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[IT뉴스]AI 반도체 냉각 전력 10분의 1로 줄인다…카이스트 개발

온카뱅크관리자

2026-06-16 16:47:32

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 칩 내부에 머리카락보다 가는 물길 구현 기존 최고 수준보다 냉각 효율 10배 향상 
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 카이스트 제공
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 인공지능(AI) 반도체 칩 내부에 머리카락보다 가는 물길을 만들어 냉각에 필요한 펌프 전력을 기존 기술의 10분의 1 수준으로 낮추는 기술이 개발됐다. AI전환(AX) 시대 데이터센터 냉각이 중요한 이슈로 부각된 만큼 향후 활용 가능성이 주목된다.
 카이스트는 기계공학과 김성진 교수와 AX학과 이익진 교수 공동연구팀이 반도체 칩 내부에 냉각수를 여러 경로로 나눠 공급하는 매니폴드와 미세 물길인 마이크로채널을 결합한 액체 냉각 기술을 개발했다고 16일 밝혔다.
 AI 반도체의 발열 문제는 데이터센터가 혐오시설로 취급되는 문제다. 최근 영국 케임브리지대 연구에 따르면 도시 외곽의 데이터센터 주변 6733개 지점을 분석한 결과 가동 이후 지표면 온도는 평균 2.07도, 최대 9.1도 상승한 것으로 나타났다.
 AI 반도체의 성능과 전력 밀도가 높아지면서 기존 공랭식이나 칩 외부의 냉각판만으로는 발열을 처리하는 데 한계가 커지고 있다. 칩 내부에 냉각수를 직접 흘리는 마이크로채널 방식은 열원 가까이에서 열을 제거할 수 있지만, 냉각수가 일부 통로에 몰리거나 좁은 통로에서 압력 손실이 커져 펌프 전력 소비가 늘어나는 문제가 있었다.
 연구팀은 냉각수가 모든 채널에 고르게 흐르도록 유로의 폭과 높이, 개수와 형상을 최적화했다. 간단한 1차원 계산 모델로 설계 후보를 추린 뒤 정밀한 3차원 전산유체역학 시뮬레이션으로 검증하는 방식을 활용했다.
 최적화한 구조를 5㎜×5㎜ 크기의 실리콘 시험용 칩에 적용한 결과, 상온의 물만으로 1㎠당 2000W 이상의 열을 제거하면서 칩 온도를 100도 이하로 유지했다. 펌핑 전력 대비 제거한 열의 양을 나타내는 냉각 성능계수(COP)는 10만6000을 기록했다.
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 카이스트 제공
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 이는 2020년 국제학술지 ‘네이처’에 보고된 기존 최고 수준보다 10배 이상 높은 수치로, 같은 양의 열을 제거하는 데 필요한 펌프 전력을 10분의 1 수준으로 줄인 것이라고 연구팀은 설명했다.
 이번 기술은 냉각수를 끓이는 상변화 방식이나 나노 표면 처리, 다이아몬드 등 고가 소재를 사용하지 않고 기존 반도체 공정과 호환되는 350도 이하의 저온 공정으로 구현됐다. 데이터센터용 냉각판에 적용한 시험에서도 기존보다 냉각 성능이 30% 이상 향상됐다.
 연구팀은 동일한 설계 원리를 현재 AI 데이터센터에 쓰이는 대형 AI 반도체에도 적용할 수 있다고 보고, 향후 엔비디아의 차세대 AI 반도체 ‘베라 루빈’급에도 이 기술이 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다.
 김 교수는 “AI 시대에는 반도체 성능뿐 아니라 열을 얼마나 효과적으로 제어하느냐가 경쟁력”이라며 “AI 데이터센터의 전력 소비를 줄이는 핵심 기술로 활용되기를 기대한다”고 말했다. 이번 연구 결과는 국제학술지 ‘에너지 컨버전 앤드 매니지먼트’에 지난 15일 게재됐다.
 구혁 기자
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