KAIST가 인공지능(AI) 반도체의 발열 문제를 해결할 핵심 기술을 개발했다. 기존 세계 최고 기록보다 에너지 효율을 10배 높인 액체냉각 기술이다.
KAIST는 기계공학과 김성진 교수와 AI·컴퓨팅학부 이익진 교수 공동 연구팀이 상온의 물을 이용해 고발열 반도체를 직접 냉각하는 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 이 연구 결과는 국제 학술지 '에너지 변환 및 관리'(Energy Conversion and Management)에 15일(현지시간) 게재됐다.
AI 연산은 막대한 전력을 소비하며, 이 과정에서 발생하는 열이 반도체 성능 저하의 주된 원인으로 꼽힌다. 기존 공랭식 냉각 방식은 한계에 부딪히고 있다.
연구팀은 머리카락보다 얇은 액체 냉각 통로를 반도체 칩 내부에 직접 만드는 방식으로 이 문제를 해결했다. 개발된 기술은 1㎠당 2000W가 넘는 극심한 발열 조건에서도 칩 온도를 100도 이하로 유지했다.
핵심은 '매니폴드 마이크로채널' 구조다. 이는 여러 개의 입구로 냉각수를 공급하고 여러 출구로 모으는 방식이다. 마치 물류센터 여러 곳에서 물건을 보내 배송 거리를 단축하는 것과 같은 원리다.
냉각수가 칩 전체를 길게 흐르는 기존 방식과 달리, 짧은 거리를 이동하므로 저항이 줄고 냉각수를 순환시키는 데 필요한 펌프 동력이 크게 감소한다. 칩 전체에 냉각수가 균일하게 공급돼 온도도 일정하게 유지할 수 있다.
연구팀은 통로의 폭, 높이, 개수, 배열 등 수많은 설계안을 시뮬레이션으로 분석해 에너지 손실을 최소화하면서 냉각 성능을 극대화하는 최적의 구조를 찾아냈다.
실제 실리콘 반도체 칩으로 검증한 결과, 이 냉각 시스템의 성능계수(COP)는 10만6000을 기록했다. 이는 2020년 국제학술지 '네이처'에 보고된 기존 세계 최고 기록(약 1만)의 10배에 달하는 수치다.
같은 양의 열을 제거하는 데 펌프 동력이 10분의 1만 필요하다는 의미다. 특히 다이아몬드 같은 고가의 소재나 특수 처리 없이 일반 물을 냉각수로 사용했으며, 기존 반도체 공정과 호환되는 350도 이하 저온 공정으로 제작돼 즉시 상용화가 가능하다.
이 기술은 AI 가속기, 고성능 컴퓨팅(HPC) 시스템, 국방 전자기기 등 고발열 전자 시스템 전반에 적용될 수 있다. 특히 냉각 전력 소비가 큰 데이터센터의 에너지 효율을 획기적으로 개선할 '게임 체인저'가 될 것으로 기대된다.
김성진 교수는 "AI 반도체와 첨단 전자 패키징 성능이 열에 의해 제한되는 상황에서 이번 기술이 미래 고성능 컴퓨팅 시스템의 핵심 냉각 솔루션이 될 것"이라고 밝혔다.