韓国科学技術院（KAIST）の研究チームは、人工知能（AI）データセンターの冷却電力を10分の1に削減できる技術を開発した。
KAISTは、金成鎮機械工学科教授チームと李益鎮AX学科教授チームが、半導体チップ内部にマニフォールドとマイクロチャネルを組み合わせた新しい液体冷却構造を開発したと16日に発表した。マニフォールドは冷却水を複数の経路に分配・回収する構造であり、マイクロチャネルは髪の毛よりも細い微細な水路である。
従来の技術では一部のチャネルに冷却水が集中する問題があったが、研究チームは冷却水がすべてのチャネルに均等に流れるように構造を最適化した。これにより、冷却性能を向上させ、エネルギー損失を減少させた。
実際にシリコンウェハーで製作した結果、冷却効率を示す性能係数（COP）は10万6000を記録した。これは2020年に国際学術誌『ネイチャー』に報告された従来の最高レベルに比べて10倍以上高い数値である。同じ量の熱を除去するのに必要なエネルギーが従来技術の10分の1に減少したことを意味する。
特に今回の技術は、ナノ表面処理やダイヤモンド素材、液体が沸騰して熱を除去する複雑な冷却方式を用いず、常温の水のみで実現された。従来の半導体生産プロセスに追加設備投資なしで適用できるため、商業化の可能性も高いと評価されている。
研究チームは、この技術をAIデータセンター用のグラフィック処理装置（GPU）などの大型AI半導体にも適用できると見込んでいる。エヌビディアはベラ・ルービンプラットフォームを設計する際に、電力供給と冷却システムを重要な要素として共に開発しており、次世代AI半導体の商業化過程で冷却技術が重要な競争力として浮上するとの見方がある。これにより、研究チームは今後エヌビディアの次世代AIプラットフォーム『ベラ・ルービン』級の超高性能チップにも活用できると予測している。
金成鎮教授は「AI時代には半導体の性能だけでなく、熱をどれだけ効果的に制御できるかが核心的な競争力である」と述べ、「今回の技術がAIデータセンターの電力消費と運営コストを削減する核心技術として活用されることを期待している」と語った。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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