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[IT뉴스]AI 팩토리 구축 전 가상 환경서 검증…다쏘시스템·버티브, 인프라 설계 협력

온카뱅크관리자

2026-10-23 09:37:24

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="bJAnvg3GhM">
          <div contents-hash="725b3224309adbb0ec6d1c2eb6c015aae922d8d5b880725555d72d0ab8f5e7eb" dmcf-pid="KicLTa0HCx" dmcf-ptype="general">
           <h5>버추얼 트윈 기술과 전력·냉각 인프라 결합…엔비디아 DSX 기반 AI 팩토리 설계 지원</h5>
           <h5>3D익스피리언스 플랫폼 활용해 시스템 통합 검증…스마트런·원코어로 적용 확대</h5>
           <h5>설계·검증 속도 최대 10배 향상 목표…구축 기간 50% 단축 기대</h5>
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           <p class="link_figure"><img alt="3D익스피리언스 플랫폼으로 구현한 AI 팩토리 인프라 버추얼 트윈. (이미지=다쏘시스템)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/23/552816-OGTrtXj/20261023092812447wwkn.png" data-org-width="1024" dmcf-mid="BSmAXEqFSR" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/23/552816-OGTrtXj/20261023092812447wwkn.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            3D익스피리언스 플랫폼으로 구현한 AI 팩토리 인프라 버추얼 트윈. (이미지=다쏘시스템)
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          <div contents-hash="bc5257331c0ea1386c5d07525a5cf1ed36bf94371bdd3122fe6ff4b5df167384" dmcf-pid="2WFGfZnQCP" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="3d5785881aa6b0919bdcb2d705f2ca0f01dc6af2797af96ff1c341084b9638e1" dmcf-pid="VY3H45Lxh6" dmcf-ptype="general">AI 팩토리 구축에 필요한 전력과 냉각, 컴퓨팅 인프라를 실제 설치에 앞서 가상 환경에서 검증하는 기술 협력이 추진된다. 복잡한 데이터센터 인프라를 하나의 시스템으로 통합해 설계 단계의 오류와 현장 구축 부담을 줄이고, AI 컴퓨팅 자원의 가동 시점을 앞당기는 것이 핵심이다. </p>
          <p contents-hash="b6c6c7770ba3a6bdb657bb2d186e2d9bf0a81674c532205b53f2fdca0310ae22" dmcf-pid="fG0X81oMC8" dmcf-ptype="general">다쏘시스템(Dassault Systèmes)은 23일 디지털 인프라 기업 버티브(Vertiv Holdings)와 AI 팩토리 설계 및 구축 효율화를 위한 협력에 나선다고 밝혔다. 양사는 다쏘시스템의 '3D익스피리언스(3DEXPERIENCE)' 에이전틱 플랫폼과 버티브의 인프라 기술을 연계해 엔비디아(NVIDIA) DSX AI 팩토리의 설계와 검증을 지원할 계획이다. </p>
          <p contents-hash="47a7ed750181f56f249cbd808aa2e103f66aadda83e371d0a6a4dbd1a1279630" dmcf-pid="4HpZ6tgRC4" dmcf-ptype="general">AI 팩토리는 컴퓨팅 장비뿐 아니라 전력 공급, 냉각, 네트워크, 제어 시스템 등이 유기적으로 작동해야 하는 복합 시설이다. 이 때문에 하나의 설비에서 발생한 설계 변경이 다른 장비의 성능이나 운영 조건에 영향을 미칠 수 있다. 양사는 개별 장비 중심의 검토를 넘어 전체 시스템의 상호작용을 사전에 확인하는 방식으로 이러한 문제에 대응한다. </p>
          <p contents-hash="8a7d7d0d1112b26807cee9d04e82219516e925f291772966453c84665f937723" dmcf-pid="8XU5PFaelf" dmcf-ptype="general">협력의 중심에는 다쏘시스템의 버추얼 트윈(Virtual Twin) 기술이 있다. 실제 인프라를 가상 공간에 구현하고 다양한 조건에서 작동 상태를 시뮬레이션함으로써 물리적 구축 이전에 설계의 적합성을 확인하는 방식이다. </p>
          <p contents-hash="38d2fa19bad34db0e89469e1c1868e847f281611ce8f6e97a5496554ccee8d26" dmcf-pid="6Zu1Q3NdTV" dmcf-ptype="general">특히 3D익스피리언스 플랫폼의 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE) 기능을 활용해 서로 다른 엔지니어링 영역의 설계 정보를 통합한다. 엔지니어는 고객의 요구사항에 따라 인프라 구성을 변경하고, 그에 따른 영향을 시스템 전체에서 추적할 수 있다. 전력과 냉각 시스템의 상호작용을 분석하는 다중 물리 시뮬레이션도 지원한다. </p>
