머리카락보다 가는 칩 속 물길… KAIST, AI 반도체 발열 잡았다

김성진·이익진 교수팀, 초고효율 액체 냉각 기술 개발

같은 냉각 성능에 필요한 펌프 전력 10분의 1

차세대 AI 반도체·데이터센터 발열 해결 기대

KAIST 기계공학과 김성진 교수팀과 AX학과 이익진 교수팀이 초고효율 액체 냉각 기술을 개발했다. ⓒKAIST

KAIST는 기계공학과 김성진 교수팀과 AX학과 이익진 교수팀이 공동연구를 통해 반도체 칩 내부에 머리카락보다 가는 물길을 새겨 넣어 ‘AI 반도체 최대 난제’인 발열을 해결하는 초고효율 액체 냉각 기술을 개발했다고 16일 밝혔다.

이는 소위 ‘전력 먹는 하마’로 불리는 AI 데이터센터의 냉각 전력을 기존의 10분의 1 수준으로 줄일 수 있는 기술이다. 연구팀이 기존 매니폴드 마이크로채널(MMC) 냉각 기술의 한계를 극복한 것이다.

MMC는 머리카락보다 가는 미세 물길(마이크로채널)에 냉각수를 흘려 열을 빼내고, 냉각수를 여러 경로로 나눠 공급하는 매니폴드 구조를 더해 효율을 높이는 방식이다. 택배 물량을 한 곳에서 보내는 대신 여러 지역 물류센터로 나눠 배송하면 이동 거리가 짧아지는 것과 같은 원리다.

다만 기존 방식은 냉각수가 일부 채널에만 몰리는 문제가 있었다. 연구팀은 간단한 계산 모델과 정밀한 3차원 시뮬레이션을 함께 쓰는 ‘다중 충실도 최적화’로 냉각수가 모든 채널에 고르게 흐르는 최적 구조를 찾아냈다.

이 구조를 실제 실리콘 웨이퍼에 만들어 검증한 결과, 냉각 효율을 나타내는 성능계수(COP)는 10만6000을 기록했다. 냉각에 쓴 에너지 1만큼으로 10만6000배의 열을 제거할 수 있다는 뜻이다. 2020년 국제학술지 네이처에 보고된 기존 세계 최고 수준보다 10배 이상 높다고 연구팀은 설명했다.

특히 이번 기술은 액체를 끓이는 복잡한 방식이나 나노 표면 처리, 다이아몬드 같은 고가 소재 없이 상온의 물만으로 구현됐다. 현재 반도체 생산라인에 추가 설비 투자 없이 적용할 수 있어 상용화 가능성도 높다.

연구는 5㎜×5㎜ 실험용 칩에서 검증됐다. 그러나 연구팀은 GPU·TPU 등 최대 7.5㎝×7.5㎝ 대형 AI 반도체에도 같은 원리를 적용할 수 있다고 밝혔다.

데이터센터 냉각판에 적용한 결과 기존보다 30% 이상 향상된 냉각 성능을 확인했다. 향후 엔비디아 차세대 플랫폼 ‘베라 루빈’급 초고성능 칩에도 활용될 것으로 기대하고 있다.

김성진 교수는 “AI 시대에는 반도체 성능보다 열을 얼마나 효과적으로 제어하느냐가 경쟁력”이라며 “이번 기술이 AI 데이터센터의 전력 소비를 줄이는 핵심 기술로 활용되기를 기대한다”고 말했다.