발열 많은 ‘AI 데이터센터’ 냉각 전력 10분의 1로 줄인다

KAIST, ‘매니폴드 마이크로채널 냉각장치’ 개발 반도체 칩 내부에 가는 물길에 냉각수 여러 경로로 공급 냉각수 이동 줄여 에너지 손실 최소화… 10배 높은 냉각효율 '전기 먹는 하마'로 불리는 인공지능(AI) 데이터센터의 냉각 전력을 10분의 1 수준으로 줄일 수 있는 냉각 기술이 개발됐다. AI 반도체를 포함한 고성능 컴퓨팅, 3차원 반도체 패키징, 전력 반도체 등 발열이 큰 다양한 전자장치의 열관리에 유용할 전망이다. KAIST는 김성진 기계공학과 교수팀과 이익진 AX학과 교수팀이 공동으로 반도체 칩 내부에 머리카락보다 가는 물길(마이크로채널)을 새겨 냉각수를 여러 경로로 균일하게 흘려보내는(매니폴드) 액체 냉각 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. AI 반도체는 성능이 높아질수록 칩에서 발생하는 열량도 빠르게 증가한다. 공기로 열을 식히는 기존 공랭 방식으로는 이를 효과적으로 제거하기 어려워 반도체 칩 내부에 냉각수를 직접 흘려 냉각하는 기술이 주목받고 있다. 냉각수를 머리카락보다 가는 미세 물길로 흘려 열을 제거하는 '마이크로채널' 기술에 냉각수를 여러 경로로 나눠 공급하는 '매니폴드' 구조를 결합한 매니폴드 마이크로채널 기술이 대표적이다. 연구팀은 냉각수가 일부 채널에 집중되지 않고 고르게 흐르면서 냉각 성능은 높이고 에너지 손실은 줄이는 최적화된 구조를 설계했다. 이를 실제 실리콘 웨이퍼에 제작해 성능을 검증한 결과, 냉각 효율을 나타내는 성능계수는 10만6000을 기록했다. 이는 냉각에 1의 에너지를 사용했을 때 10만6000배에 해당하는 열을 제거할 수 있다는 의미다. 이 수치는 2020년 국제 학술지 '네이처'에 보고된 기존 세계 최고 냉각 수준보다 10배 이상 높은 성능이라고 연구팀은 설명했다. 쉽게 말해 같은 양의 열을 식히는 데 필요한 에너지를 기존보다 10분의 1 수준으로 줄인 것이다. 연구팀은 AI 데이터센터에 쓰이는 대형 AI 반도체(가로·세로 각 7.5㎝)에 적용한 결과, 기존 대비 30% 이상 향상된 냉각 성능을 확인했다. 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼인 '베라 루빈'급 초고성능 칩에도 냉각 기술이 적용될 수 있을 것으로 연구팀은 기대했다. 김 교수는 "AI 시대는 반도체 성능보다 열을 얼마나 효과적으로 제어하느냐가 경쟁력"이라며 "AI 데이터센터의 전력 소비와 운영 비용을 줄이는 핵심 기술로 활용됐으면 한다"고 말했다. 연구 결과는 국제 학술지 '에너지 전환&관리' 지난 15일자에 실렸다. 이준기 기자 bongchu@dt.co.kr