别让散热拖累你的AI算力!工程师都在收藏的导热硅胶片应用指南
随着人工智能技术的飞速发展,AI芯片(如GPU、TPU、NPU)的算力需求呈指数级增长,同时功耗也随之飙升。例如,NVIDIA H100 GPU的TDP(热设计功耗)高达700W,而训练大规模AI模型时,多芯片集群的热量堆积更为严峻。高温不仅会降低芯片性能(如触发降频),还会影响长期可靠性。因此,高散热方案成为AI计算的关键保障之一。在众多散热技术中,导热硅胶片因其优异的导热性、柔韧性和易用性,成为AI芯片散热的理想选择。
1、填补芯片与散热器之间的微小间隙:
AI芯片通常采用高密度封装,表面可能存在微米级的不平整,导致与散热器接触不完全,形成空气间隙(空气导热系数仅0.024W/m·K)。导热硅胶片具有高压缩性,能够紧密贴合芯片与散热器,显著降低接触热阻,提升散热效率。
2、均匀分布热点,防止局部过热:
AI芯片(尤其是大算力ASIC)往往存在“热点”问题,即某些核心区域温度远高于其他部分。导热硅胶片的高导热性能可以帮助热量快速扩散,避免局部温度过高导致性能下降。
3、适应高功率密度场景:
随着AI芯片制程进入3nm/2nm时代,单位面积功耗持续攀升。传统散热膏可能因高温干裂失效,而导热硅胶片具有耐高温(-45℃~200℃)和长期稳定性,适合7×24小时运行的AI服务器。
1、填补芯片与散热器之间的微小间隙:
AI芯片通常采用高密度封装,表面可能存在微米级的不平整,导致与散热器接触不完全,形成空气间隙(空气导热系数仅0.024W/m·K)。导热硅胶片具有高压缩性,能够紧密贴合芯片与散热器,显著降低接触热阻,提升散热效率。
2、均匀分布热点,防止局部过热:
AI芯片(尤其是大算力ASIC)往往存在“热点”问题,即某些核心区域温度远高于其他部分。导热硅胶片的高导热性能可以帮助热量快速扩散,避免局部温度过高导致性能下降。
3、适应高功率密度场景:
随着AI芯片制程进入3nm/2nm时代,单位面积功耗持续攀升。传统散热膏可能因高温干裂失效,而导热硅胶片具有耐高温(-45℃~200℃)和长期稳定性,适合7×24小时运行的AI服务器。
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