AI 시대, 폭증하는 데이터센터 발열 문제를 해결할 차세대 냉각 기술로
'수냉식'과 '액침 냉각'이 주목받고 있습니다. 이 글은 전통 공랭식의 한계를
명확히 하고, 두 첨단 기술의 원리, 장단점, 비용, 유지보수 측면을 심층 비교
분석합니다. 비즈니스 환경에 맞는 최적의 냉각 솔루션을 선택할 수 있도록
실질적인 도입 가이드를 제공하여, 지속 가능한 데이터센터의 미래를
제시합니다.
도입: AI 시대, 데이터센터 냉각의 중요성
데이터센터 냉각기술은 이제 IT 인프라의 효율성을 넘어, AI
시대 기업의 경쟁력과 직결되는 핵심 요소로 부상했습니다. 생성형 AI 모델 학습,
실시간 빅데이터 분석 등 고성능 컴퓨팅(HPC) 수요가 폭발적으로 증가하면서
서버의 집적도와 발열량은 과거와 비교할 수 없는 수준에 이르렀습니다.
국제에너지기구(IEA)는 전 세계 데이터센터의 전력 소비량이 2024년 415TWh에서
2030년에는 945TWh로 두 배 이상 폭증할 것으로 전망하며, 이는 AI 혁명이 곧
에너지 혁명임을 시사합니다.
데이터센터에서 발생하는 막대한 열은 단순히 뜨거운 공기를 내뿜는 문제를
넘어섭니다. 이는 서버 성능을 저하시키는 스로틀링(Throttling) 현상을
유발하고, 하드웨어 장애 발생률을 높이며, 결국 막대한 운영 비용 상승으로
이어집니다. 특히 냉각에 사용되는 전력이 데이터센터 전체 전력 소비의 약
30~40%를 차지한다는 점은 심각한 문제입니다.
"일반적인 데이터센터의 전력 사용 효율(PUE)은 1.6~1.8 수준에 머물러, IT
장비가 사용하는 에너지보다 냉각 등 부대 시설에 소모되는 에너지가 60% 이상
많음을 의미합니다. 이는 심각한 에너지 비효율을 초래합니다."
이 글은 전통적인 공랭식의 명확한 한계를 짚어보고, 가장 강력한 대안으로
떠오르는 수냉식 데이터센터와
액침 냉각 기술을 심층적으로 비교 분석합니다. 독자 여러분의
비즈니스 환경과 목표에 맞는 최적의 차세대
데이터센터 냉각기술을 도입하기 위한 실질적인 최종 가이드를
제공하겠습니다.
전통 공랭식(Air Cooling)의 명확한 한계
전통적인 공랭식 데이터센터 냉각기술은 오랫동안 표준으로
자리 잡아 왔습니다. 이 방식은 서버 랙(Rack) 사이의 통로를 뜨거운 공기가
지나가는 '핫 아일(Hot Aisle)'과 차가운 공기가 지나가는 '콜드 아일(Cold
Aisle)'로 구분합니다. 이후 대형 항온항습기(CRAC)와 수많은 팬을 이용해 차가운
공기를 데이터센터 전체에 순환시켜 서버에서 발생하는 열을 식히는 원리입니다.
하지만 AI 시대의 고밀도·고발열 환경에서는 명확한 한계에 부딪혔습니다.
공랭식 냉각의 구체적인 한계점
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전력 효율의 임계점: 공랭식은 냉각 과정 자체에 막대한
전력을 소모합니다. PUE(Power Usage Effectiveness)가 평균 1.6 이상으로 높게
나타나는데, 이는 IT 장비가 1kW의 전력을 사용할 때 냉각 시스템을 가동하기
위해 0.6kW 이상의 추가 전력이 필요하다는 의미입니다. 이는 운영 비용 상승의
주범으로 작용합니다.
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물리적 냉각 성능의 한계: 공기는 물이나 다른 액체에 비해
열전도율이 현저히 낮습니다. 랙 당 전력 밀도가 20kW를 초과하는 고성능 서버
환경에서는 공기만으로는 발생하는 열을 효과적으로 해소하지 못합니다. 결국
서버는 과열을 방지하기 위해 스스로 성능을 낮추는 스로틀링 현상을 겪게
되며, 이는 고가의 장비를 제대로 활용하지 못하는 결과로 이어집니다.
