오늘날 AI 컴퓨팅 파워 경쟁은 더욱 치열해지고 있습니다. ChatGPT의 1000조-매개변수 모델 훈련부터 데이터 센터에서 밤낮으로 실행되는 컴퓨팅 클러스터 행에 이르기까지 우리는 컴퓨팅 성능이 두 배로 증가하면 전력 소비와 열도 두 배로 증가한다는 치명적인 문제를 무시하면서 "더 빠르고 강력"해지는 AI의 혁신에 종종 놀라곤 합니다.
기존의 실리콘- 기반 칩은 오랫동안 물리적 한계에 부딪혀 컴퓨팅 성능에 대한 AI의 폭발적인 수요를 감당할 수 없습니다. 탄화규소(SiC)-3세대-반도체의 핵심 소재-는 AI의 높은 컴퓨팅 성능, 높은 전력 소비 및 방열 문제라는 '얽힌 매듭'을 조용히 풀어 AI 산업의 급속한 발전을 뒷받침하는 '숨겨진 영웅'이 되고 있습니다.
AI는 빠른 열 방출, 낮은 전력 소비, 작은 크기, 높은 온도 저항 등 재료에 매우 까다로운 요구 사항을 적용합니다. 탄화규소는 사실상 AI를 위해 만들어진 '꿈의 소재' 재단사다.
우수한 방열성
SiC의 열전도율은 실리콘의 약 3배입니다. 동일한 방열 조건에서 훨씬 더 빠르게 열을 방출하여 뛰어난 냉각 성능을 발휘합니다. 결과적으로 SiC 장치는 더 높은 주변 온도(이론적으로 최대 접합 온도 175도)에서도 안정적으로 작동할 수 있습니다. 이는 장치의 신뢰성과 안정성을 향상시킬 뿐만 아니라 냉각 시스템에 대한 의존도를 줄여 시스템 비용과 크기를 줄여줍니다. 고전력 애플리케이션에서 열은 "가장 큰 적"입니다. SiC는 작동 중에 AI 칩에서 발생하는 많은 양의 열을 신속하게 제거하여 과열, 조절 또는 손상을 방지하고-데이터 센터의 핵심 '방열 어려움'을 해결합니다.
초저전력 소비
끄는 동안 SiC 장치에는 전류 테일이 없으므로 스위칭 손실이 낮습니다. 또한 실제 스위칭 주파수는 실리콘 장치보다 최대 10배 높을 수 있으므로 시스템 응답이 빨라지고 제어 정밀도가 높아지며{1}}고주파 응용 분야에서 상당한 이점을 제공합니다. 이는 AI 전원 공급 시스템의 효율성을 크게 향상시켜 데이터 센터의 전기 비용을 절감하고 "이중 탄소" 목표에 부합하도록 돕습니다.
작은 크기
SiC의 파괴전계 강도는 실리콘의 10배입니다. 또한 작동 주파수가 높을수록 회로의 변압기 및 인덕터와 같은 자기 부품의 크기가 크게 줄어들어 전력 전자 장치가 더 작고 가벼워지는 데 도움이 됩니다. 이는 AI 칩의 고밀도 적층과 엣지 AI 장치의 '작고 휴대 가능한' 요구 사항에 완벽하게 들어맞습니다.
뛰어난 안정성
실리콘 카바이드는 열 안정성이 매우 높으며 200도 이상의 온도에서 장기간 안정적으로 작동할 수 있습니다. 데이터센터, 산업현장 등 극한 환경에서도 안정적으로 작동해 장비 고장을 줄여준다.