KAIST, ‘전력 먹는 하마’ AI데이터센터 냉각 전력 10분의 1로 줄인다

KAIST 제공

‘전력 먹는 하마’로 불리는 인공지능(AI) 데이터센터의 냉각 전력을 10분의 1 수준으로 줄일 수 있는 기술이 개발됐다.

KAIST는 김성진 기계공학과 교수팀, 이익진 AX학과 교수팀이 공동연구를 통해 머리카락보다 가는 미세 물길을 이용해 반도체 칩 곳곳에 냉각수를 전달하는 방식의 ‘초고효율 액체 냉각 기술’을 개발했다고 16일 밝혔다.

기존에는 서버실에 차가운 공기를 순환시켜 발열을 잡거나, 서버를 절연냉각유(비전도성 오일)에 담가 냉각하는 액침식을 주로 사용해왔다. 하지만 최근 AI 반도체의 성능이 높아지면서 발열량도 크게 늘어, 반도체 칩 내부에 냉각수를 직접 흘리는 방식이 주목을 받고 있다.

연구진은 얇은 미세 물길인 ‘마이크로채널’과 냉각수를 여러 경로로 나눠 공급하는 ‘매니폴드’ 구조를 결합했다. 미세 물길에 냉각수가 균일하게 분배될 수 있도록 한 것이다.
이를 택배 배송에 비유하면 전국 물량을 서울 한 곳에서 보내는 대신 여러 지역 물류센터에서 나눠 배송하는 것과 유사하다. 특히 냉각수가 모든 채널에 고르게 흐르도록 구조를 최적화해, 냉각 성능을 높이면서 에너지 손실을 줄일 수 있도록 했다.

연구팀은 최적화된 구조를 실제 실리콘 웨이퍼에 제작해 성능을 검증했다. 그 결과 냉각 효율을 나타내는 성능계수(COP)가 10만6000로 확인됐다. COP는 투입한 에너지 대비 제거한 열의 양을 나타내는 지표로, 냉각에 1 만큼의 에너지를 사용했다면 10만6000 만큼의 열을 제거했다는 의미다.

이는 2020년 국제학술지 ‘네이처’에 보고된 세계 최고 수준보다 10배 이상 높은 수준이다. 연구진은 “다시 말해 같은 양의 열을 식히는 데 필요한 에너지가 기존 기술의 10분의 1로 줄어든 셈”이라고 설명했다.

연구진은 현재 5mm X 5mm 크기의 실험용 칩으로 검증했으나, AI 데이터센터에 쓰이는 그래픽처리장치(GPU), 텐서처리장치(TPU) 등 대형 AI 반도체(최대 가로·세로 7.5cm)에도 적용할 수 있다고 밝혔다. 연구진은 이를 데이터센터에서 사용되는 ‘콜드 플레이트(냉각수를 흘려 열을 제거하는 금속 냉각판)에 적용한 결과, 기존 대비 40% 이상 향상된 냉각 성능을 확인했다고 밝혔다.

김성진 교수는 “AI 시대에는 반도체 성능보다 열을 얼마나 효과적으로 제어하느냐가 경쟁력”이라며 “이번 기술이 AI 데이터센터의 전력 소비를 줄이는 핵심 기술로 활용되기를 기대한다”고 했다. 이번 연구 결과는 국제학술지 ’에너지 커버전 앤드 매니지먼트‘ 6월 15일자에 게재됐다.