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공간 효율성 저하: 핫/콜드 아일 구성과 원활한 공기 순환을
위해서는 넓은 공간이 필수적입니다. 이는 제한된 공간에 더 많은 서버를
집적해야 하는 '고밀도화' 추세에 근본적인 제약으로 작용하여, 데이터센터의
상면 비용 효율을 떨어뜨립니다.
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환경 및 ESG 부담: 막대한 전력 소비는 탄소 배출량 증가와
직결됩니다. 전 세계적으로 강화되는 환경 규제와 기업의
ESG(환경·사회·지배구조) 경영 요구에 부응하기 어렵다는 점은 공랭식의 또
다른 치명적인 약점입니다.
수냉식 데이터센터(Water Cooling): 물의 힘으로 정밀하게
공랭식의 한계를 극복하기 위한 강력한 대안으로
수냉식 데이터센터가 주목받고 있습니다. 이 기술은 공기보다
열전도율이 약 25배 높은 '물'이나 특수 제작된 냉각수를 파이프를 통해 순환시켜
서버의 핵심 발열 부품을 직접 식히는 차세대
데이터센터 냉각기술입니다. 공기처럼 공간 전체를 냉각하는
것이 아니라, 열이 발생하는 근원지에 직접 개입하여 효율을 극대화하는
방식입니다.
수냉식 데이터센터의 주요 방식
1) 칩 직접 냉각 (Direct-to-Chip, D2C)
가장 대표적인 수냉식 기술인 D2C는 CPU, GPU, 메모리 등 가장 뜨거운 반도체 칩
위에 '콜드 플레이트(Cold Plate)'라는 소형 열교환기를 직접 부착하는
방식입니다. 이 콜드 플레이트 내부로 차가운 냉각수가 흐르며 칩에서 발생하는
열을 신속하게 흡수하여 외부로 배출합니다. 이는 마치 사람의 뇌에 직접
얼음팩을 대는 것과 같은 정밀 타겟팅 방식으로, 발열원에 직접 작용하므로 냉각
효율이 매우 높고 특정 고성능 서버에 선별적으로 적용하기 용이하다는 장점이
있습니다.
2) 후면 도어 열교환기 (Rear Door Heat Exchanger, RDHx)
RDHx 방식은 서버 랙의 후면 도어 자체를 거대한 라디에이터 형태의 열교환기로
교체하는 기술입니다. 서버 내부의 팬을 통해 배출되는 뜨거운 공기는 데이터센터
공간으로 퍼져나가기 전에, 이 특수 도어를 통과하게 됩니다. 이때 도어 내부에
흐르는 냉각수에 의해 열이 즉시 제거되어 차가운 공기만 밖으로 나오게 됩니다.
이 방식은 기존 공랭식 인프라를 크게 변경하지 않고도 적용할 수 있어, 기존
데이터센터를 업그레이드하는 개조(Retrofit) 프로젝트에 특히 적합합니다.
"칩 직접 냉각(D2C)은 발열원에 직접 작용해 정밀한 냉각이 가능하며, 후면
도어 열교환기(RDHx)는 기존 데이터센터 구조에 비교적 쉽게 통합할 수 있는
장점이 있어 하이브리드 냉각 환경 구축에 유리합니다."
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장점
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단점
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PUE 개선: 평균 1.1 ~ 1.3 수준으로 PUE를 크게 낮춰
전력 소비와 운영 비용을 절감할 수 있습니다.
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누수 위험: 냉각수 누수 발생 시 서버 장비에 치명적인
손상을 입힐 수 있어, 정교한 배관 설계와 지속적인 누수 감지 시스템이
필수적입니다.
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고밀도 랙 지원: 랙 당 100kW 이상의 고밀도 환경도
효과적으로 냉각할 수 있어 AI, HPC 워크로드에 매우 적합합니다.
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높은 초기 비용 및 유지보수: 복잡한 배관, 펌프, 냉각수
분배 장치(CDU) 등 초기 인프라 구축 비용이 높고, 유지보수가 상대적으로
복잡합니다.
