隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，AI芯片成為推動(dòng)高性能計(jì)算的核心引擎。從訓(xùn)練復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到執(zhí)行大規(guī)模的并行計(jì)算，AI芯片承擔(dān)著極高的運(yùn)算負(fù)荷。然而，伴隨高計(jì)算密度而來(lái)的，是大量的熱量產(chǎn)生。若不能及時(shí)有效地散熱，不僅會(huì)導(dǎo)致芯片過(guò)熱，甚至可能影響到AI系統(tǒng)的整體性能與穩(wěn)定性。因此，如何通過(guò)先進(jìn)的導(dǎo)熱材料和散熱技術(shù)為AI芯片“降溫”，成為當(dāng)前產(chǎn)業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)。
目前，AI芯片的散熱難題主要源于以下幾個(gè)關(guān)鍵原因：
1. 高功率密度
AI芯片在執(zhí)行復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)時(shí)，需要極高的功率，這導(dǎo)致其單位面積內(nèi)的功率密度大大高于傳統(tǒng)處理器。更高的功率密度意味著更多的熱量集中在更小的區(qū)域內(nèi)，散熱難度增加。尤其是用于深度學(xué)習(xí)、推理和訓(xùn)練模型的AI芯片（如GPU和TPU），其功耗和發(fā)熱量比普通CPU高得多。
2. 芯片封裝設(shè)計(jì)的限制
隨著芯片集成度的提升，現(xiàn)代AI芯片包含了數(shù)十億個(gè)晶體管，尺寸越來(lái)越小，且設(shè)計(jì)上緊湊。這種高度集成的封裝設(shè)計(jì)導(dǎo)致芯片內(nèi)部的熱量無(wú)法迅速有效地傳導(dǎo)至外部進(jìn)行散熱。封裝材料的導(dǎo)熱性能有限，進(jìn)一步加劇了熱量積累。
3. 工作負(fù)載的連續(xù)性
AI芯片通常需要長(zhǎng)時(shí)間持續(xù)工作，例如用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析或訓(xùn)練復(fù)雜的人工智能模型。這種連續(xù)性工作負(fù)載意味著芯片持續(xù)產(chǎn)生大量熱量，且散熱的時(shí)間窗口非常有限。傳統(tǒng)的散熱解決方案難以應(yīng)對(duì)這樣長(zhǎng)時(shí)間、高強(qiáng)度的工作負(fù)荷。
散熱技術(shù)通過(guò)直接在芯片或處理器表面移除熱量來(lái)優(yōu)化設(shè)備性能并延長(zhǎng)使用壽命。隨著AI芯片的計(jì)算能力不斷提升，其功耗和熱量也隨之增加，傳統(tǒng)的散熱方案逐漸暴露出局限性。
金屬和陶瓷基導(dǎo)熱材料
金屬導(dǎo)熱材料（如銅、鋁等）因其優(yōu)異的導(dǎo)熱性，常用于極端環(huán)境下的芯片散熱。金屬的高導(dǎo)熱系數(shù)（如銅的導(dǎo)熱系數(shù)約為400 W/(m·K)）使其能夠快速將熱量從發(fā)熱源傳遞出去，適合高熱通量應(yīng)用場(chǎng)景。同時(shí)，金屬材料具備較高的機(jī)械強(qiáng)度和抗熱沖擊能力，廣泛應(yīng)用于需要在惡劣環(huán)境下持續(xù)高效散熱的AI芯片中。
陶瓷導(dǎo)熱材料（如氮化鋁）不僅具有良好的導(dǎo)熱性，還具備電絕緣性，是許多AI芯片封裝和高功率應(yīng)用中的理想選擇。陶瓷材料的導(dǎo)熱性介于金屬和傳統(tǒng)聚合物材料之間，且其熱穩(wěn)定性使其能夠在高溫或腐蝕環(huán)境下使用。例如，氮化鋁的導(dǎo)熱系數(shù)高達(dá)170-180 W/(m·K)，廣泛用于極端環(huán)境下的AI芯片封裝中。
東超開(kāi)發(fā)出的球形氮化鋁粉體具有高導(dǎo)熱率和絕緣性，將其加入樹(shù)脂或塑料中，能顯著提高樹(shù)脂或塑料的導(dǎo)熱性能。氮化鋁粉體是一種具有高熱傳導(dǎo)系數(shù)、優(yōu)良電絕緣性能材料，氮化鋁粉體純度高，粒徑小，分布均勻，比表面積大，高表面活性，松裝密度低，具有良好的分散性和注射成形性能，可用于復(fù)合材料，與半導(dǎo)體硅匹配性好，界面相容性好，能提高復(fù)合材料的機(jī)械性能和導(dǎo)熱介電性能。
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