0926 AIサーバー冷却革命 マイクロ流体技術とは何か。3Dスタッキングは実現可能となるのか

感謝以下続。。。AI伺服器散熱革命！微流體技術是什麼？3D堆疊成為可能？ - 產業 - 工商時報

生成AIおよび大規模言語モデルの爆発的成長に伴い、AIサーバーの演算需要は急速に拡大し、半導体チップの消費電力および発熱量を押し上げている。従来の冷却方式、すなわち空冷や冷板による液冷は、既に性能限界に迫りつつある。チップ動作時には局所的なホットスポットの温度密度が「太陽表面」に匹敵するほどに達することもあり、十分な冷却が行われなければ、演算速度を制約するのみならず、データセンター全体の効率低下を招く恐れがある。

近年、IntelとMicrosoftは共同で、画期的な微流体冷却技術（Microfluidic Cooling）を披露した。本技術はチップ背面に微細な流路を直接エッチングし、冷却液をチップのコア熱源に導入するものであり、その冷却効率は従来の冷板方式の3倍に達するとされる。この技術はハードウェア冷却における革新にとどまらず、AIデータセンターの設計構造そのものを再定義する可能性を有している。では、微流体とは何か。微流体はどのように冷却を実現するのか。従来の液冷方式とはどのように異なるのか。そして、微流体は新たな革命の扉を開くのか。工商財経網は、最新の動向を整理するものである。

微流体とは何か、そして微流体はどのように冷却を行うのか

周知のとおり、AIの継続的な発展に伴い演算能力への需要は日々増大しており、それに伴ってデータセンターの電力消費も拡大している。現在、データセンターにおける電力の実に30～40％が冷却に費やされており、冷却技術は業界発展の重点分野となっている。

では、微流体冷却技術とは何か。微流体（Microfluidics）冷却の核心は「微細流路（微流道）」と「熱源直達」設計にあり、極めて細微なチャネル内で流体の流れを制御する技術である。もともとは医療検査や化学反応に多用されてきたが、冷却分野に応用する際には、エンジニアがチップのパッケージや冷却基板上に毛髪のように細いマイクロメートル級の流路を刻み込み、冷却液をシリコンチップの最も発熱の大きい領域へ直接導入し、効率的に温度を下げる。

これは従来の冷板液冷とは根本的に異なる。冷板の場合、複数層の伝熱材料やパッケージ構造を介して間接的にチップの熱を吸収するが、これらの「緩衝層」は毛布のように作用し、熱伝導の効率を阻害する。それに対して微流体冷却は冷却液を直接熱源に導入するため、熱輸送経路を最短化し、冷却効率を大幅に高め、ひいてはエネルギー消費の削減につながる。

さらに進化した微流体冷却技術は、AIを活用して冷却流路の設計を最適化している。例えば、マイクロソフトがスイスの新興企業Corintisと協業した際には、AIによってチップ各部の熱分布をシミュレーションし、最終的に葉脈や蝶の羽に似た分岐流路構造を設計した。この「バイオミメティック設計（仿生設計）」により、冷却液を最も冷却が必要な部位へ効率的に送ることが可能となり、従来の直線的な流路構造よりも優れた性能を発揮する。

実験データによれば、微流体技術はGPUチップの最大温度上昇を65％低減し、特定のワークロード下では冷板の3倍の冷却効率を達成している。今日、この技術は半導体冷却分野に導入され、チップレベル冷却の新たな章を切り拓きつつある。

微流体・液冷・空冷の違いとは何か

現時点において、データセンターにおける主流の冷却方式は、大きく分けて空冷（Air Cooling）、冷板液冷（Cold Plate Liquid Cooling）、浸漬式液冷（Immersion Cooling）、そしてマイクロソフトが最新提案する微流体冷却（Microfluidic Cooling）である。

1. 空冷：ファンによって熱を排出する方式であり、コストは低いが効率に限界があり、高消費電力のAIチップには対応が難しい。

2. 冷板液冷：チップ上に冷板を設置し、冷却液を冷板内部の流路に循環させてチップの発熱を吸収する方式であり、空冷より効率は高いが、パッケージ構造における熱伝導の制約を受ける。