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액침 냉각(Immersion Cooling): 궁극의 기술
액침 냉각은 현존하는 가장 혁신적인
데이터센터 냉각기술로 평가받습니다. 이 기술은 전기가 통하지
않는 특수 용액인 '유전체 액체(Dielectric Fluid)'가 가득 담긴 탱크 안에 서버
전체를 직접 담가 열을 식히는 방식입니다. 서버에서 발생하는 열이 공기나 물을
거치지 않고 액체로 직접 전달되므로, 비교할 수 없는 냉각 효율을 자랑합니다.
액침 냉각의 핵심, 유전체 액체
액침 냉각 기술의 심장은 바로 '유전체 액체'입니다. 이 액체는 전기적으로는
전기가 통하지 않는 부도체이면서, 열을 전달하는 능력(열전도율)은 공기보다
수백 배나 높은 놀라운 특성을 가지고 있습니다. 덕분에 서버 부품에 쇼트를
일으키지 않으면서도 열은 매우 효과적으로 빼앗아 올 수 있습니다.
"액침 냉각에 사용되는 유전체 액체는 전기를 차단하면서도 열을 효율적으로
전달하는 핵심 소재로, 시스템의 안정성과 효율을 결정합니다."
주로 탄화수소 기반의 광유(Mineral Oil)나 합성유, 또는 불소화합물 기반의
플루오로카본(Fluorocarbon) 등이 사용됩니다.
액침 냉각의 주요 방식
1) 단상(Single-Phase) 액침 냉각
이 방식은 유전체 액체가 항상 액체 상태를 유지하며 서버의 열을 흡수합니다.
뜨거워진 액체는 펌프를 통해 외부의 열교환기로 보내져 냉각된 후, 다시 탱크로
순환되는 비교적 단순한 구조입니다. 자연적인 대류 현상이나 펌프를 이용한 강제
순환 방식을 사용합니다.
2) 이상(Two-Phase) 액침 냉각
가장 진보한 방식으로, 액체의 상(Phase) 변화를 이용합니다. CPU나 GPU처럼 특히
뜨거운 부품에서 발생하는 열에 의해 유전체 액체가 낮은 온도(약 50°C)에서 끓기
시작하며 기체로 변합니다(기화). 이 증기는 열에너지(기화열)를 품고 탱크
상부로 올라가 그곳에 설치된 차가운 냉각 코일(응축기)을 만나 다시 액체로
변하면서 열을 방출합니다. 액체가 된 유전체는 중력에 의해 자연스럽게 아래로
떨어져 순환되는 원리로, 펌프 없이도 매우 높은 냉각 효율을 보여줍니다.
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장점
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단점
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압도적인 냉각 효율: PUE 1.03~1.05 달성이 가능하여
현존 기술 중 가장 에너지 효율이 높습니다. IT 장비 외에 냉각에 거의
에너지가 소모되지 않음을 의미합니다.
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매우 높은 초기 투자 비용: 고가의 유전체 액체와 특수
제작된 탱크 등 초기 도입 비용이 매우 높습니다.
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획기적인 전력 절감: 서버 내부의 팬과 데이터센터의
대형 항온항습기가 전혀 필요 없어 냉각 관련 전력 소비를 90% 이상 절감할
수 있습니다.
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전문적인 유지보수: 액체의 증발 관리, 순도 유지, 교체
등 전문적인 유지보수 역량이 필요하며, 서버 부품 교체 시 액체를
닦아내는 등 작업이 번거롭습니다.
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공간 효율 극대화 및 안정성 향상: 핫/콜드 통로가
불필요해 공랭식 대비 최대 1/10 수준의 공간만으로 데이터센터 구축이
가능합니다. 또한 서버가 액체에 잠겨 있어 먼지, 습도, 진동 등 외부
환경으로부터 완벽히 보호되어 안정성과 수명이 향상됩니다.
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실제로 SK텔레콤은 데이터센터에 액침 냉각 시스템을 실증한 결과, 기존 공랭식
대비 총 전력 소비를 37% 절감하고 냉방 전력을 93% 줄이는 놀라운 성과를
확인했습니다. 이는 액침 냉각의 실질적인 효과를 증명하는
중요한 사례입니다.
