ALPACA
Physics Engine
ALPACA — Adaptive Live Physics-Aware Control Architecture
ALPACA는 데이터센터 냉각 효율 개선을 위한 실시간 SPH 유체 시뮬레이션 소프트웨어입니다. GPU 연산으로 수 시간~수 일 걸리는 CFD 시뮬레이션을 실시간으로 처리하며, 최대 50만 파티클을 100fps로 계산합니다. 데이터센터 내 기류, 온도, 습도 변화를 함께 분석해 냉각 효율과 운영 안정성을 검토할 수 있습니다. 온도 분포·기류 벡터 등 시뮬레이션 결과를 AI 모델 학습용 데이터로 활용할 수 있습니다.
WORKS
DESIGN
FWU·서버랙·온도 센서를 3D 에디터에 배치합니다. 기존 3D 파일을 그대로 임포트할 수 있습니다.
SIMULATE
GPU가 기류와 열전달을 실시간으로 계산합니다. 배치를 바꿔도 재시작이 없습니다.
CONTROL
PID 파라미터를 조정하면 팬과 밸브가 즉시 반응합니다. 실제 배포 전에 동작을 검증합니다.
ANALYZE
온도 히트맵과 공기 흐름선으로 핫스팟이 어디서 왜 생기는지 파악합니다.
EXPORT
CSV 녹화, 실시간 API, 리플레이로 분석 결과를 팀과 공유합니다. 추출된 온도·기류 데이터는 AI 모델 학습용 데이터셋으로도 활용할 수 있습니다.
WHO USES
ALPACA
냉각 최적화
FWU 위치나 서버랙 배치를 바꾸기 전에 결과를 먼저 확인합니다. 공사 없이 최적 배치를 찾습니다.
AI 모델 학습
시뮬레이션 결과를 AI 학습에 활용하도록 데이터를 추출합니다. 실측 없이 AI 모델 학습에 필요한 데이터를 확보합니다.
장애 대응 준비
"이 FWU가 꺼지면 온도가 얼마나 빨리 올라가는가?" 실제 장애가 나기 전에 확인합니다.
PID 파라미터 검증
현장에 배포하기 전, 시뮬레이션에서 응답 특성을 확인합니다. 현장에서의 시행착오를 줄입니다.
운영자 교육
실제 데이터센터에서는 공기 흐름이 보이지 않습니다. ALPACA에서는 보입니다.
설비 증설·재배치 사전 검증
새 설비 추가나 레이아웃 변경 전에 냉각 영향을 미리 확인합니다. 공사 없이 설계 단계에서 문제를 발견합니다.
V. 2.0
- 01:00
SPH Fluid Dynamics
메시가 없습니다. 장비 위치가 바뀌어도 재메싱이 필요 없습니다. 파티클 기반으로 공기 흐름을 계산하기 때문에, 레이아웃 변경이 즉시 반영됩니다.
- 최대 50만 파티클 @100fps, 100만 @60fps 목표
- WCSPH 압력 솔버 + CFL 조건
- 적응형 서브스텝 엔진
- Count Sort + Morton Code 공간 해싱
- 02:00
PID Cooling Control
FWU 팬 속도와 밸브 개도율을 시뮬레이션 안에서 직접 조정하고 결과를 확인합니다. 실제 장비에 배포하기 전에 파라미터를 검증합니다.
- FWU 512대 동시 제어
- 온도 안정화 120초 이내
- 목표 편차 ±1°C
- PID 파라미터 자동 튜닝
- 03:00
Equipment Digital Twin
서버랙 전력 소비, 냉각 코일, 댐퍼 개도율까지 물리 수식으로 계산됩니다. 형상만 표현하는 게 아니라 실제 열교환이 일어납니다.
- 서버랙 512대 동시 시뮬레이션
- CFM 기반 강제 대류 모델링
- 교차류 열교환 (NTU-ε 방법)
- 센서 열 응답 특성 시뮬레이션
- 04:00
Real-time Visualization
온도 분포, 공기 흐름 방향, 핫스팟 위치를 3D로 즉시 확인합니다. 데이터센터에서 눈에 보이지 않던 것들이 보입니다.
- GPU 인스턴싱 파티클 렌더링
- 멀티 배치 트레일 시스템
- 런타임 에디터 (Undo/Redo 지원)
- CSV 녹화 + Socket.IO v2 API
- 05:00
AI Data Export & Replay
시뮬레이션 결과를 AI 모델 학습용 데이터로 활용할 수 있습니다. "FWU가 하나 꺼지면?" 같은 장애 시나리오도 미리 테스트할 수 있습니다.
- AI 학습 데이터셋 추출
- 시뮬레이션 결과 데이터 추출
- 팬 고장 시나리오 사전 테스트
- CSV 기반 이벤트 리플레이
- 실측 대비 ±2~3% 정확도
WHY
ALPACA
SELECT YOUR
ACCESS LEVEL
NVIDIA GPU (GTX 1060 이상), Windows 11, Unity 6.2가 필요합니다. 실시간 성능을 위해 CUDA를 지원하는 GPU가 필요합니다.
실측 데이터 대비 ±2~3% 이내입니다. SPH 엔진은 검증된 논문 기반(Morris 1997, Molteni 2009) 압력 솔버와 열교환 모델을 사용합니다.
가능합니다. Socket.IO v2 실시간 API로 외부 빌딩 관리 시스템과 양방향 센서 데이터를 교환할 수 있습니다.
최대 50만 개 @100fps (서버랙 360대 환경) 기준입니다. 100만 개 @60fps를 목표로 개발 중입니다.
현재는 공랭식 데이터센터 환경에 최적화되어 있습니다. 액체 냉각 시뮬레이션은 로드맵에 포함되어 있습니다.
가능합니다. 벽·바닥·장애물 메시를 임포트한 뒤, 내장 3D 에디터에서 FWU·랙·센서를 배치할 수 있습니다.
가능합니다. 시뮬레이션 결과(온도 분포, 기류 벡터, 파티클 상태 등)를 CSV 또는 실시간 API로 추출해 AI 모델 학습용 데이터셋으로 활용할 수 있습니다.
기존 CFD는 형상 메싱부터 해석까지 수 시간~수 일이 소요되며, 레이아웃 변경 시 처음부터 재해석이 필요합니다. ALPACA는 메시 없는 SPH 방식으로 장비 위치가 바뀌어도 재메싱 없이 변경 결과를 즉시 확인할 수 있어 빠른 반복 검토와 운영 시나리오 테스트에 적합합니다.
서버랙 최대 512대, FWU 최대 512대를 동시에 시뮬레이션할 수 있습니다. 최대 50만 파티클 @100fps(서버랙 360대 환경 기준)를 지원하며, 중규모부터 대규모 데이터센터까지 적용 가능합니다.
READY
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SIMULATE?
도입 검토, 기술 질문, 데모 요청 — 어떤 이야기든 환영합니다.