[테크수다 기자 도안구 eyeball@techsuda.com] 엔비디아(NVIDIA)가 16일 AI 팩토리의 전력 효율과 전력망 유연성을 높이는 전력 관리 기술 'DSX 맥스LPS(DSX MaxLPS)'와 'DSX 플렉스(DSX Flex)'를 소개했다. DSX 맥스LPS는 GPU와 랙 단위의 전력 소비를 실시간으로 모니터링하고 여유 전력을 재할당해 동일한 전력 예산에서 더 많은 토큰을 처리하도록 돕는다. DSX 플렉스는 전력망 신호에 따라 AI 워크로드의 우선순위를 조정해 핵심 작업을 유지하면서 전체 전력 소비를 줄인다. 두 기술은 2026년 5월 GTC 타이베이에서 공개한 AI 팩토리 통합 플랫폼 엔비디아 DSX의 일부다.

주요 내용:

• GPU 클라우드 기업 람다(Lambda)가 HGX B200 서버 클러스터에서 DSX 맥스LPS를 검증한 결과, 동일 전력 예산에서 클러스터 토큰 처리량 24%, 와트당 성능 23% 향상
• 파트너사 에메랄드 AI(Emerald AI)의 전력망 오케스트레이션 플랫폼 컨덕터(Conductor)가 실리콘밸리 파워(Silicon Valley Power)의 수요 조정 신호에 따라 엔비디아 이오스(Eos) AI 팩토리의 전력을 4메가와트에서 3메가와트로 자동 감축
• 첫 DSX 플렉스 전용 상업용 구축은 미국 버지니아주 매너서스의 엔비디아 AI 팩토리 리서치 센터에 들어서는 96메가와트 규모 베라 루빈(Vera Rubin) AI 팩토리

DSX 맥스LPS의 첫 검증 결과는 2026년 9월 15일 AI 인프라 서밋(AI Infra Summit)에서 공개됐다. 1만 개 이상의 고객에게 GPU 클라우드를 제공하는 람다는 5개 랙, 19개 노드로 구성된 엔비디아 HGX B200 클러스터에서 DSX 맥스LPS를 테스트했다. 회사에 따르면 16개 노드를 최대 전력으로 가동할 때와 같은 전력 예산으로 19개 노드를 85% 전력으로 운영한 결과, 클러스터 전체 토큰 처리량이 초당 약 400만 개에서 500만 개로 24% 늘었고 와트당 성능도 23% 높아졌다. 엔비디아는 적합한 구축 환경에서 DSX 맥스LPS를 활용하면 동일한 메가와트 전력 예산으로 차세대 베라 루빈 NVL72 AI 팩토리의 GPU 용량을 최대 40%까지 늘릴 수 있다고 전망했다.

전력망 연계는 실제 운영 환경에서 검증됐다. 엔비디아 이오스 AI 팩토리는 실리콘밸리 파워의 유연 부하 연계 프로그램(Flexible Load Interconnect Program)에 참여해 에메랄드 AI의 컨덕터를 운영하고 있다. 2026년 8월 실리콘밸리에서 냉방 수요가 급증하자 실리콘밸리 파워가 수요 조정 신호를 보냈고, 컨덕터는 사전에 설정한 우선순위에 따라 낮은 순위의 작업을 중단하고 추론 워크로드는 유지하면서 전체 전력 소비를 4메가와트에서 3메가와트로 1분 이내에 줄였다. 이 과정은 모두 자동으로 이뤄졌으며, 이후 실리콘밸리 파워가 보낸 200건 이상의 수요 조정 신호도 모두 처리됐다고 엔비디아는 설명했다. 컨덕터는 플랫폼이 고도화되면 DSX 플렉스에 통합될 예정이다.

엔비디아 DSX는 컴퓨팅, 네트워킹, 전력, 냉각을 통합 설계해 메가와트당 AI 팩토리 생산성을 높이는 것을 목표로 한다. 오픈소스 모듈형 소프트웨어 DSX OS, 구축 전 설계를 검증하는 시뮬레이션 도구 DSX 심(DSX Sim), 세대별 검증 아키텍처인 DSX 레퍼런스 디자인(DSX Reference Designs)으로 구성되며, 레퍼런스 설계에는 전력 변환 과정을 간소화하는 800V DC 전력 아키텍처를 적용했다. 엔비디아는 800V DC 아키텍처가 54V 배전 방식보다 엔드투엔드 효율을 3~5% 높일 것으로 보고 2027년 베라 루빈 NVL72와 함께 제공할 계획이다. 데이브 워드(Dave Ward) 람다 클라우드 서비스 부문 사장은 "이번 개념 검증(PoC)으로 고정된 전력 예산의 한계를 넘어설 수 있음을 확인했다. 엔비디아 DSX MaxLPS는 동일한 설치 면적에서 컴퓨팅 밀도를 획기적으로 높임으로써, 활용되지 못했던 전력 용량을 실제 사용 가능한 자원으로 전환할 수 있는 길을 열어준다"고 말했다.

엔비디아 DSX 맥스LPS·DSX 플렉스, 이런 점이 궁금하다

Q. DSX 맥스LPS는 어떻게 같은 전력으로 더 많은 토큰을 처리하나?

A. 데이터센터는 보통 모든 노드가 최대 전력을 쓴다고 가정해 전력을 고정 배분한다. DSX 맥스LPS는 GPU와 랙 단위 전력 소비를 실시간으로 살펴 학습과 추론처럼 소모 패턴이 다른 워크로드 사이에서 여유 전력을 재할당한다. 람다 테스트에서는 이 방식으로 16개 노드 분량의 전력 예산에 19개 노드를 운영해 토큰 처리량을 24% 높였다.

Q. DSX 플렉스는 전력망과 어떻게 연계되나?

A. 전력회사가 보내는 부하 감축, 수요 반응, 전력 가격 변동 등의 신호를 받아 AI 워크로드의 우선순위를 조정한다. 우선순위가 높은 추론 서비스는 계속 실행하고 지연이 가능한 작업은 속도를 늦추거나 일정을 바꿔 전체 전력 소비를 줄인다. 실리콘밸리 파워와 진행한 사례에서는 1분 이내에 전력을 4메가와트에서 3메가와트로 낮췄다.

Q. 실제 구축은 언제 이뤄지나?

A. 산타클라라의 이오스 AI 팩토리 사례는 에메랄드 AI 컨덕터로 진행한 선행 사례이며, DSX 플렉스 전용 첫 상업용 구축은 버지니아주 매너서스 엔비디아 AI 팩토리 리서치 센터의 96메가와트 규모 베라 루빈 AI 팩토리가 될 예정이다. 엔비디아는 이에 앞서 두 대륙에서 5건의 실증을 진행했다고 밝혔다.

[테크수다 기자 도안구 eyeball@techsuda.com]