AI 데이터센터 냉각 전력 10분의 1로…KAIST, '초미세 물길' 냉각 기술 개발 작성일 06-16 38 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="xY5v1WWILx"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="42f0d9bf3f9850f5ff36c90d0c70422610e62ec436ac617f87e3c9cc305cb59d" dmcf-pid="yRnPLMMViQ" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="AI 데이터센터의 전력난을 해결하기 위한 새로운 냉각 기술이 등장했다. Chat GPT 생성이미지." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/16/dongascience/20260616112403903zcvl.png" data-org-width="680" dmcf-mid="PKK09uu5RR" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/16/dongascience/20260616112403903zcvl.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> AI 데이터센터의 전력난을 해결하기 위한 새로운 냉각 기술이 등장했다. Chat GPT 생성이미지. </figcaption> </figure> <p contents-hash="f29b06afb39e360ed26f2e56abcc267aae78aa1a3b247ab91a28acdcdf09a7fc" dmcf-pid="WeLQoRRfdP" dmcf-ptype="general">국내 연구팀이 인공지능(AI) 데이터센터 전력 소비를 줄일 수 있는 초고효율 반도체 냉각 기술을 개발해 기존 최고 수준 기술보다 냉각 효율을 10배 높이는 데 성공했다.</p> <p contents-hash="58ef906a4f6f65bddfe3fabcc549e828cd9ae5757e763302b0d6ee0c085dbb7f" dmcf-pid="Ydoxgee4L6" dmcf-ptype="general"> KAIST는 김성진 기계공학과 교수팀과 이익진 AX학과 교수팀이 공동으로 반도체 칩 내부에 머리카락보다 가는 물길을 새겨 냉각수를 여러 경로로 균일하게 흘려보내는 액체 냉각 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 연구결과는 국제학술지 '에너지 전환과 관리'에 15일 게재됐다.</p> <p contents-hash="7bfa9be69b37d8013d9fd80d13e98b16c260f774d93cf601c259f38e196ef3c6" dmcf-pid="GJgMadd8R8" dmcf-ptype="general"> AI 반도체는 성능이 높아질수록 발열이 급격히 증가한다. 기존 공기로 열을 식히는 공랭 방식만으로는 차세대 AI 반도체에서 발생하는 열을 효과적으로 제거하기 어려워 칩 내부에 냉각수를 직접 흘려보내는 액체 냉각 기술이 주목 받는다.</p> <p contents-hash="b1782f093f6e9759fd33bbd79b2cfab00b823aab9e5210d11bab0bc838f32f68" dmcf-pid="HnNejiiPL4" dmcf-ptype="general"> 연구팀은 냉각수를 머리카락보다 가는 미세 물길로 흘려 열을 제거하는 '마이크로채널' 기술에 여러 경로로 냉각수를 분산 공급하는 '매니폴드' 구조를 결합했다. 냉각수 이동 거리를 줄이면서 여러 지점에 동시에 공급해 냉각 효율을 높였다.<br> </p> <p contents-hash="f33b6eb1d29b3a48304644b453bc4e794c9fbeec7921b9ea09add9e307da5ffb" dmcf-pid="XLjdAnnQif" dmcf-ptype="general">기존 매니폴드 마이크로채널 기술은 일부 채널에만 냉각수가 집중된다. 연구팀은 간단한 계산 모델과 전산유체역학 시뮬레이션을 결합한 최적화 기법으로 냉각수가 모든 채널에 균일하게 흐르도록 구조를 설계했다.</p> <p contents-hash="cc552afc32624053bd30ff5ad8712cc0ffb110999ed6e247feced68a5afb3e2b" dmcf-pid="ZoAJcLLxdV" dmcf-ptype="general"> 실리콘 반도체 기판에 제작한 냉각 구조를 검증한 결과 냉각 성능을 나타내는 성능계수(COP)가 10만6000을 기록했다. 냉각에 1만큼 에너지를 사용했을 때 10만6000배의 열을 제거할 수 있다는 의미다.