AI 데이터센터, 냉각 전력 90% 절감... 차세대 AI 반도체·데이터센터 발열 문제 해결

AI 요약

KAIST 기계공학과 김성진 교수팀과 AX학과 이익진 교수팀은 반도체 칩 내부에 매니폴드와 마이크로채널을 결합한 초고효율 액체 냉각 기술을 개발해 AI 반도체의 발열 문제 해결 가능성을 제시했습니다. 최적화된 구조를 5mm×5mm 실험용 실리콘 웨이퍼 칩에서 검증한 결과 성능계수(COP) 106,000을 기록해 2020년 네이처에 보고된 종전 세계 최고 수준보다 10배 이상 높은 수치를 보였고, 같은 양의 열을 식히는 데 필요한 에너지가 기존 기술의 10분의 1 수준으로 줄어들었습니다. 연구팀은 동일 설계를 최대 7.5cm×7.5cm 크기의 대형 AI 반도체에 적용할 수 있다고 밝혔으며, 데이터센터 콜드 플레이트 적용에서 기존 대비 30% 이상 향상된 냉각 성능을 확인했고 연구 결과는 15일 국제학술지 Energy Conversion and Management에 게재되었습니다.