탄소 배출의 보이지 않는 킬러: 코드와 칩의 이중 딜레마

안녕하세요, 저는 Ian입니다. 오늘은 반도체 칩과 저탄소 코드에 대해 이야기해 보겠습니다. 이 주제는 다소 전문적으로 들릴 수 있지만, 사실 우리 일상생활의 모든 세부 사항과 밀접한 관련이 있습니다. 우선, 우리가 사용하는 칩을 매일 사용한다면 실험을 위해 24시간 내내 전원을 켜 놓아야 합니다. 우리나라에서 사용한다면, 계속 가동하면 열이 너무 많이 발생해 2년 안에 칩이 노후화될 것입니다. 따라서 저탄소 기술을 활용해 전력 소비를 줄일 수 있다면, 칩을 더 오래 사용할 수 있을지도 모릅니다. 이는 단순히 물리적으로 칩의 수명을 연장하는 것뿐만 아니라 실제 운영 측면에서도 중요한 문제입니다. 이런 방식으로 접근한다면, 앞으로 실험을 더 많이 할 수 있게 되겠죠? 물론, 우리가 지금 직면한 문제는 칩뿐만 아니라 코드도 고려해야 합니다. 코드는 컴퓨터에서 실행되는데, 코드 한 줄 한 줄이 모두 전력 소비를 유발합니다. 이 전기는 결국 발전소에서 공급받아야 하고, 발전소는 석탄이나 석유를 태우며 탄소 배출을 일으키는데, 이는 결국 기후 변화에 영향을 미칩니다. 그렇다면 데이터 트래픽을 줄여 코드의 실행 횟수를 줄여야 할까요? 사실 그렇지 않습니다. 코드 논리 자체도 저탄소적일 수 있습니다. 예를 들어, 코드를 최적화하고 중복을 줄이는 것만으로도 탄소 배출을 낮출 수 있습니다. 우리 회사는 바로 이런 코드를 연구하며, 얼마나 최적화할 수 있는지 살펴보고 있습니다. 예를 들어, ChatGPT 개발 모델은 작은 마을 하나에 해당하는 전력을 소비합니다. 이 뒤에 숨겨진 데이터 양과 에너지 소비량은 정말 놀랍습니다. 모질라(Mozilla) 기관의 연구에 따르면, 통신 기술의 탄소 배출량이 항공 산업과 맞먹어 전 세계 4위를 기록하는 것으로 나타났습니다. 이는 인터넷이 환경에 미치는 피해가 우리가 상상하는 것보다 훨씬 크다는 사실을 보여줍니다. 과거에는 데이터가 눈에 보이지 않고 만질 수도 없다고 생각했지만, 사실 이러한 데이터의 생산, 전송, 처리 과정의 모든 단계에서 탄소 배출이 수반됩니다. 예를 들어, 이메일을 한 통 수신할 때마다 5g의 이산화탄소가 배출됩니다. 광고 이메일을 한 통 보낼 경우, 50g의 이산화탄소가 배출될 수 있습니다. 여기에는 사진과 동영상이 포함되지 않았으며, 이를 포함하면 배출량은 훨씬 더 늘어날 것입니다. 통계에 따르면, 매년 전 세계적으로 발송되는 이메일은 1조 통을 넘을 것으로 추정되며, 그중 상당수는 광고 이메일입니다. 개인 차원에서 볼 때, 광고 이메일의 비율은 실제로 읽어야 할 이메일의 비율을 훨씬 초과합니다. 이는 단순한 개인의 문제가 아니라 산업 전반의 과제이기도 합니다. 칩 이야기로 돌아가 보자면, 우리나라 칩은 매일 사용한다면 대략 2년 안에 교체해야 합니다. 에너지 소비를 줄이는 등 저탄소 방안을 도입한다면 칩을 더 오래 사용할 수 있습니다. 하지만 이러한 방안은 비용이 많이 들고 과정도 길기 때문에, 우선은 저탄소 파우치와 같이 칩의 열 효과를 저탄소 방식으로 줄여 수명을 연장하는 임시 해결책을 찾아야 합니다. 이것이 물리적 차원의 해결책입니다. 이제 코드를 살펴보겠습니다. 코드의 논리 구조 역시 저탄소 원칙을 따를 수 있습니다. 예를 들어 중복 코드를 줄이고 알고리즘을 최적화하면 탄소 배출을 줄일 수 있습니다. 마치 다이어트 약처럼, 특정 부분에는 적용할 수 있지만 모든 부분에 적용할 수는 없습니다. 우리 회사의 Greenewab 플랫폼은 바로 이러한 ‘다이어트 약’과 같습니다. 이 플랫폼은 데이터 양을 97.25% 줄여, 결과적으로 전력 소비를 45% 절감할 수 있습니다. 그 이유는 많은 시스템의 코드가 30년 전에 작성되어 미래를 고려하지 않았기 때문입니다. 새로운 인력이 들어오거나 새로운 외주 업체가 맡을 때마다 코드를 계속 덧붙이다 보니, 결국 정리하기 어려운 거대한 ‘레거시 코드’ 덩어리가 형성됩니다. 저희는 대규모 시스템부터 개편하여 조금씩 최적화해 나갑니다. 해당 부분의 위험도가 낮고 회사의 핵심 업무에 미치는 영향이 적다면 시도해 볼 수 있습니다. 대부분의 회사는 핵심 코드를 직접 수정하도록 허용하지 않지만, 프로그래머들에게 코드 최적화 방법을 가르쳐 줄 수는 있습니다. 예를 들어, 우리는 한 해양 회사의 내부 네트워크를 최적화한 적이 있습니다. 그 회사의 내부 네트워크는 수십 년 동안 사용되어 왔는데, 최적화 후 불필요한 데이터를 많이 제거하고 논리 성능을 향상시키며 에너지 소비를 줄일 수 있다는 것을 발견했습니다. 이 과정은 시간이 많이 소요되지만 효과는 현저합니다. 따라서 미래의 발전은 단순한 기술적 문제뿐만 아니라 지속 가능성의 문제이기도 합니다. 코드와 칩 모두 새로운 해결책을 요구하고 있으며, 우리는 이 도전에 대한 해답을 제시하기 위해 노력하고 있습니다.