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(윗줄) 교신저자 기계공학과 김성진 교수, 이익진 교수.(아랫줄) 제1저자 이영진 박사, 이한솔 박사과정, 황철현 박사과정 /KAIST 제공

[투데이에너지 장재진 기자] AI 데이터센터 냉각 전력을 10분의 1로 줄이는 초고효율 액체냉각 기술이 개발됐다.

KAIST는 기계공학과 김성진 교수 · AX학과 이익진 교수 공동연구팀이 반도체 칩 내부에 머리카락보다 가는 미세 물길을 결합한 매니폴드 마이크로채널(MMC) 구조를 통해 AI 데이터센터의 냉각에 필요한 펌프 전력을 기존의 약 10분의 1 수준으로 낮출 수 있는 초고효율 액체냉각 기술을 개발했다고 16일 밝혔다.

AI 가속기와 고성능 컴퓨팅 장비의 연속적인 고밀도 집적으로 칩 단위 열유속(heat flux)이 급격히 증가하고 있어 전통적 공랭·외부 냉각판 방식으로는 향후 요구되는 초고열유속을 에너지 효율적으로 처리하는 데 한계가 있다.

연구팀은 이러한 기술적 병목을 해소하기 위해 칩 내부로 냉각수를 직접 흘려보내는 액체냉각 방식에 주목했다.

연구팀에 따르면, 핵심은 매니폴드(냉각수 분배구조)와 마이크로채널(머리카락보다 얇은 유로)을 결합해 냉각수가 모든 채널에 균일하게 분배되도록 설계한 점이다. 이를 위해 빠른 탐색이 가능한 1차원 모델과 정밀한 3차원 전산유체역학(CFD) 시뮬레이션을 결합한 다중 충실도 최적화 기법을 적용해 냉각 성능, 압력손실, 온도 균일성을 동시에 최적화했다.

연구이미지(AI 생성) /KAIST 제공

최적화된 구조를 CMOS 호환 저온 공정(350°C 이하)으로 실리콘 열시험 칩에 제작해 닫힌 유동 루프와 적외선 열화상 측정법으로 성능을 검증한 결과, 상온의 물을 이용한 단상 냉각만으로도 2000 W/cm² 이상의 열유속을 제거하며 칩 온도를 100°C 이하로 유지했다. 같은 조건에서 성능계수(COP)는 1만6000을 기록했다.

이번에 기록한 COP 106,000은 기존 세계 최고 수준(2020년 네이처 보고치)보다 10배 이상 높은 수치로, 같은 열 제거를 위해 필요한 펌프 전력이 기존 기술 대비 약 10분의 1 수준으로 감소함을 의미한다. 특히 별도의 끓음(상변화) 방식, 나노 표면처리, 고가의 소재 없이 상온 물 기반 단상 냉각으로 달성한 점이 상용화 관점에서 주목된다.

연구팀은 실험 장치(5mm×5mm 시험칩)에서의 성과를 근거로 동일 원리를 대형 AI 반도체(최대 7.5cm×7.5cm)와 데이터센터용 콜드플레이트 등에 적용했을 때 기존 대비 30% 이상 향상된 냉각 성능을 확인했다고 밝히며, AI 데이터센터의 냉각 전력과 운영비 절감에 기여할 가능성을 제시했다. 또한 고성능 컴퓨팅(HPC), 3차원 적층 반도체, 전력반도체, 국방 전자장비 등 발열이 큰 전자장치의 열관리 해법으로 확장할 수 있다고 전망했다.

본 기술은 CMOS 호환 공정으로 제작 가능하고, 복잡한 상변화 장치나 고가 소재를 필요로 하지 않아 기존 반도체 생산라인에 추가 설비 투입 없이 적용 가능성이 높다. 데이터센터 사업자와 전력·열관리 정책 담당자는 냉각 전력 절감에 따른 운영비 절감, 데이터센터의 에너지 집약도 개선, 지역 전력수급 부담 완화 관점에서 도입 검토를 추진할 만하다.

본 연구는 김성진 교수(교신저자)와 이익진 교수 공동연구팀이 수행했으며, 제1저자로 이영진 박사 등이 참여했다. 연구 결과는 국제 학술지 'Energy Conversion and Management'에 6월 15일 게재됐다. .

출처 : 투데이에너지(https://www.todayenergy.kr/)