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為AI“退燒” | 一場(chǎng)關(guān)乎算力未來(lái)的散熱攻堅(jiān)戰(zhàn)

2026-01-05 11:11:20 北京沃爾德金剛石工具股份有限公司 瀏覽次數(shù) 765

人工智能(AI)正以持續(xù)加快的速度進(jìn)化,但其澎湃算力的背后,是一場(chǎng)日益嚴(yán)峻的“高燒”危機(jī)。散熱,已成為制約AI性能持續(xù)突破的關(guān)鍵瓶頸。要理解這場(chǎng)“熱戰(zhàn)”,我們需從芯片發(fā)熱的第一性原理說(shuō)起。 


01芯片為何會(huì)發(fā)熱?

圖1.晶體管演進(jìn):體硅平面晶體管;絕緣體上應(yīng)變硅/鍺技術(shù);多柵/鰭式場(chǎng)效應(yīng)晶體管器件


現(xiàn)代芯片的核心是數(shù)以百億計(jì)的CMOS晶體管,它們通過(guò)快速的“開(kāi)關(guān)”動(dòng)作來(lái)處理二進(jìn)制信號(hào)(0和1)。然而,物理規(guī)律決定了這一過(guò)程無(wú)法實(shí)現(xiàn)100%的能量轉(zhuǎn)換:

導(dǎo)通損耗: 電流流經(jīng)構(gòu)成晶體管的半導(dǎo)體和金屬材料時(shí)會(huì)遇到電阻,產(chǎn)生焦耳熱。 

漏電損耗: 晶體管在關(guān)閉狀態(tài)下,存在微量的漏電流,同樣導(dǎo)致能量損耗。 

開(kāi)關(guān)損耗: 在狀態(tài)切換的瞬間,會(huì)出現(xiàn)短暫的短路電流。

圖2.半導(dǎo)體硅中能量轉(zhuǎn)移過(guò)程的圖示與特征時(shí)間尺度


伴隨著芯片正常運(yùn)行,這些能量最終幾乎全部以熱量的形式釋放,成為芯片發(fā)熱的根本原因。


02高溫的破壞力:從性能衰減到壽命折損 

圖3.底層封裝功率器件產(chǎn)熱與散熱示意圖


如果熱量無(wú)法被及時(shí)帶走,芯片溫度將急劇上升,引發(fā)惡性循環(huán),對(duì)芯片造成即時(shí)和長(zhǎng)遠(yuǎn)的雙重傷害: 

→ 即時(shí)影響:性能暴跌與可靠性下降 

性能降級(jí): 高溫會(huì)使晶體管開(kāi)關(guān)速度變慢,并導(dǎo)致漏電流呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。這不僅增加了額外功耗,還會(huì)使信號(hào)模糊,降低計(jì)算可靠性。 

惡性循環(huán):高溫→漏電增加→功耗與熱量再升高→溫度進(jìn)一步攀升。此過(guò)程一旦開(kāi)始便難以自止。 

為防止芯片因過(guò)熱而永久損壞,系統(tǒng)會(huì)主動(dòng)觸發(fā)降頻、降功耗的“過(guò)熱保護(hù)”,這正是手機(jī)或電腦發(fā)燙時(shí)運(yùn)行卡頓的直接原因。

→ 長(zhǎng)期影響:物理?yè)p傷與壽命銳減 

高溫會(huì)加速電子遷移,侵蝕芯片內(nèi)部微細(xì)的金屬結(jié)構(gòu),可能導(dǎo)致電阻激增甚至斷路。 

高溫還會(huì)引發(fā)熱載流子注入、柵極氧化層降解等結(jié)構(gòu)性損傷,直接破壞晶體管的核心功能。 

這些物理?yè)p傷是累積且不可逆的,將顯著縮短芯片壽命。對(duì)于需要長(zhǎng)期高負(fù)載運(yùn)行的AI芯片而言,熱管理直接關(guān)系到其使用壽命和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。 

工作溫度消費(fèi)級(jí)芯片典型壽命AI芯片(高負(fù)載)預(yù)估壽命
25℃10-15年8-10年
60℃5-8年4-6年
85℃2-4年2-3年
>100℃ (散熱失效)<1年<1年

數(shù)據(jù)來(lái)源:[6-8]

因此,均衡性能和損耗,將AI芯片的工作溫度穩(wěn)定在合理區(qū)間(如60℃-85℃),是保障其算力與壽命的關(guān)鍵。 


03為何散熱挑戰(zhàn)日益嚴(yán)峻? 

