최근 몇 년 동안 인공지능(AI)과 클라우드 서비 스의 급속한 확장으로 인해 데이터센터가 글로벌 디지털 인프라에 매우 중요해졌다. 그러나 이러한 시설에 필요한 막대한 컴퓨팅 성능은 상당한 양의 열을 발생시켜 효율적인 냉각에 대한 새로운 과제를 제기하고 있다. 이로 인해 데이터센터의 지속 가능한 효율적인 냉각 솔루션이 그 어느 때보다 중요해지고 있다.
탄소중립과 맞물려 정부의 에너지 정책은 고효 율을 추구하고 있고 환경적으로 PFAS 규제와 같이 친환경 비전도성 냉각 유체의 사용을 추진하고 있다. 폐열의 재사용은 한정된 자원에서 에너지 비용을 더 절감할 수 있으며 이에 대한 장려를 하고 있다. 이에 따라 탄소 배출을 최소화하는 냉각기술은 매우 필요하고 이에 대한 프로젝트를 지원하고 있는 추세이다.
■글로벌 냉각 과제 이슈로 등장
데이터센터는 막대한 양의 전력을 소비하며 그중 상당 부분이 냉각에 할당된다. AI 기술이 확산 됨에 따라 서버에서 발생하는 열도 증가하므로 효과적인 냉각 솔루션에 대한 필요성이 더욱 커지고 있다. 기존의 공기 기반 냉각 시스템이 일반적으로 사용되고 있으나 냉각에 필요한 에너지 사용을 크게 늘리지 않으면 증가하는 열의 수요를 충족할수 없어 서버 냉각의 한계에 도달하고 있다. 이로 인해 액침냉각과 같은 보다 발전되고 에너지 효율 적인 시스템에 대한 관심이 급증했다.
■액침냉각의 등장
서버의 랙당 발열량은 2000년 이전에는 0.6 kW 수준이었으나 현재 글로벌 데이터센터의 랙당 발열량은 평균 8.4 kW 수준이며 인공지능의 부상과 함께 향후 랙당 50 kW를 넘어설 것으로 예상되고 있다. 액침냉각은 데이터센터의 열관리를 위해 서버를 전기가 통하지 않는 특수한 액체 (비전도성 유체)에 담그는 냉각 방식이다. 최근 ChatGPT 등 AI 기술의 발전으로 데이터센터의 발열량이 증가함에 따라 기존 공랭식 냉각 기술의 한계를 극복하기 위한 대안으로 각광 받고 있다. 비전도성 유체의 상변화 유무에 따라 단상 (1-phase)과 2상(2-phase) 액침냉각으로 구분하고 있으며 액침냉각 기술을 적용하면 공랭식 대비, 1,000 배 이상의 열전달 성능으로 전력사용량을 약 50% 줄이고, 유지 비용을 최대 33% 절감 가능할 것으로 예상하고 있다. 데이터센터의 에너지효율지수는 PUE라는 지표로 나타내고 있으며 글로벌 평균 PUE가 1.6 정도인데 비해, 액침냉각 기술을 적용하면 PUE를 1.05까지 낮추고 있다고 보고되고 있다.그러나 한국기계연구원에서 접근하는 방식은한 단계 더 나아가고 있다. 흡착식 히트펌프를 액침냉각 시스템에 통합함으로써 데이터센터에서 생성된 폐열을 활용하고 이를 냉각 프로세스 자체에 재활용하는 것을 목표로 하고 있다. 이러한 폐열 재활용 시스템은 에너지 낭비를 최소화하고 냉각 시스템의 전반적인 효율을 향상시킬 것으로 예상하고 있다.
■액침냉각과 흡착식 히트펌프의 만남
흡착식 히트펌프를 액침냉각 시스템에 통합하는 것은 에너지 효율적인 데이터센터를 향한 연구에서 있어서 중요한 도약을 의미한다고 볼 수있다. 액침냉각은 본질적으로 상당한 폐열을 발생시키고 있다. 이 귀중한 에너지를 버리는 대신 앞서 언급한 시스템은 이를 적극적으로 활용하는 개념이다. 흡착식 히트펌프를 통해 폐열을 활용 하고 냉각 사이클로 다시 재활용하여 열이 더 이상 원치 않는 부산물이 아닌 소중한 자원이 되는 시스템을 형성한다.
■앞으로 나아갈 길
히트펌프 기술을 적용하고 이로부터 액침냉각의 한계를 뛰어넘으면서 발생하는 잠재적인 이점은 매우 크다. 이와 같은 시스템을 구현하는 데이 터센터는 운영 비용과 탄소 배출량 모두에 있어서 상당한 감소를 기대할 수 있다. 또한 프로젝트가 진행됨에 따라 데이터센터에 대한 글로벌 냉각 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있는 통찰력과 혁신을 제공할 것으로 기대하고 있다.데이터센터의 열에너지 솔루션은 히트펌프이다.
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