</p> <p contents-hash="d2b62e5be7322bdbc87e028a62aa81afec6763077efc07692b0b8417136c3518" dmcf-pid="5gcikooMJ2" dmcf-ptype="general">연구팀은 2020년 국제학술지 '네이처'에 보고된 기존 세계 최고 냉각 수준보다 10배 이상 높은 성능이라고 설명했다. 같은 양의 열을 제거하는 데 필요한 전력을 기존 기술의 10분의 1 수준으로 줄인 것이다.</p> <p contents-hash="2da207872abf8af1e399929eb67b0d4d2a882bd6be870409e478590ed47ebf95" dmcf-pid="1aknEggRR9" dmcf-ptype="general"> 연구팀은 상온의 물만 사용해 칩 온도를 100도 이하로 유지하는 데 성공했다. 복잡한 냉각 기술이나 다이아몬드 같은 고가 소재 없이 구현할 수 있고 기존 반도체 생산 공정과 호환되는 공정으로 제작할 수 있어 상용화 가능성도 높다고 평가했다.</p> <p contents-hash="e218c2bf538ff2bdeb0f339dcf36a6c786cd362213f1338ab106067cc3040b0d" dmcf-pid="tNELDaaeRK" dmcf-ptype="general"> 기술은 가로·세로 5mm 크기 실험용 칩에서 검증했지만 연구팀은 현재 AI 데이터센터에 사용하는 그래픽 처리 장치(GPU)·텐서 처리 장치(TPU) 등 대형 AI 반도체에도 적용 가능할 것으로 보고 있다.</p> <p contents-hash="2c9b26089246f61606b326d2b1c88eb54099ec33f0e6584f9ed4674d402bac97" dmcf-pid="FjDowNNdRb" dmcf-ptype="general"> 실제 데이터센터에서 냉각수를 흘려 열을 제거하는 금속 냉각판인 '콜드 플레이트'에 적용한 결과 기존 대비 30% 이상 향상된 냉각 성능을 확인했다.</p> <p contents-hash="4e564acb59dae3d7f058177b504b68f2526d3bd3ce0284e098744297d1a4e7ea" dmcf-pid="3AwgrjjJJB" dmcf-ptype="general"> 김성진 교수는 "AI시대에는 반도체 성능보다 열을 얼마나 효과적으로 제어하는지가 경쟁력"이라며 "이번 기술이 AI 데이터센터의 전력 소비를 줄이는 핵심 기술로 활용되기를 기대한다"고 말했다.</p> <p contents-hash="0d6f94f51cb287af8e5bc78f84b0e64f02ab462bb45184471e25c5974e979e79" dmcf-pid="0cramAAinq" dmcf-ptype="general"> <참고 자료><br> doi.org/10.1016/j.enconman.2026.121422</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a650cc6f23c0541b141bd64b5424da091c8ad0c63b8f236c1f7b6ea0467bcf8b" dmcf-pid="pkmNsccnMz" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="윗줄 왼쪽부터 김성진 교수, 이익진 교수. 아랫줄 왼쪽부터 이영진 조지아공과대 연구원, 이한솔·황철현 박사과정생. KAIST 제공." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/16/dongascience/20260616112405233yfut.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="QbAJcLLxMM" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/16/dongascience/20260616112405233yfut.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 윗줄 왼쪽부터 김성진 교수, 이익진 교수. 아랫줄 왼쪽부터 이영진 조지아공과대 연구원, 이한솔·황철현 박사과정생. KAIST 제공. </figcaption> </figure> <p contents-hash="0f93b063aeae3efd045ae8a183b8e05ff6441757d72023d088806121c63384c5" dmcf-pid="UEsjOkkLM7" dmcf-ptype="general">[문혜원 기자 moony@donga.com]</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 美 앤트로픽 AI 차단에 韓 과학기술계 술렁… “소버린 AI는 선택 아닌 안보” 06-16 다음 강대현 넥슨 대표 "서비스 종료 '크아' 메이플월드 같은 UGC 플랫폼 구상" 06-16 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
