데이터 센터의 액체 냉각 기술 혁명
AI, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 등 기술의 혁신적 발전으로 인해 정보 인프라로서 데이터센터와 통신 장비의 연산량이 점점 늘어나고 있습니다. 데이터 센터의 컴퓨팅 성능이 급속히 증가함에 따라 단일 캐비닛의 전력 밀도가 증가하여 열 방출 효율성에 대한 요구가 높아졌습니다. 반면, "이중 탄소" 정책에 따라 "주요 에너지 소비자"인 데이터 센터는 냉동 시스템의 전력 소비를 낮추기 위해 PUE 지표를 지속적으로 줄여야 합니다. 그러나 기존의 공기 냉각은 더 이상 위의 열 방출 요구 사항을 충족할 수 없으며 액체 냉각 기술이 등장했습니다.

10년 전 시장에 출시된 데이터센터 GPU 라인 중 최고는 열 설계 전력(TDP)이 235W인 NVIDIA K40이었습니다. NVIDIA가 2020년에 A100을 출시했을 때 TDP는 400W에 가까웠고, 최신 H100 칩을 탑재하면서 TDP는 700W까지 급등했습니다. 단일 고성능 AI 칩의 열 설계 전력 소비는 1000W에 도달했습니다. 인텔은 1.5kW에 도달할 수 있는 칩을 개발 중인 것으로 알려져 있습니다. 인공지능의 경쟁은 결국 컴퓨팅 파워의 경쟁으로 귀결되며, 고성능 컴퓨팅 칩의 주요 병목 현상은 열 방출 능력입니다. 칩의 TDP가 1000W를 초과하는 경우 액체 냉각 기술을 채택해야 합니다.

액체 냉각 기술은 컴퓨터실의 고밀도 배치 및 국지적 과열 문제를 효과적으로 해결할 수 있으며, 그 중 침수형 액체 냉각은 열 방출 및 에너지 절약 측면에서 뛰어난 이점을 가지고 있습니다. 침지액체냉각은 대표적인 직접접촉식 액체냉각 방식으로 전자소자를 냉각액에 담그고 발생된 열을 냉각액에 직접 전달하여 액체의 순환을 통해 전도시키는 방식이다. 침지액냉각은 전자기기의 냉각 과정에서 사용되는 냉각액이 상태 변화를 겪는지에 따라 단상 침지액냉각과 상변화 침지액냉각의 두 가지 유형으로 분류할 수 있다. 단상 방식의 장점은 배포 비용과 냉각 매체 비용이 저렴하고 냉각수 넘침의 위험이 없다는 것입니다. 상변화의 장점은 방열능력과 한계가 높다는 점이지만, 비용과 기술성숙도 측면에서 여전히 단상에 비해 뒤떨어진다.

단상 침수 냉각은 효율적이고 안정적인 열 관리를 원하는 데이터 센터에 강력한 솔루션을 제공합니다. 이 방법에서는 IT 구성 요소를 특별히 제조된 절연 액체에 완전히 담급니다. 이 액체는 2단계 침수 냉각과 유사하게 서버에서 열을 직접 흡수합니다. 2상 시스템과 달리 단상 냉각수는 끓거나 상 전이를 겪지 않습니다. 전체 냉각 과정에서 액체 상태로 유지됩니다. 가열된 단열액은 냉각 분배 장치(CDU) 내부의 열 교환기를 통해 순환합니다. 이 열 교환기는 열에너지를 독립적인 냉각 매체(일반적으로 폐쇄 루프 물 시스템)로 전달합니다. 냉각된 절연액은 냉각 사이클을 완료하기 위해 침지 탱크로 다시 펌핑됩니다.

2단계 침수 냉각 시스템에서 전자 부품은 공기, 물 또는 오일보다 열전도율이 훨씬 뛰어난 절연 열전도 액체 수조에 담깁니다. 2단계 침지 액체 냉각의 차이점은 냉각수가 상전이를 겪는다는 것입니다. 2단계 침지 액체 냉각의 열 전달 경로는 기본적으로 단상 침지 액체 냉각의 열 전달 경로와 동일하지만, 주요 차이점은 2차측 냉각수가 침지 챔버의 내부 영역에서만 순환한다는 것입니다. 침지 챔버는 기체 영역이고 바닥은 액체 영역이고; IT 장비는 끓는점이 낮은 액체 냉각수에 완전히 잠겨 있으며, 냉각수는 장비의 열을 흡수하여 끓습니다. 기화에 의해 생성된 고온의 기체상 냉각수는 밀도가 낮기 때문에 점차 침지실 상부에 모여 상단에 설치된 응축기와 열교환을 하여 저온의 액체 냉각수로 응축됩니다. 그런 다음 중력의 작용에 따라 챔버 바닥으로 다시 흘러 IT 장비의 열 방출을 달성합니다.

칩이든 전자 장치이든 방열 기술의 혁신적인 개발 과정에서 제품의 양, 설계 비용, 신뢰성 및 기타 측면은 기업이 피할 수 없는 임계값입니다. 이는 방열 기술이 균형을 이루고 해결해야 할 문제이기도 합니다. 현재 패턴에 대한 최적의 솔루션을 찾기 위해 다양한 조합 기술을 사용하여 다양한 방열 재료, 기술 및 응용 시나리오에 대한 제품을 개발할 수 있습니다.






