KAIST, AI 데이터센터 냉각전력 10분의 1로 줄일 기술 개발

[경제일보] KAIST 연구진이 인공지능(AI) 데이터센터의 냉각 전력을 기존의 10분의 1 수준으로 줄일 수 있는 초고효율 액체 냉각 기술을 개발했다. AI 반도체 성능이 빠르게 높아지면서 데이터센터 전력 소비와 발열 문제가 산업계의 핵심 과제로 떠오른 가운데 칩 내부에서 직접 열을 빼내는 방식으로 해법을 제시했다.

KAIST는 기계공학과 김성진 교수팀과 AX학과 이익진 교수팀이 공동연구를 통해 반도체 칩 내부에 매니폴드와 마이크로채널을 결합한 초고효율 액체 냉각 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 매니폴드는 냉각수를 여러 경로로 나눠 공급·회수하는 구조이고 마이크로채널은 머리카락보다 가는 미세 물길을 뜻한다.

AI 반도체는 성능이 높아질수록 발열도 급격히 늘어난다. 기존 공랭 방식만으로는 차세대 GPU와 TPU, 고성능 AI 가속기에서 발생하는 열을 처리하기 어려워지고 있다. 이 때문에 칩 내부나 패키지 가까운 곳에 냉각수를 직접 흘려 열을 제거하는 액체 냉각 기술이 주목받고 있다.

연구팀이 주목한 매니폴드 마이크로채널은 미세 물길에 냉각수를 흘려 열을 제거하는 기술이다. 여기에 매니폴드를 적용하면 냉각수를 여러 지점에 동시에 공급할 수 있다. 전국 물량을 한 물류센터에서 보내는 대신 여러 지역 물류센터에서 나눠 배송하는 것과 같은 원리다.

기존 기술의 한계는 냉각수 분배였다. 일부 채널에 냉각수가 몰리고 다른 채널에는 충분히 공급되지 않으면 냉각 효율이 떨어지고 에너지 손실이 커진다. 연구팀은 계산 모델과 정밀 시뮬레이션을 활용해 냉각수가 모든 채널에 고르게 흐르도록 구조를 최적화했다.

 
최적화된 구조는 실제 실리콘 웨이퍼에 제작해 검증했다. 그 결과 냉각 효율을 나타내는 성능계수(COP)가 10만6000을 기록했다. 이는 냉각에 쓰는 에너지 1만큼으로 10만6000배에 해당하는 열을 제거할 수 있다는 의미다. 2020년 국제학술지 ‘네이처’에 보고된 기존 세계 최고 수준보다 10배 이상 높은 수치다.

이번 성과는 복잡한 비등 냉각이나 나노 표면 처리, 다이아몬드 같은 고가 소재 없이 상온의 물만으로 구현됐다는 점에서도 의미가 크다. 반도체 생산 공정과 호환 가능한 방식으로 제작할 수 있어 향후 상용화 가능성도 제시했다.

연구팀은 5㎜×5㎜ 크기의 실험용 칩에서 기술을 검증했다. 같은 설계 원리를 현재 AI 데이터센터에 쓰이는 대형 GPU·TPU에도 적용할 수 있을 것으로 보고 있다. 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼인 ‘베라 루빈’급 초고성능 칩처럼 발열 밀도가 높은 반도체에도 활용될 가능성이 있다.

활용 범위는 AI 데이터센터에 그치지 않는다. 고성능 컴퓨팅(HPC), 3차원 반도체 패키징, 전력반도체, 국방 전자장비 등 발열이 큰 전자장치 전반으로 확장될 수 있다.

김성진 교수는 “AI 시대에는 반도체 성능보다 열을 얼마나 효과적으로 제어하느냐가 관건”이라고 말했다. 이번 연구에는 KAIST 기계공학과 이영진, 황철현, 이한솔 연구원이 공동 제1저자로 참여했으며 연구 결과는 국제학술지 ‘Energy Conversion and Management’에 6월 15일 게재됐다.