTFIwaE3" dmcf-ptype="general">AI 시대의 서버 경쟁은 성능 지표를 넘어 전력과 비용, 지속가능성을 함께 고려하는 단계로 진입했다. Arm 서버는 이러한 변화에 대응하는 구조적 해법으로 자리 잡고 있으며, 그린코어는 국내 환경에 맞춘 Arm 서버 전략을 구체화한 사례로 평가된다. 전력을 절감하면서도 성능을 유지해야 하는 AI 인프라 전환 국면에서 Arm 서버의 역할은 더욱 확대될 전망이다.</p>
          <p contents-hash="e5e1cf28323cbebff7dfab57571540d8aa2c34ac46291024798c8172f052be25" dmcf-pid="34jy3CrNOF" dmcf-ptype="general">임민지 기자 minzi56@etnews.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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