제트 임핑지먼트 기반 Direct-to-Chip 열관리 및 대리모델 최적화

Jet Impingement Direct-to-Chip Thermal Management and Surrogate-Model Optimization

연구 내용

이종집적 패키지의 비균일 발열을 완화하기 위해 제트 임핑지먼트 냉각 배치를 대리모델과 실험 검증으로 최적화하는 연구

남영석 연구실은 Direct-to-Chip 환경과 서버랙 운영 조건에서 칩 발열의 공간적 불균일을 줄이는 냉각 설계를 수행합니다. 제트 노즐 배치와 유량, 가열 시나리오를 입력으로 하여 온도 비균일을 예측하는 대리모델을 구축하고, 실험적으로 검증된 수치 해석 모델로 재학습하며 최적화를 수행합니다. 제트-액체 단상 및 다상 냉각 성능을 비교하여 열저항과 냉각 용량을 동시에 평가하는 프레임을 마련하고, 데이터센터 열관리의 에너지 효율 관점에서 설계 변수를 선택합니다.

관련 프로젝트

4건

연구 흐름

초기에는 고밀도 데이터센터의 Direct-to-Chip 열관리 문제를 대상으로 2024년부터 콜드플레이트 및 칩 직접냉각, 랙-서버 운영기술 개발 과제를 수행했습니다. 같은 기간 제트 충돌 냉각을 포함한 2.5D 반도체 패키지 냉각모듈을 다중-정밀도 대리모델로 최적화하는 연구를 병행했습니다. 이후 2025년에는 CNN 기반 대리모델과 active learning을 결합해 제트 임핑지먼트 냉각의 균일성을 빠르게 탐색하는 방향으로 확장했습니다. 또한 제트 임핑지먼트의 단상·다상 냉각 효율을 실증하고 이종집적 패키지 신뢰성 관점에서 적용 가능성을 정리하는 연구 흐름을 보였습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

Direct-to-Chip 냉각 모듈
서버랙 운영 최적화
노즐 배치 설계 자동화
균일 냉각 조건 도출
이종집적 패키지 열신뢰성
제트 임핑지먼트 냉각기
대리모델 기반 열설계
데이터센터 에너지 효율화
열저항 감소 검증
냉각 성능 실험 프로토콜