KAIST宣布，研究团队开发出一项可将AI芯片散热所需冷却能耗降至原来十分之一的新型液冷技术。该技术可导入现有半导体制造工艺，有望降低AI数据中心的用电负担。

KAIST于6月16日表示，由机械工程系Kim Seongjin教授团队与AX学科Lee Ikjin教授团队组成的联合研究团队，研发出一种将芯片内冷却水分配歧管与微通道相结合的超高效液冷技术。

随着AI半导体性能持续提升，芯片发热量也不断增加。对于下一代GPU等高性能芯片而言，传统风冷已难以满足散热需求，因此，将冷却液直接引入芯片内部的液冷技术正成为重要替代方案。

此次研究采用的是歧管-微通道（MMC）技术。该技术利用比头发更细的微通道，让冷却水在芯片内部流动并带走热量；同时通过歧管将冷却水分配至多个位置，以缩短流动路径、提高散热效率。不过，传统方案普遍存在流量分布不均的问题，导致部分通道冷却效果下降。为此，研究团队结合计算模型与精密仿真，设计出一种可使冷却水均匀流经各通道、并将能量损失降至最低的结构。

研究团队随后在硅晶圆上制备并验证了这一优化结构。测试结果显示，其性能系数（COP）达到10.6万，即每投入1单位冷却能量，可移除相当于10.6万单位的热量。这一数值较《Nature》2020年报道的当时最高水平高出10倍以上。

该成果的一大特点是，无需采用沸腾冷却、纳米表面处理或钻石等高成本材料，仅使用常温水即可实现上述性能。研究团队表示，这项技术无需进行大规模新增设备投资，便可导入现有半导体产线。相关方案已在5毫米×5毫米实验芯片上完成验证，且同样的设计原理还可拓展至最大7.5厘米×7.5厘米的更大尺寸AI芯片，包括GPU和TPU等。

在面向数据中心冷板的应用实验中，研究团队确认，该技术的冷却性能较现有方案提升30%以上。团队还表示，未来该方案也有望适配NVIDIA下一代AI平台“Vera Rubin”级别的高性能芯片。

Kim Seongjin教授表示，在AI时代，竞争力不仅取决于半导体本身的性能，也取决于能否高效控制热量。他表示，希望这项技术能成为降低AI数据中心电力消耗的关键手段。

本项研究获得韩国研究财团“中坚研究者支持项目”资助，同时也得到韩国防卫事业厅拨款、由国防技术振兴研究所推进的“超高热流冷却系统特化研究室”项目支持。相关成果已于15日发表在国际期刊《Energy Conversion and Management》上。