"냉각 전력 10분의 1로"…KAIST, AI 반도체 발열 잡았다

[사진=KAIST]

한국과학기술원(KAIST) 연구진이 인공지능(AI) 데이터센터의 냉각 전력을 10분의 1 수준으로 줄일 수 있는 기술을 개발했다. 

KAIST는 김성진 기계공학과 교수팀과 이익진 AX학과 교수팀이 반도체 칩 내부에 매니폴드와 마이크로채널을 결합한 새로운 액체 냉각 구조를 개발했다고 16일 밝혔다. 매니폴드는 냉각수를 여러 경로로 나눠 공급·회수하는 구조이며, 마이크로채널은 머리카락보다 가는 미세 물길이다.

기존 기술은 일부 채널에만 냉각수가 집중되는 문제가 있었지만 연구진은 냉각수가 모든 채널에 균일하게 흐를 수 있도록 구조를 최적화했다. 이를 통해 냉각 성능은 높이고 에너지 손실은 줄였다.

실제 실리콘 웨이퍼로 제작한 결과 냉각 효율을 나타내는 성능계수(COP)는 10만6000을 기록했다. 이는 2020년 국제학술지 네이처에 보고된 기존 최고 수준 대비 10배 이상 높은 수치다. 같은 양의 열을 제거하는 데 필요한 에너지가 기존 기술의 10분의 1 수준으로 감소했다는 의미다.

특히 이번 기술은 나노 표면 처리나 다이아몬드 소재, 액체가 끓으며 열을 제거하는 복잡한 냉각 방식 없이 상온의 물만으로 구현됐다. 기존 반도체 생산 공정에 추가 설비 투자 없이 적용할 수 있어 상용화 가능성도 높다는 평가다.

연구진은 이번 기술을 AI 데이터센터용 그래픽처리장치(GPU) 등 대형 AI 반도체에도 적용할 수 있을 것으로 보고 있다. 엔비디아는 베라 루빈 플랫폼을 설계하면서 전력 공급과 냉각 시스템을 핵심 요소로 함께 개발하고 있으며, 차세대 AI 반도체 상용화 과정에서 냉각 기술이 핵심 경쟁력으로 부상할 것으로 보고 있다. 이에 연구진은 향후 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼 '베라 루빈'급 초고성능 칩에도 활용이 가능할 것으로 전망된다. 

김성진 교수는 "AI 시대에는 반도체 성능뿐 아니라 열을 얼마나 효과적으로 제어하느냐가 핵심 경쟁력"이라며 "이번 기술이 AI 데이터센터의 전력 소비와 운영 비용을 줄이는 핵심 기술로 활용되기를 기대한다"고 말했다.