최종 선택을 위한 비교 분석: 수냉식 vs 액침 냉각
수냉식 데이터센터와 액침 냉각은 모두
공랭식의 한계를 뛰어넘는 강력한 차세대
데이터센터 냉각기술이지만, 각각의 특성과 장단점이 명확하여
도입 환경과 목적에 따라 신중한 선택이 필요합니다. 두 기술의 핵심적인 차이를
한눈에 비교하여 의사결정을 돕겠습니다.
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구분 항목
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수냉식 데이터센터
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액침 냉각
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냉각 효율 (PUE)
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우수 (1.1 ~ 1.3)
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최우수 (1.03 ~ 1.05)
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공간 효율성
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보통 (배관 설비 공간 필요)
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매우 높음 (고밀도 집적 가능)
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초기 도입 비용 (CAPEX)
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높음
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매우 높음
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운영 비용 (OPEX)
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낮음 (전력비 절감)
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매우 낮음 (전력비 획기적 절감)
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유지보수 난이도
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높음 (누수 위험, 배관 관리)
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매우 높음 (특수 액체 관리, 작업 번거로움)
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기존 인프라 호환성
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높음 (부분 개조 용이)
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낮음 (전용 설계 필요)
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적합 환경
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특정 고성능 랙 중심의 하이브리드 환경, 기존 데이터센터의 점진적
업그레이드
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초고밀도 HPC, AI 전용 신규 데이터센터, 극한 환경
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이러한 기술적 우수성과 필요성에 힘입어 시장은 빠르게 성장하고 있습니다.
글로벌 시장조사기관 델오로 그룹은 데이터센터 액체 냉각 시장이 향후 5년간
150억 달러(약 20조 원) 이상 규모로 성장할 것으로 전망했습니다. 특히
엔비디아의 B100과 같은 차세대 AI 칩의 성능이 고도화될수록 발열량은
기하급수적으로 늘어나, 액체 냉각, 그중에서도 액침 냉각의
채택이 더욱 가속화될 것입니다.
우리 회사에 맞는 최적의 데이터센터 냉각기술 도입 가이드
기술의 우수성을 아는 것과 우리 조직에 실제로 적용하는 것은 다른 차원의
문제입니다. 수냉식 데이터센터와
액침 냉각 중 무엇을 선택해야 할지 고민하는 의사결정자를
위해, 다음 4단계 체크리스트를 통한 실용적인 도입 가이드를 제시합니다.
Step 1: 워크로드 및 전력 밀도 분석 (현재와 미래)
가장 먼저 우리 데이터센터가 처리하는 작업의 종류와 서버 랙의 발열 수준을
파악해야 합니다.
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체크리스트:
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현재 운영 중인 랙 당 평균/최대 전력 밀도는 얼마인가?
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향후 3~5년 내 도입할 AI 서버나 HPC 클러스터의 예상 전력 밀도는 얼마인가?
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(판단 기준): 랙 당 20kW 이하는 공랭식으로도 가능하지만,
20~80kW 수준이라면 수냉식 데이터센터를, 100kW를 초과하는
초고밀도 환경을 계획 중이라면 액침 냉각을 적극적으로
고려해야 합니다.
Step 2: 인프라 및 공간 제약 검토 (신축 vs 개조)
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체크리스트:
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신규 데이터센터를 구축하는가, 아니면 기존 시설을 업그레이드하는가?
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냉각수 배관 설비나 무거운 액침 탱크를 설치할 물리적 공간과 바닥 하중
조건이 충족되는가?
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(판단 기준): 기존 시설을 점진적으로 개선하는 경우,
호환성이 높은 수냉식 데이터센터(특히 RDHx)가 유리합니다.
반면, 모든 것이 백지상태인 신규 데이터센터는 효율을 극대화할 수 있는
액침 냉각 설계에 최적의 기회입니다.
Step 3: 총 소유 비용(TCO) 관점의 예산 분석
단순히 초기 구축 비용만 봐서는 안 됩니다. 장기적인 운영 비용까지 포함한 총
소유 비용(TCO)을 따져봐야 합니다.
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체크리스트:
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매우 높은 초기 투자 비용(CAPEX)을 감당할 수 있는 예산이 확보되었는가?
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장기적인 관점에서 획기적인 전력 비용 절감(OPEX)을 통한 투자수익률(ROI)을
어떻게 평가하는가?
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(판단 기준): CAPEX에 대한 부담이 크다면 수냉식을,
장기적인 OPEX 절감과 에너지 효율을 최우선으로 한다면 액침 냉각이 더 나은
투자일 수 있습니다.