圖4.三維集成電路中的典型熱點(diǎn)分布示意圖


過(guò)去,半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)長(zhǎng)時(shí)間遵循“登納德縮放定律”,晶體管尺寸縮小后,其功耗也會(huì)同步降低,使得摩爾定律下芯片的功耗密度(單位面積發(fā)熱量)也整體可控,風(fēng)冷、熱管等技術(shù)足以應(yīng)對(duì)。然而,當(dāng)晶體管尺寸逼近物理極限(如2nm及以下),量子隧穿等效應(yīng)使得“縮放紅利”消失,摩爾和登納德定律同時(shí)失效。為了持續(xù)提升性能,行業(yè)轉(zhuǎn)向了3D堆疊(Chiplet)、多核架構(gòu)等創(chuàng)新技術(shù),這反而使得熱量在更小的空間內(nèi)高度集中。尤其是在AI大模型的驅(qū)動(dòng)下,單芯片功耗已突破1400瓦,傳統(tǒng)散熱方案已力不從心,散熱由此成為性能提升的主要現(xiàn)實(shí)約束。(數(shù)據(jù)來(lái)源:[8])


04破局之路:AI散熱的新技術(shù)與金剛石材料的潛力

圖5.微流體電子協(xié)同冷卻設(shè)計(jì)器件


面對(duì)挑戰(zhàn),散熱技術(shù)本身也在經(jīng)歷革命: 

芯片級(jí)集成散熱: 將微流道等冷卻結(jié)構(gòu)直接集成到芯片內(nèi)部,實(shí)現(xiàn)“內(nèi)生”散熱,效率遠(yuǎn)高于外部散熱。 

智能熱管理: 通過(guò)在芯片內(nèi)布設(shè)大量傳感器,并利用AI算法預(yù)測(cè)溫度變化,實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)、精準(zhǔn)的散熱控制。 

多模態(tài)融合散熱: 結(jié)合液冷、相變材料等多種技術(shù),形成協(xié)同散熱方案。 

而在眾多前沿材料中,金剛石展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。其熱導(dǎo)率高達(dá)2000-2200 W/(m·K),是銅的5倍以上,且具備優(yōu)異的電絕緣性,是高功率芯片的理想散熱材料。目前,金剛石的應(yīng)用形式日趨多樣: 

散熱基板: 直接貼合芯片核心,快速導(dǎo)出高熱流密度熱量。 

熱界面材料(TIM): 填充芯片與散熱器間的微觀空隙,顯著降低接觸熱阻。 

復(fù)合材料: 如銅-金剛石復(fù)合材料,兼具高導(dǎo)熱和易加工特性。 

復(fù)合散熱方案: 例如“金剛石熱沉 + 微流道”技術(shù)。 

隨著化學(xué)氣相沉積(CVD)等人造金剛石技術(shù)的成熟和成本降低,這一“散熱王者”有望在不久的將來(lái),為AI算力的持續(xù)飛躍提供堅(jiān)實(shí)的“冷卻”基石。


 

沃爾德

Advanced Diamond Thermal Management Solutions

致力于AI、通信、高端電子器件的高效熱管理方案


單晶/多晶金剛石熱沉片

超高熱導(dǎo)率,支持超平整加工與精準(zhǔn)尺寸定制,適配晶圓級(jí)直接鍵合等高端應(yīng)用場(chǎng)景

金剛石導(dǎo)熱硅/碳化硅基復(fù)合晶圓

兼具Si/SiC的半導(dǎo)體兼容性與金剛石的超高熱導(dǎo)率,適配晶圓級(jí)批量加工需求

金剛石銅 / 鋁復(fù)合材料

高功率、輕量化需求場(chǎng)景提供高性?xún)r(jià)比適配的散熱解決方案

參考文獻(xiàn)和數(shù)據(jù)來(lái)源

[1]E. Pop, S. Sinha and K. E. Goodson, "Heat Generation and Transport in Nanometer-Scale Transistors," in Proceedings of the IEEE, vol. 94, no. 8, pp. 1587-1601, Aug. 2006, doi: 10.1109/JPROC.2006.879794.

[2]Yuan Qin et al 2023, "Thermal management and packaging of wide and ultra-wide bandgap power devices: a review and perspective", J. Phys. D: Appl. Phys. 56 093001

[3]Woon, WY., Kasperovich, A., Wen, JR. et al. Thermal management materials for 3D-stacked integrated circuits. Nat Rev Electr Eng 2, 598–613 (2025). https://doi.org/10.1038/s44287-025-00196-0

[4]Wu, Z., Xiao, W., He, H. et al. Jet-enhanced manifold microchannels for cooling electronics up to a heat flux of 3,000?W?cm?2. Nat Electron 8, 810–817 (2025). https://doi.org/10.1038/s41928-025-01449-4

[5]van Erp, R., Soleimanzadeh, R., Nela, L. et al. Co-designing electronics with microfluidics for more sustainable cooling. Nature 585, 211–216 (2020). https://doi.org/10.1038/s41586-020-2666-1

[6]Engineering at Meta. How Meta keeps its AI hardware reliable - Engineering at Meta[EB/OL]. (2024). https://engineering.fb.com/2024/11/19/ai-hardware/meta-ai-hardware-reliability/

[7]EMBERSON L, SNODIN B, OWEN D. Leading AI chip designs are used for around four years in frontier training[EB/OL]. (2025). https://epoch.ai/data-insights/gpu-frontier-lifespan

[8]NVIDIA. An AI Factory for AI Reasoning NVIDIA DGX B300[EB/OL]. [2025-01-20]. https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-b300/.