만약 상용화 단계에 도달한다면.
샌디아 국립 연구소(Sandia National Laboratories)의 지원을 받는 맥스웰 랩스(Maxwell Labs)라는 스타트업이 레이저를 이용해 고성능 컴퓨팅 하드웨어를 냉각하는 새로운 기술을 개발하고 있다고 레지스터(The Register)가 보도했다.
현대 데이터센터에서 열 방출이 주요 과제로 떠오르면서 최근 몇 년간 다양한 냉각 방식이 시도되고 적용되어 왔다. 업계는 오랫동안 공랭식에 의존해 왔으며, 이후 대기업들은 액체 냉각에 대한 실험을 진행했다. 온수 냉각부터 냉수 냉각, 침수 냉각까지 테스트를 진행했으며, 심지어 향후 배치할 계획까지 세웠다. 그러나 아직 냉각에 사용되지 않은 방법이 하나 있다. 바로 레이저를 이용하는 것이다. 레이저는 프로세서의 열을 제거하는 데 사용될 수 있지만, 몇 가지 해결해야 할 과제가 있다.
혁신적인 접근 방식
레지스터에 따르면, 샌디아 국립 연구소의 지원을 받는 맥스웰 랩스에서 고성능 컴퓨팅 하드웨어를 냉각하는 혁신적인 방법을 개발하고 있다. 이 기술은 특정 파장의 결맞음직(coherent) 레이저 빛을 받으면 냉각되는 초고순도 갈륨 비화규소(gallium arsenide, GaAs)로 제작된 특수 콜드 플레이트(cold plates)를 사용한다. 일반적인 고강도 광학 상호작용에서 발생하는 발열 방식과는 달리, 이 정교하게 설계된 시스템은 GaAs의 높은 전자 이동도(high electron mobility)를 활용하여 반도체에 열을 정확히 방출하게 한다. 이 방법은 기존 냉각 시스템을 대체하기보다는 보조하는 역할을 할 것으로 기대된다.
(추가 정보: 3D 프린팅 팬리스 및 펌프리스 액체 냉각기가 데이터센터에 600와트의 냉각 제공 가능, 중국의 AI 인프라 구축 열풍으로 액체 냉각으로의 급격한 전환 가속화, 중국 연구원들, 초 단위로 온도를 50도 이상 낮출 수 있는 새로운 염분 냉각 솔루션 발견)
이 기술을 실제 응용 분야에 적용하기 위해 GaAs 반도체는 프로세서의 고열 영역에 직접 배치되는 얇은 부품 형태로 구조화된다. 반도체 내부의 미세 패턴은 결맞음직 빔을 정확하게 해당 핫스팟(hot spots)으로 유도함으로써, 전체 시스템을 냉각하려 할 때 GaAs와 레이저를 사용하는 방식 대신, 열이 문제가 되는 지점에서 직접 열을 관리하여 높은 국소 냉각 효율을 달성한다. 이 기술은 이전 연구에도 뿌리를 두고 있는데, 보도에 따르면 2012년 코펜하겐 대학교에서 유사한 방법을 사용하여 작은 막(membrane)을 -269°C까지 냉각한 사례가 있다.
더 나아가, 이 기술은 독특한 기능을 제공한다. 맥스웰에 따르면, 제거된 열에너지를 회수할 수 있다는 것이다. 칩에서 추출된 열에너지는 단순히 환경으로 방출되는 것이 아니라, 전기 에너지로 재변환할 수 있는 사용 가능한 광자(photon) 형태로 방출될 수 있다. 이는 컴퓨팅 시스템의 전반적인 에너지 효율성을 크게 향상시킬 수 있지만, 이 과정의 실제 효율성은 아직 검증 단계이다.
극도의 비용과 제조상의 어려움
GaAs 반도체를 냉각에 활용하려는 접근 방식은 분명 혁신적이지만, 비용과 제조 용이성 측면에서 극심한 어려움을 수반한다.
첫째, 초고순도 GaAs 웨이퍼를 생산하려면 분자선 에피택시(molecular beam epitaxy, MBE)나 금속-유기 화학 기상 증착(metal-organic chemical vapor deposition, MOCVD) 같은 복잡하고 에너지 집약적인 기술이 요구된다. 초고순도 결정층을 다루는 특성상 결함률이 높아 비용에 영향을 미친다. 현재 WaferWorld에 따르면, GaAs로 만든 200mm 웨이퍼는 약 5,000달러에 달할 수 있는 반면, 동일 크기의 실리콘 웨이퍼는 5달러라는 비교적 저렴한 가격으로 책정된다.
GaAs 트랜지스터를 단일 웨이퍼 위에 기존 실리콘 기반 칩에 직접 통합하는 것은 어렵다. 그러나 기존 칩(혹은 칩렛)에 GaAs 트랜지스터를 냉각 목적으로 사용하고자 한다면, 실리콘 포토닉스 시스템에서 사용되는 방식처럼 복잡한 방식으로 구현할 수 있다.
로드맵 및 향후 전망
이 기술의 상용화는 향후 2년 동안 가속화될 것으로 예상된다. 초기 시장은 데이터 센터 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 분야가 될 것이다. 기술의 진전은 AI 칩의 열 관리(Thermal Management) 문제 해결에 결정적인 역할을 할 것이다. 성공적인 상업화는 열 효율성 증대와 함께 시스템의 전력 밀도 향상을 가져올 것이다.