Step 4: 운영 및 유지보수 역량 평가
최첨단 기술은 그에 걸맞은 운영 능력을 요구합니다.
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체크리스트:
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누수 감지 시스템을 24시간 모니터링하고 배관을 관리할 전문 인력이 있는가?
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특수 유전체 액체의 순도를 측정하고 보충하는 등 전문적으로 관리할 내부 인력
또는 신뢰할 수 있는 외부 파트너가 있는가?
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(판단 기준): 유지보수 인프라와 전문성이 부족하다면,
상대적으로 관리 포인트가 명확한 수냉식이 현실적일 수 있습니다. 반면, 최고
수준의 전문 운영팀을 구성할 수 있다면 액침 냉각의 성능을 온전히 활용할 수
있습니다.
결론: 지속 가능한 미래를 위한 필연적 선택, 냉각 혁신
AI 시대의 폭증하는 데이터를 처리하고 비즈니스 경쟁력을 유지하기 위한
데이터센터 냉각기술의 혁신은 더 이상 선택이 아닌 생존과
성장을 위한 필수 과제입니다. 전통적인 공랭식은 이미 한계에 도달했으며,
미래는 액체 냉각 기술에 달려 있습니다.
각 기술은 저마다의 뚜렷한 역할과 가치를 지니고 있습니다.
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수냉식 데이터센터는 기존 인프라와의 조화를 이루며
점진적으로 성능을 업그레이드하려는 조직에게 가장 현실적이고 균형 잡힌
대안입니다. 현재와 미래의 가교 역할을 하는 현명한 선택지라 할 수 있습니다.
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액침 냉각은 최고의 에너지 효율과 공간 집적도를 추구하는
신규 AI 데이터센터 및 HPC 환경을 위한 궁극적인 솔루션입니다. 초기 투자와
전문성이 요구되지만, 가장 확실한 미래를 보장하는 '게임 체인저'입니다.
최적의 데이터센터 냉각기술을 선택하는 것은 단순히 서버의
열을 식히는 기술적 문제를 해결하는 것을 넘어섭니다. 이는 기업의 디지털
경쟁력을 강화하고, 엄격해지는 환경 규제 속에서 ESG 목표를 달성하며, 지속
가능한 미래를 구축하는 가장 중요한 전략적 투자입니다. 지금 바로, 당신의
데이터센터에 가장 적합한 냉각 혁신을 시작해야 할 때입니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q: AI 데이터센터에 액체 냉각이 필수가 된 이유는 무엇인가요?
A: AI 모델 학습과 같은 고성능 컴퓨팅은 서버에서 엄청난 열을 발생시키기
때문입니다. 기존 공랭식은 이 열을 감당하기 어려워 서버 성능 저하와 장애를
유발합니다. 반면, 물이나 특수 용액을 사용하는 액체 냉각은 열전도율이 월등히
높아 고밀도 서버 환경을 안정적으로 유지하고, 전력 효율(PUE)을 크게 개선하여
운영 비용을 절감할 수 있습니다.
Q: 기존 데이터센터를 업그레이드할 때 수냉식과 액침 냉각 중 어느 것이 더
유리한가요?
A: 일반적으로 '수냉식'이 더 유리합니다. 특히 서버 랙 후면에 열교환기를
설치하는 RDHx(후면 도어 열교환기) 방식은 기존 공랭식 인프라를 크게 변경하지
않고도 도입할 수 있어 호환성이 높습니다. 반면, 액침 냉각은 전용 탱크와
설비가 필요해 기존 시설을 전면 개조해야 하므로 신규 데이터센터 구축에 더
적합합니다.
Q: 액침 냉각의 가장 큰 단점은 무엇인가요?
A: '높은 초기 투자 비용(CAPEX)'과 '전문적인 유지보수'가 가장 큰 장벽입니다.
전기가 통하지 않는 고가의 특수 유전체 액체와 전용 탱크 설비가 필요해 초기
비용이 매우 높습니다. 또한, 액체의 순도를 관리하고 서버 부품을 교체하는
작업이 기존 방식보다 번거로워 고도로 숙련된 전문 인력이 필요하다는 단점이
있습니다.
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