‘전기 먹는 하마’ AI 데이터센터 냉각 전력 90% 절감

카이스트 연구진 초고효율 액체 냉각 기술 개발

국내 연구진이 ‘전기 먹는 하마’로 불리는 인공지능(AI) 데이터센터의 냉각 전력을 줄일 수 있는 기술을 개발해 AI 반도체의 최대 난제로 꼽히는 발열 문제 해결 가능성이 기대된다.

16일 한국과학기술원(카이스트)에 따르면 기계공학과 김성진·AX(인공지능 전환)학과 이익진 교수팀이 공동으로 AI 데이터센터의 냉각 전력을 현재의 10% 수준으로 줄일 수 있는 초고효율 액체 냉각 기술을 개발했다. 이 기술은 반도체 칩 내부에 냉각수를 여러 경로로 나눠 공급·회수하는 매니폴드 구조와 머리카락보다 가는 미세 물길인 마이크로채널을 결합한 방식이다. 냉각수를 여러 지점에 동시 공급하고 다시 회수하는 구조로 냉각 효율을 높일 수 있다. 택배를 서울 한 곳에서 보내는 대신 여러 지역 물류센터에서 나눠 배송하면 빠르게 배달할 수 있는 것처럼 냉각수의 이동 거리를 줄여 에너지 소모를 줄인다.

연구팀이 실리콘 웨이퍼에 제작해 성능을 검증한 결과 냉각 효율을 나타내는 성능계수(COP)가 10만 6000을 기록했다. 냉각에 사용하는 에너지 1로 10만 6000배에 해당하는 열을 제거할 수 있다는 의미다. 연구팀은 AI 반도체를 비롯해 고성능 컴퓨팅(HPC), 3차원 반도체 패키징, 전력반도체, 국방 전자장비 등 발열이 큰 다양한 전자장치에 적용 가능하다고 설명했다.