다쏘시스템과 버티브가 인공지능(AI) 데이터센터 가동을 앞당기기 위해 공사 전 가상 공간에서 설계와 성능을 검증한다. 전력·냉각 설비가 함께 작동하는지 미리 확인해 현장 구축 과정에서 생기는 문제를 줄이고 인프라 구축 기간을 최대 절반으로 단축한다는 목표다.
22일(현지시간) 다쏘시스템에 따르면 양사는 엔비디아 DSX AI 팩토리 설계와 구축을 지원하기 위한 협력을 발표했다. 다쏘시스템은 '3D익스피리언스' 플랫폼으로 설계와 시뮬레이션을 지원하고 버티브는 전력·냉각 인프라 기술을 제공한다.
AI 팩토리는 AI 학습과 추론에 필요한 컴퓨팅 설비를 갖춘 데이터센터다. 양사는 전력과 냉각, 네트워크, 컴퓨팅 장비가 긴밀하게 연결돼 한 부분을 바꾸면 다른 설비 성능에도 영향을 줄 수 있다고 설명했다. 개별 장비를 점검하는 데서 나아가 전체 시스템이 함께 작동하는지 확인해야 한다는 취지다.
양사는 실제 설비를 가상 공간에 구현하는 '버추얼 트윈' 기술을 활용한다. 엔지니어는 고객 요구에 맞춰 설비 구성을 바꾸고 필요한 전력을 공급하거나 열을 식힐 수 있는지 검증한다. 설계 변경이 다른 설비에 미치는 영향도 같은 환경에서 확인할 수 있다.
다쏘시스템은 버티브가 사전 설계한 전력·냉각 설비 정보를 플랫폼에 적용해 여러 구성을 비교하도록 지원한다. 양사는 버티브 '스마트런'에 적용한 모델 기반 설계 방식을 전력과 열 관리 설비 등을 통합한 데이터센터 솔루션 '원코어'로 확대한다.
설계 기준으로는 엔비디아 '베라 루빈 DSX AI 팩토리' 레퍼런스 설계와 '옴니버스 DSX 블루프린트'를 활용한다. 초기 설계부터 건설과 시운전, 향후 장비 교체까지 설계 정보를 일관되게 관리하도록 지원한다.
양사는 고객 요구를 반영해 인프라를 구성하고 검증하는 속도를 최대 10배 높이고 정해진 인프라 구축 기간을 최대 50% 줄이는 목표를 제시했다.
버티브는 자체 모델링에서 기존 방식보다 약 10주 일찍 설비를 가동할 수 있다고 추산했다. 같은 용량을 갖춰도 가동 시점을 앞당기면 프로젝트 착수 후 첫 12개월 동안 누적 AI 토큰 생성량을 최대 30% 늘릴 수 있다는 계산이다. 토큰은 AI가 처리하거나 생성하는 데이터를 세는 단위다.
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버티브는 해당 수치가 특정 조건을 가정한 모델링 결과이며 실제 고객 환경에서 측정한 성과는 아니라고 밝혔다. 설비 조기 가동에 따른 효과만 반영했으며 운영 효율 향상을 뜻하지는 않는다고 설명했다.
스콧 아멀 버티브 최고제품기술책임자(CPTO)는 "AI 시대 경쟁 우위는 컴퓨팅 용량을 얼마나 빠르게 실제 생산 역량으로 전환하느냐에 달려 있다"며 "이를 위해서는 컴퓨팅과 전력, 냉각, 물리 인프라를 아우르는 AI 팩토리 전체가 하나의 시스템으로 작동해야 한다"고 말했다.








