▲ 고발열 반도체칩 냉각을 위한 매니폴드마이크로채널(MMC) 냉각장치 구조.

일명 ‘전력 먹는 하마’ AI 데이터센터(DC)의 전력소비 해결책이 나왔다. 특히 기존 매니폴드마이크로채널(MMC: Manifold MicroChannel) 냉각기술의 한계극복으로 냉각효율을 극대화해 의미가 크다.

KAIST는 6월16일 김성진 기계공학과 교수팀과 이익진 AX학과 교수팀으로 구성된 공동연구진이 반도체 칩 내부에 매니폴드(Manifold)와 마이크로채널(Microchannel)을 결합한 초고효율 액체냉각기술을 개발했다고 밝혔다.

연구에는 KAIST 기계공학과 이영진, 황철현, 이한솔 연구원이 공동 제1저자로 참여했으며 연구결과는 6월15일 논문명 ‘Highly energy-efficient manifold microchannel for cooling electronics with a coefficient of performance over 100,000’으로 국제학술지 ‘Energy Conversion and Management’에 게재됐다. 

최적구조로 모든 채널에 냉각수 균일분배

MMC냉각기술은 냉각수를 여러 경로로 나눠 공급하고 회수하는 구조인 매니폴드와 머리카락보다 가는 미세물길인 마이크로채널을 결합시킨 기술이다. 반도체칩 내부에 직접 냉각수를 흘려보내는(DTC/D2C: Direct-to-Chip) 냉각방식에 속하며 여러 지점에 냉각수를 동시공급해 냉각효율을 높인다.

다만 연구팀이 개발한 기존 MMC냉각기술은 냉각수가 일부채널에 편중되는 문제가 있었다. 이에 따라 연구팀은 구조최적화를 통해 모든 채널에 균일하게 냉각수가 분배되도록 냉각기술을 개선했다. 연구분석에는 간단한 계산모델과 정밀시뮬레이션이 활용돼 수많은 설계안 중 냉각성능을 극대화하고 에너지손실을 최소화하는 구조를 발견했다.

연구팀은 발견한 최적구조를 실제 실리콘웨이퍼로 제작해 성능을 검증한 결과 냉각효율을 나타내는 성능계수(COP: Coefficient of Performance)가 10만6,000을 기록했다. 이는 2020년 국제학술지 ‘네이처(Nature)’에 보고된 세계 최고수준보다 10배 이상 높은 수치로 기존대비 같은 양의 열을 제거할 때 에너지를 0.1배 수준으로 사용한다는 의미다.

▲ (왼쪽부터) 제작된 냉각장치 구조도와 냉각효율 실험결과 및 활용처.

특히 이번 성과는 큰 비용이 드는 실험조건 없이 상온의 물만으로 간단히 구현됐다. 이에 따라 현재 반도체 생산라인에도 추가 설비투자 없이 적용가능해 상용화 가능성도 높다.

또한 연구는 5mm×5mm 크기의 실험용 칩에서 검증됐으나 연구팀은 동일한 설계원리를 현재 AI DC에 쓰이는 대형AI반도체(최대 7.5cm×7.5cm)에도 적용할 수 있다고 밝혔다. 실제로 연구기술을 DC설비인 콜드플레이트에 적용한 결과 기존대비 30% 이상 냉각성능 향상이 확인됐다.

연구팀은 이번 기술이 AI반도체를 비롯해 △고성능컴퓨팅(HPC) △3차원 반도체 패키징 △전력반도체 △국방전자장비 등 발열이 큰 전자장치의 열관리문제에 활용될 것으로 전망했다. 특히 AI DC는 냉각에 많은 전력을 소비하므로 이번 기술이 DC 전력소비와 운영비용을 줄이는 핵심기술이 될 것으로 기대된다.

김성진 KAIST 교수는 "AI시대에는 반도체 성능보다 열을 얼마나 효과적으로 제어하느냐가 경쟁력"이라며 "이번 기술이 AI DC의 전력소비를 줄이는 핵심기술로 활용되기를 기대한다"고 말했다.