          <p contents-hash="575b8e2b8243b0696f18817d106e2b01c4f7d2ab880289a25c553bee98521c2d" dmcf-pid="P57tx0jJy2" dmcf-ptype="general">이를 위해 엔비디아의 '베라 루빈 DSX AI 팩토리(Vera Rubin DSX AI Factory)' 레퍼런스 설계와 '옴니버스 DSX 블루프린트(Omniverse DSX Blueprint)'가 활용된다. 여기에 버티브가 사전 설계한 '심레디(SimReady)' 전력·냉각 자산을 결합해 고객별 요구사항에 맞는 인프라 모델을 구성하고 검증할 수 있도록 한다. </p>
          <p contents-hash="4c186b377c4abcd9d9009c766c041af30e749373b77bec33039d6b252846c99f" dmcf-pid="QWFGfZnQW9" dmcf-ptype="general">양사는 기존 버티브의 구성형 버추얼 트윈 솔루션인 '스마트런(SmartRun)'을 기반으로 협력 범위를 넓힌다. 핵심 전력 설비와 열 관리, 지원 인프라를 통합한 하이브리드 구축 방식의 데이터센터 솔루션 '원코어(OneCore)'도 적용 대상에 포함된다. </p>
          <p contents-hash="0e733f750ca164087241dc0c0e41c2cef46554bc549adb1cd34c7301e941cf37" dmcf-pid="xY3H45LxWK" dmcf-ptype="general">이러한 접근 방식은 초기 설계와 실제 구축 사이의 정보 불일치를 줄이는 데 초점을 맞춘다. 설계 단계에서 결정한 시스템 구성과 변경 이력을 건설, 시운전, 향후 인프라 업그레이드 과정까지 일관되게 관리하도록 지원한다는 구상이다. </p>
          <p contents-hash="518e4f856afcec45c6a2edfba6c59ca7c85244abd3ba5f14a5a167365628d246" dmcf-pid="yRadhn1ylb" dmcf-ptype="general">양사가 제시한 목표는 AI 팩토리 솔루션의 구성 및 검증 속도를 최대 10배 높이고, 정해진 인프라 구축 기간을 최대 50% 줄이는 것이다. </p>
          <p contents-hash="52153811bdcf47bb346a705bb05f35b6839e803a8ec33f035a7aa73fa515708c" dmcf-pid="WeNJlLtWlB" dmcf-ptype="general">버티브가 설정한 모델링 조건에서는 통합 설계와 구축 방식을 적용할 경우 기존 방식보다 AI 컴퓨팅 인프라를 약 10주 먼저 가동할 수 있는 것으로 추산됐다. 동일한 설치 용량을 전제로 프로젝트 착수 후 12개월간 누적 AI 토큰 생성량도 최대 30% 증가할 수 있다는 전망이다. </p>
          <p contents-hash="49fddb6602b76ac711ddffb4e3e3329303db0830c3a08ec2df90646f795ff4be" dmcf-pid="YdjiSoFYlq" dmcf-ptype="general">다만 이 수치는 실제 고객 시설에서 측정된 성과가 아닌 시뮬레이션 기반 추정치다. 토큰 생성량 증가 역시 컴퓨팅 장비 자체의 처리 성능이나 운영 효율 개선이 아니라 인프라를 조기에 가동함으로써 확보되는 추가 운영 기간을 반영한 결과다. </p>
          <p contents-hash="57c923301fed04f2723df0fe0c0750adc737750757bc5f4a1f08cb16e9eee436" dmcf-pid="GJAnvg3GCz" dmcf-ptype="general">스콧 아멀(Scott Armul) 버티브 최고제품기술책임자(CPTO)는 AI 시대의 경쟁력이 확보한 컴퓨팅 용량을 얼마나 신속하게 실질적인 생산 역량으로 전환하느냐에 달려 있다고 강조했다. 이를 위해 전력과 냉각, 컴퓨팅 및 물리적 인프라를 개별 설비가 아닌 하나의 통합 시스템으로 다뤄야 한다는 설명이다. </p>
          <p contents-hash="acc0d24297ba09e0e0cdc8ec8cfeb4ea148dc60c598e97b7af3ef6bf7a237d6b" dmcf-pid="HicLTa0Hh7" dmcf-ptype="general">앨리사 프리스너(Elisa Prisner) 다쏘시스템 전략·산업·마케팅·트랜스포메이션 총괄 수석부사장 역시 AI 팩토리의 복잡성을 해결하려면 구축 전에 가상 환경에서 전체 시스템을 모델링하고 검증하는 과정이 필요하다고 설명했다. 고객이 여러 인프라 구성을 비교하고 설계 결정에 따른 영향을 확인할 수 있도록 지원하겠다는 취지다. </p>
          <p contents-hash="c802e6c02832f6394ae8c5424557a7fd9273fc4e53f1ef42968aae1a4274a2e2" dmcf-pid="XnkoyNpXhu" dmcf-ptype="general">한편 양사는 이달 20일부터 22일까지 독일 베를린에서 열린 '엔비디아 GTC 베를린(NVIDIA GTC Berlin)'에서 관련 기술을 시연하는 계획도 마련했다. 시설별 요구사항에 따른 인프라 구성과 전력·냉각 제약 조건의 가상 검증, 공장 제작형 인프라를 활용한 구축 효율화 방안 등이 시연 내용에 포함됐다. </p>
          <p contents-hash="933b8a5e8dcc8d4463953c7a3dd672c64bbca4110b8976cf63abda31ef56045c" dmcf-pid="ZLEgWjUZhU" dmcf-ptype="general">저작권자 © Tech42 - Tech Journalism by AI 테크42 무단전재 및 재배포 금지</p>
         </section> 
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