멤브레인 증발 냉각 방식이 제곱센티미터당 800와트의 열속을 달성했지만, 이는 이론적 성능 한계에는 미치지 못하는 수준입니다.
AI 서버 냉각 시스템은 AI 데이터 센터에서 전력 소비가 가장 큰 시스템 중 하나입니다. SciTechDaily 보도에 따르면, 캘리포니아 대학교 샌디에이고(University of California, San Diego)의 엔지니어들이 특별히 설계된 섬유 멤브레인을 활용하여, AI GPU가 밀집된 서버 랙에 필요한 전력 소비량과 물의 양을 획기적으로 줄일 수 있는 새로운 냉각 기술을 개발했습니다.
이 섬유 멤브레인 기반 냉각 시스템은 증발 냉각(evaporative cooling)을 이용해 냉각 대상 구성 요소의 열을 제거합니다. 이 멤브레인은 서로 연결된 미세한 기공들로 구성되어 있으며, 냉각수가 모세관 현상(capillary action)을 따라 멤브레인 표면을 지나가게 합니다. 시스템은 총 세 개의 층으로 이루어져 있습니다. 액체가 통과하는 마이크로채널이 있는 하부층, 멤브레인이 위치한 중간층, 그리고 증발기가 배치된 상부층입니다. 냉각수가 마이크로채널을 통과하며 멤브레인에 흡수되면, 냉각되는 구성 요소에서 발생한 열이 액체를 증기로 변하게 하고, 이 증기는 증발기층을 통해 배출됩니다. 증발되지 않고 남은 냉각수는 마이크로채널 내에 남아 재순환될 가능성이 높습니다.
이 냉각 방식은 다공성 멤브레인을 활용했던 기존 증발 냉각 설계의 문제점을 개선한 것이라고 합니다. 기존의 실패 사례들은 기공의 크기가 너무 작거나 너무 커서 냉각수가 막히거나(clogging) 과열되는(boiling) 문제를 겪었습니다. 이에 반해, 이 최신 섬유 멤브레인 냉각 시스템은 막힘이나 과열을 방지할 수 있도록 적절한 크기로 상호 연결된 기공을 가진 다공성 섬유 멤브레인을 사용합니다.
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무엇보다도, 이 최신 설계는 제곱 센티미터당(per square centimeter) 기록적인 800와트의 열속(heat flux)을 달성했으며, 수 시간 동안 안정성을 유지하여 전력 소비가 높은 데이터 센터 애플리케이션에 매우 강력한 해결책을 제시했습니다. 이 시스템은 탁월한 성능은 물론, 이론적인 한계보다 낮은 수준에서 작동하는 것으로 알려져 있어, 향후 더욱 강력한 냉각 능력을 가진 더욱 발전된 버전이 등장할 수 있음을 시사합니다.
이러한 유형의 냉각 시스템은 현재 데이터 센터 업계가 절실하게 필요로 하는 요소입니다. AI 개발은 계속해서 폭발적으로 진행되고 있으며, 현재의 데이터 센터 액체 냉각 시스템으로는 이러한 증가하는 수요를 충족시키기 어렵습니다. 이는 저희가 데이터 센터용 침지 냉각(immersion cooling)을 다룬 기사에서 논의된 내용입니다. Nvidia의 차세대 데이터 센터/AI GPU는 현재 플래그십 AI GPU인 Blackwell보다 훨씬 높은 수준의 전력 소비 증가가 예상됩니다. Nvidia가 곧 출시할 Feynman GPU는 Rubin/Rubin Ultra 다음에 공개될 예정이며, 무려 4,400W의 전력을 소모할 것으로 예측됩니다.
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