AI 서버의 열을 잡는 HBM 구조 설계와 냉각 기술

목차

1. AI 서버의 열 문제, HBM이 갖는 구조적 과제

2. HBM의 3D 구조와 발열 특성

3. 고발열 HBM을 위한 패키징 열 설계 전략

4. 액티브 냉각 기술: 공랭, 수랭, 그리고 차세대 방식

5. NVIDIA H100 사례로 보는 실제 열 설계

6. HBM 냉각 기술의 미래: AI + 열 제어

 

1. AI 서버의 열 문제, HBM이 갖는 구조적 과제

AI 서버는 GPT와 같은 대규모 모델 학습, 자율주행 연산, 생성형 AI 등 병렬 연산과 실시간 데이터 처리가 핵심인 만큼, CPU와 GPU의 열 발생량은 과거 서버보다 수배 이상 증가했습니다.

 

AI 서버의 열을 잡는 HBM

 

특히, 고대역폭 메모리인 HBM(High Bandwidth Memory)는 수십억 개의 트랜지스터를 3D로 스택 한 구조로 열 집중도가 높고 방열 면적이 제한되어 있기 때문에 열관리가 설계에서 매우 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다.

2. HBM의 3D 구조와 발열 특성

HBM은 TSV(Through-Silicon Via)를 기반으로 DRAM 다이를 수직으로 최대 12~16단까지 쌓은 3D 구조입니다.
이런 스택 구조는 다음과 같은 열적 특성을 가집니다:

• 중앙부 열 집중: 스택의 중앙에 위치한 다이에서 발생한 열은 외부로 빠져나가기 어려움
• TSV 전류로 인한 발열: 수천 개의 TSV에서 발생하는 저항 손실
• 실리콘 인터포저로 열 확산 어려움: 얇은 실리콘 구조체의 열전도율 한계

이처럼 HBM은 구조적으로 열이 갇히기 쉬운 환경에 있기 때문에, 정교한 열 해석과 냉각 설계가 병행되지 않으면 성능 저하나 손상 가능성이 큽니다.

3. 고발열 HBM을 위한 패키징 열 설계 전략

HBM의 안정적 동작을 위해 반도체 설계자들은 패키징 단계에서부터 다음과 같은 전략을 적용합니다.

① 열 전도성 재료(TIM) 최적화

• 고성능 TIM(Thermal Interface Material)을 통해
  SoC와 히트스프레더 사이의 열전달을 향상
• 일반 실리콘 그리스보다 구리 나노입자 기반 TIM이 더 효과적
• TIM 두께 최적화: 너무 얇으면 갭 발생, 두꺼우면 열저항 증가

② 히트스프레더 및 히트싱크 설계

• SoC와 HBM을 함께 덮는 통합 히트스프레더 적용
• HBM 쪽에 보조 히트싱크 또는 국부 냉각핀 설치
• 히트스프레더 표면의 마이크로패턴으로 열방출 면적 증가

③ TSV 및 실리콘 인터포저 방열 경로 확보

• TSV 사이의 텅스텐 필러 재질 선택으로 방열 보조
• 인터포저 하단에 열전도성 서브스트레이트 또는 금속 삽입층 배치

이러한 전략은 HBM이 일정 온도 이상으로 상승하지 않도록 하며, 성능 유지 및 수명 향상에 결정적입니다.

4. 액티브 냉각 기술: 공랭, 수랭, 그리고 차세대 방식

HBM이 장착된 AI 서버는 기존 공랭 방식만으로는 충분치 않은 경우가 많습니다.
이에 따라 다양한 액티브 냉각 설루션이 병행되고 있습니다.

① 고성능 공랭 시스템

• 팬 속도 6000~10000 rpm급 고속 냉각 팬
• 풍압 중심 설계 → HBM 패키지 중심으로 공기 집중 유입
• 다중 히트파이프와 알루미늄 핀 배열로 효율 향상

→ 장점: 구조 단순, 유지보수 쉬움
→ 단점: 소음↑, 고밀도 시스템에는 열제거 한계 존재

② 수랭 (Liquid Cooling)

• HBM 위에 직접 수랭 헤드 장착
• 냉각수 순환 회로로 HBM 주변 열 제거
• 온도 센서와 연동된 펌프 제어 → 스마트 냉각 가능

→ 장점: 열 제거 능력 우수, 조용함
→ 단점: 구조 복잡, 누수 위험 및 관리 인프라 필요

③ 냉매 기반 (Immersion Cooling)

• 서버 전체 또는 패키지 단위로 비전도성 냉매액에 담금
• 직접 열접촉 → 전도성 손실 없이 열 제거
• Meta, Google 등 일부 데이터센터 도입 진행 중

→ 차세대 AI 서버 냉각의 표준이 될 가능성 존재

5. NVIDIA H100 사례로 보는 실제 열 설계

NVIDIA의 AI 전용 GPU H100은 HBM3을 80GB 탑재하고 최대 3.5TB/s 대역폭을 지원합니다.
이런 고성능을 안정적으로 유지하기 위한 열 설계는 다음과 같습니다.

• HBM3 스택당 전용 히트스프레더 채널 확보
• 패키지 구조에서 HBM이 중앙, GPU가 외곽에 배치
• 상단 히트싱크는 균일 냉각을 위해 마이크로핀 패턴 활용
• 수랭 버전(DGX H100 서버)에서는 HBM과 GPU 모두 수냉 블록 통합 설계

이를 통해, NVIDIA는 HBM이 95°C 이상으로 상승하는 상황 없이 안정 동작을 실현합니다.

6. HBM 냉각 기술의 미래: AI + 열 제어

AI 서버의 집적도가 높아지면서 냉각 또한 지능화되고 있습니다.

① 온디바이스 센서와 AI 제어

• HBM 내부에 온도, 전력, 진동 센서 삽입
• 실시간 데이터를 AI 모델로 분석 → 냉각 패턴 최적화
• 예측 기반 쿨링 → 사전 오버히트 방지

② 재료 혁신

• 그래핀 열전도층, 나노튜브 기반 방열시트,
  히트스프레더 내 냉각 유체 순환 채널 등 미래 기술 적용

③ 패키지 설계 AI 자동화

• EDA 툴 내 열 시뮬레이션 연동 설계
• 패키지 구조에 따라 HBM 위치와 방향 자동 최적화

이러한 기술은 향후 HBM4/HBM5 시대에 더 큰 가치를 가질 것이며, 냉각이 곧 AI 서버의 생명줄이 되는 시점이 오고 있습니다.

맺음말

AI 서버의 진화는 결국 더 빠르고, 더 작고, 더 뜨거운 장치로 이어지고 있습니다.
HBM은 그런 진화의 핵심에 있지만, 냉각 설계 없이는 오히려 병목이 될 수 있습니다.

구조적인 열 문제를 선제적으로 설계에 반영하고, 냉각 기술을 함께 진화시켜 나가는 전략이 앞으로의 AI 시대에서 기술 기업들의 경쟁력을 결정지을 것입니다.

 

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