AI 반도체는 ‘전기 먹는 하마’라는 별명을 피하기 어렵다. 생성형 AI가 질문에 답하고, 코드를 짜고, 이미지를 만들고, 영상을 생성하려면 막대한 연산이 필요하다. GPU는 더 커지고, HBM은 더 넓어지고, 서버 랙은 더 촘촘해진다. 문제는 여기서 끝나지 않는다. 빠른 칩을 만드는 것만으로는 AI 인프라를 굴릴 수 없다.이제 데이터센터가 묻는 질문은 단순하다.“이 칩이 얼마나 빠른가”가 아니라 “이 장비를 우리 시설에서 계속 돌릴 수 있는가”다.AI 서버는 전기를 먹고, 열을 토해낸다
‘전력 먹는 하마‘로 불리는 AI 데이터센터의 냉각 전력을 10분의 1 수준으로 줄일 수 있는 기술이 나왔다.KAIST 연구진은 반도체 칩 내부에 머리카락보다 가는 물길을 새겨 넣는 초고효율 액체 냉각 기술을 개발해 AI 반도체의 발열 문제 해결 가능성을 제시했다.KAIST 김성진·이익진 교수가 공동연구를 통해 기존 냉각 기술의 한계를 극복, 초고효율 액체 냉각 기술을 개발했다.AI 반도체의 성능이 높아질수록 칩에서 발생하는 열량도 빠르게 증가하지만 기존 공랭 방식만으로는 차세대 AI 반도체에서 발생하는 열을 효과적으
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