[쿠키과학] ‘AI 반도체 열병목 해결’… KAIST, 냉각효율 세계 최고보다 10배 향상

AI 데이터센터의 막대한 전력 소비 원인으로 꼽히는 냉각 문제를 해결할 기술이 나왔다.

KAIST 기계공학과 김성진 교수팀과 AX학과 이익진 교수팀은 반도체 칩 내부에 머리카락보다 가는 초미세 물길을 구현한 ‘매니폴드 마이크로채널’ 액체 냉각 기술을 개발했다.

연구팀은 냉각수 이동 경로를 획기적으로 줄여 기존 최고 수준 기술보다 10배 높은 냉각 효율을 달성했다.

이를 통해 같은 양의 열을 제거하는 데 필요한 펌프 전력도 기존의 10분의 1 수준으로 낮췄다.

최신 AI 가속기와 GPU는 손톱 크기 칩에서 수백 와트의 열을 발생시키며, 차세대 반도체는 1㎠당 2000W 이상의 열을 처리해야 한다.

이는 전기히터 여러 대를 손톱 크기 면적에 압축해 놓은 수준이다.

현재 데이터센터는 공랭식 냉각이나 냉각판으로 열을 식힌다.

그러나 열이 여러 재료층을 통과하면서 냉각 효율이 떨어지고 전력 소모도 커진다.

연구팀은 반도체 칩 내부에 직접 냉각수를 흘리는 매니폴드 마이크로채널 방식으로 이 한계를 해결했다.

마이크로채널은 머리카락보다 가는 미세 물길이고, 매니폴드는 냉각수를 여러 갈래로 나눠 공급하는 분배 장치다.

연구팀은 이를 반도체 칩 내부에 집적해 냉각수가 가장 뜨거운 영역까지 짧은 거리로 도달하도록 설계했다.

특히 냉각수 분배 구조를 최적화하기 위해 다중 충실도 최적화 기법을 적용했다.

간단한 수학 모델과 3차원 전산유체역학(CFD) 시뮬레이션을 결합해 수많은 설계안을 분석한 결과 냉각 성능과 온도 균일성, 에너지 효율을 동시에 높이는 구조를 찾아냈다.

실험 결과 상온의 물만 사용하는 단상 냉각 방식으로도 2000W/㎠ 이상의 초고열유속을 제거하면서 칩 온도를 100도 이하로 유지했다.

냉각 성능을 나타내는 성능계수(COP)는 10만6000을 기록했다.

이는 냉각에 사용하는 에너지 1로 10만 6000배의 열을 제거한다는 의미다.

이 수치는 2020년 국제학술지 ‘네이처’에 보고된 세계 최고 수준보다 10배 이상 높은 것으로, 같은 냉각 성능을 구현하는 데 필요한 펌프 전력은 기존 기술의 10분의 1 수준으로 줄었다.

이 기술은 액체를 끓여 열을 제거하는 상변화 냉각이나 다이아몬드 같은 고가 소재, 복잡한 나노 표면 처리 없이 상온의 물만으로 구현했다.

또 350℃ 이하 CMOS 호환 공정을 적용해 기존 반도체 생산라인에서도 제작할 수 있다.

연구팀은 이 기술을 AI 반도체와 GPU, TPU, 고성능 컴퓨팅(HPC), 3차원 반도체 패키징, 전력반도체, 국방 전자장비 냉각에 적용했다.

데이터센터용 냉각판 실험에서는 기존보다 30% 높은 냉각 성능을 확인했다.

연구팀은 이 기술이 AI 반도체를 비롯해 고성능 컴퓨팅(HPC), 3차원 반도체 패키징, 전력반도체, 국방 전자장비 등 초고발열 전자시스템의 열관리 문제를 해결할 핵심 기술이 될 것으로 기대하고 있다.

특히 데이터센터 냉각에 필요한 전력을 크게 줄일 수 있어 AI 인프라의 에너지 효율 향상과 운영비 절감에 기여할 전망이다.

김 교수는 “AI 시대에는 반도체 성능 향상만큼 열을 얼마나 효율적으로 제어하느냐가 중요하다"며 ”이번 기술이 차세대 AI 데이터센터와 고성능 반도체의 전력 소비를 줄이는 핵심 냉각 기술로 활용되길 기대한다"고 설명했다.

한편, 이번 연구에는 KAIST 기계공학과 이영진 박사, 이한솔 박사과정, 황철현 박사과정이 공동 제1저자로 참여했고, 연구결과는 15일 국제학술지 ‘Energy Conversion and Management’에 게재됐다.
(논문명: Highly energy-efficient manifold microchannel for cooling electronics with a coefficient of performance over 100,000)

이재형 기자 jh@kukinews.com