3. 浸漬式液冷：サーバー全体を絶縁冷却液に直接浸漬させる方式であり、超高密度の導入に適しているが、設置スペースを多く必要とし、維持管理が容易ではない。

4. 微流体冷却：冷却液を「チップ内部に直接導入」することで、最短経路で熱源に到達し、効率的に冷却を実現する革新的手法である。

微流体の最大の優位性

1. 冷却効率の向上：冷却液が直接シリコンチップに接触し、中間の伝熱層を排除できる。

2. エネルギー使用効率の改善：冷却液を過度に冷却する必要がなく、冷却システムの消費電力を低減できる。

3. サーバー密度の向上：限られた空間内により多くの高性能チップを配置可能となり、データセンターの設置面積を削減できる。

言い換えれば、微流体冷却は単なる「液冷の改良版」ではなく、新世代の「冷却思想への転換」である。

AIデータセンターにもたらす変化

AIモデルの規模は「半年ごとに倍増」する速度で拡張している。ChatGPT、画像生成ツール、さらには企業向けAIプラットフォームに至るまで、その基盤には高消費電力GPUおよび専用アクセラレーターが存在する。単一GPUの消費電力が700Wを超える状況において、従来型の冷却方式では今後5年間の需要に対応することは困難である。

微流体冷却は、より高消費電力のチップ設計を支える技術として期待されており、チップ設計者は単一チップにより多くのコアを搭載し、さらには3Dスタッキング構造を試みることも可能となる。これにより、AI演算性能およびモデル訓練速度が飛躍的に向上することが見込まれる。

次に、データセンターのエネルギー効率向上に寄与する点である。データセンターにおける消費電力の3割以上は冷却システムに起因する。微流体冷却は冷却液を高温（例えば70℃）で運転可能とし、空調設備や冷却塔への依存度を大幅に低減することで、電力コスト削減につながる。

さらに、微流体技術はサーバー密度の向上にも貢献する。微流体冷却を導入すれば、サーバーラックをより緊密に配置でき、同一面積のデータセンター内においてより多くの演算能力を展開可能となる。これにより新規建築コストを抑制できるほか、持続可能な発展を促進する。効率的な冷却は電力消費の削減を意味し、それは即ち炭素排出量の低減につながり、企業のESG目標達成にも寄与する。 微流体はAIインフラの次なる革命となるのか――直面する課題とは

微流体冷却は大きな期待を集めているが、その実用化にはなお幾つかの課題が存在する。

1. 製造プロセスの複雑性：微細流路は深さや幅を極めて精密に制御する必要があり、誤差が生じれば詰まりやシリコン強度の低下を招く。

2. 信頼性の問題：チップと冷却液が直接接触するため、わずかな漏れであっても致命的な障害につながる可能性がある。

3. サプライチェーンの統合：本格的な普及には、チップ設計企業、製造企業、データセンター事業者の分野横断的な連携が不可欠である。

しかし、AI演算需要の急増を踏まえれば、これらの課題は「越えるべき関門」であり、「克服不能な障害」ではないと考えられる。マイクロソフトは既に自社開発のCobaltおよびMaiaチップにおいて微流体設計の検証を継続しており、さらにパートナー企業と協力して産業標準化の推進を計画している。

長期的には、微流体は単なる冷却技術にとどまらず、新たなチップアーキテクチャの誕生をも促す可能性がある。例えば、3D積層チップにおいて各シリコン層間に流体チャネルを導入できれば、演算密度やレイテンシーに関する従来の制約を根本的に変革することができる。

微流体冷却は、冷却液をチップの深部へと送り込むことで、過熱問題を解決するのみならず、データセンターの効率・密度・持続可能性を再定義するものである。

Microsoft 365のコア技術研究員Jim Kleewein氏は「微流体冷却の意義は、一企業の技術的突破にとどまらず、業界全体に新たな章を切り開くことにある」と述べている。この技術が実験室から大規模商用へと移行する時、微流体冷却は単なる冷却の革新ではなく、AIインフラの次なる革命となるであろう。