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[IT뉴스]AI 데이터센터 ‘열’ 식혀라...냉각 성능 10배 높인 이 기술

온카뱅크관리자

2026-06-16 14:17:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">김성진 KAIST 기계공학과 교수<br>반도체 내부에 냉각수 물길 만들어<br>엔비디아 차세대 칩에도 적용 가능</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="GuIP5771vu">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="396e9a35f6934ee9cdde2ac462abe7025e073015f0b1d89030c90a3898f4a7d8" dmcf-pid="H7CQ1zztTU" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="인공지능(AI) 데이터센터의 냉각 성능을 10배 이상 높일 수 있는 냉각 기술이 개발됐다. [사진=픽사베이]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/16/mk/20260616140901754uvfj.png" data-org-width="700" dmcf-mid="Yvn0mTTsC7" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/16/mk/20260616140901754uvfj.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            인공지능(AI) 데이터센터의 냉각 성능을 10배 이상 높일 수 있는 냉각 기술이 개발됐다. [사진=픽사베이]
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="8066970aff357a93faf82334f98fd44efaba2d25620591e900259dc2598cd965" dmcf-pid="XzhxtqqFlp" dmcf-ptype="general">
           인공지능(AI) 데이터센터의 주요 병목으로 꼽히는 냉각 기술에 새로운 돌파구가 마련됐다. 냉각에 필요한 전력이 기존 대비 10분의 1로 줄었다. 엔비디아의 차세대 AI 반도체 ‘베라 루빈’에도 바로 적용할 수 있을 정도로 상용화에 가까운 기술이다.
          </div>
          <p contents-hash="58214eb6d777aaa9480e33673cba41ce3718bccb7db391f2f29301d0dcea94d8" dmcf-pid="ZqlMFBB3T0" dmcf-ptype="general">김성진 KAIST 기계공학과 교수와 이익진 AX학과 교수는 기존 냉각 기술의 한계를 극복한 초고효율 액체 냉각 기술을 개발했다고 16일 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="4c4dfb9b0eb99810dec440d00bea4eb816651496f077f911cffa75a64f349cbd" dmcf-pid="5BSR3bb0C3" dmcf-ptype="general">반도체 발열은 AI 데이터센터의 성장을 발목 잡는 주요 원인 중 하나다. 성능을 높이려 반도체가 고집적화되고 서로 연결되면서 반도체 내부 발열은 빠르게 증가하고 있다. 현재 데이터센터 랙 하나가 냉각에 필요한 전력은 100킬로와트(kW) 이상으로 치솟았다. 한국 가정이 열흘 동안 사용하는 에너지와 비슷한 수준이다.</p>
          <p contents-hash="34de8900fd9e0fcaa0978014089a67188d85bbdf2cbe1bce1be40d6a10d8037f" dmcf-pid="1bve0KKplF" dmcf-ptype="general">업계에서는 공랭식이 아닌 냉각수를 이용한 방식이 불가피한 것으로 보고 있다. 이에 반도체에 미세 물길인 마이크로채널을 만들고 냉각수를 흘려 열을 제거하는 방법이 점차 확산되고 있다. 마이크로채널을 여러 갈래로 만들면 냉각수가 여러 지점을 동시에 냉각할 수 있다.</p>
          <p contents-hash="5b8b929738a907e8ba9401521a333709987edad8744fb37980cecbfbc5895344" dmcf-pid="tKTdp99UCt" dmcf-ptype="general">다만 문제는 냉각수가 원하는대로 움직이지 않는다는 점이다. 지금까지는 냉각수가 마이크로채널을 따라 고르게 확산되지 않아 냉각이 균일하지 않다는 한계가 있었다.</p>
          <p contents-hash="811396ff64d9dc2e7515cf6b3dfc8b6702a673c4bfe03df66ade32e0f095fb0f" dmcf-pid="FfGLz44ql1" dmcf-ptype="general">연구진은 반도체 칩 내부에 액체가 흐르는 구조를 집적하고, 3차원 유체역학 시뮬레이션으로 냉각수 물길의 폭, 높이, 개수, 형상, 유량 조건을 최적화했다. 냉각수가 반도체 전반에 골고루 퍼질 수 있도록 물길을 만든 것이다.</p>
          <p contents-hash="98c90a4d1f64004cca585cf964844678da73ecca5fcde365c611806eb4f35317" dmcf-pid="34Hoq88Bh5" dmcf-ptype="general">실험 결과, 반도체 냉각 성능은 10배 이상 향상됐다. 같은 수준의 냉각에 필요한 소모 전력은 10분의 1로 감소했다. 제곱센티미터 면적당 2000와트(W) 열을 식혔고, 냉각에 투입한 에너지 대비 10만 6000배에 달하는 열을 제거하는 것으로 나타났다. 기존 세계 최고 수준보다 10배 이상 높은 수치다.</p>
          <p contents-hash="da87fc6c107fede37cc68d45e867382aab1f8689a613765eaa79ddab7b67264e" dmcf-pid="08XgB66byZ" dmcf-ptype="general">해당 기술은 바로 반도체 공정에 적용할 수 있을 만큼 상용화 가능성이 높다. 기존 공정에 별도 설비를 추가하지 않고 반도체 설계만 바꾸는 방식으로 적용할 수 있기 때문이다. 연구진은 가로 세로 5mm 크기의 실험용 칩에서 기술을 검증했으나, 동일한 설계 원리를 AI 데이터센터에 사용되는 그래픽처리장치(GPU) 같은 AI 반도체에도 사용할 수 있을 것으로 추정된다.</p>
          <p contents-hash="bb497d1b77e8b561922c43423502457702d3e010da3d054caede33ba64819282" dmcf-pid="p6ZabPPKlX" dmcf-ptype="general">연구진이 실제 사용 중인 데이터센터의 냉각판에 기술을 적용한 결과, 냉각 성능이 기존 대비 30% 이상 향상되는 것으로 나타났다. 최근 엔비디아가 발표한 차세대 AI 플랫폼 ‘베라 루빈’급 초고성능 칩에도 같은 기술이 활용될 수 있을 것으로 전망된다.</p>
          <p contents-hash="0bf5c86b7ff33f83f750134aed4cad0e2f3257d87517ecbe2bdacf2f57dcb1f2" dmcf-pid="UP5NKQQ9SH" dmcf-ptype="general">김성진 교수는 “AI 시대에는 반도체 성능보다 열을 얼마나 효과적으로 제어하느냐가 경쟁력”이라며 “이번 기술이 AI 데이터센터의 전력 소비를 줄이는 핵심 기술로 활용될 수 있을 것”이라고 했다.</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 매일경제 &amp; mk.co.kr. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p>

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