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氮化硼TIM材料解決AI數(shù)據(jù)中心的能效困境 | 晟鵬科技

向欣電子 ? 2025-09-22 07:30 ? 次閱讀
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AI算力爆發(fā)的“熱情”與能效困境

人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展推動全球進(jìn)入智能算力時(shí)代。ChatGPT、Sora等大模型的廣泛應(yīng)用,使得數(shù)據(jù)中心的計(jì)算需求呈指數(shù)級增長。單個(gè)AI訓(xùn)練服務(wù)器的功率密度已突破千瓦級別,NVIDIA GB200等超級芯片組的峰值功耗甚至超過2700W。這種"熱情"背后隱藏著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。


據(jù)統(tǒng)計(jì),全球數(shù)據(jù)中心能耗已占全球總用電量的2-3%,其中冷卻系統(tǒng)的能耗占比高達(dá)40%。傳統(tǒng)風(fēng)冷散熱技術(shù)在面對3D堆疊芯片、COWOS先進(jìn)封裝技術(shù)帶來的高熱流密度時(shí)已顯得力不從心。芯片結(jié)溫每升高10-15℃,其可靠性將下降50%,而性能功耗比卻呈指數(shù)級惡化。



技術(shù)挑戰(zhàn)與核心需求


現(xiàn)代AI數(shù)據(jù)中心散熱面臨三大核心技術(shù)挑戰(zhàn):


02

熱流密度極限挑戰(zhàn):先進(jìn)制程芯片熱流密度已超過100W/cm2,相當(dāng)于太陽表面熱流密度的1/4


03

界面材料可靠性要求:需要耐受-40℃至150℃的極端溫度循環(huán),保證20000小時(shí)以上的使用壽命


04

多維散熱需求:需同時(shí)解決芯片級、板級和系統(tǒng)級的三維散熱問題

業(yè)界迫切需要導(dǎo)熱系數(shù)超過10W/m·K的高性能界面材料,同時(shí)要求材料具備優(yōu)異的工藝性和長期可靠性。



晟鵬科技“涼”方:高性能導(dǎo)熱材料全方位解決方案

面對上述挑戰(zhàn),晟鵬科技憑借其在功能性材料領(lǐng)域的深厚積累,提供了一系列針對性強(qiáng)、性能卓越的導(dǎo)熱散熱產(chǎn)品,為AI數(shù)據(jù)中心的能效困境開出了精準(zhǔn)“涼”方。



01
氮化硼導(dǎo)熱墊片(Thermal Pad):安全可靠的“隔熱護(hù)甲”

晟鵬的高性能導(dǎo)熱墊片具有良好的柔軟性、壓縮性和高回彈性,能夠完美填充發(fā)熱源與散熱器之間較大的公差和不平整度。其絕緣特性尤其適用于需要避免電路短路的場景(如GPU周圍的MOS管、電感等)。晟鵬墊片產(chǎn)品線覆蓋從低到極高導(dǎo)熱系數(shù)的多種選擇,為不同功耗的元件提供可靠保障。

02
導(dǎo)熱硅脂(Thermal Grease):極致性能的“填隙專家”

又稱散熱膏,是追求極致導(dǎo)熱性能的經(jīng)典選擇。晟鵬導(dǎo)熱硅脂采用高品質(zhì)有機(jī)硅油與功能性填料,導(dǎo)熱系數(shù)極高,能夠有效填充微小的界面空隙,實(shí)現(xiàn)最低的接觸熱阻。特別適用于CPU、GPU等核心芯片與散熱器之間的連接,是釋放頂級算力芯片全部潛能的“必備伴侶”。

03
導(dǎo)熱凝膠(Thermal Gel):應(yīng)對形變的“自適應(yīng)能手”

這是應(yīng)對現(xiàn)代服務(wù)器復(fù)雜結(jié)構(gòu)和機(jī)械應(yīng)力的創(chuàng)新解決方案。晟鵬導(dǎo)熱凝膠呈膏狀,在施加熱固化或室溫固化后,會形成一種柔軟、幾乎為液態(tài)的凝膠狀材料。它能承受1000小時(shí)以上的冷熱循環(huán)測試而無明顯性能衰減,有效避免因設(shè)備振動、熱脹冷縮導(dǎo)致的界面分離問題,提供極其穩(wěn)定的長期散熱表現(xiàn),非常適合用于存在較大形變風(fēng)險(xiǎn)的模塊或?qū)煽啃砸髽O高的場景。

04
導(dǎo)熱硅膠(Thermal Silicone):堅(jiān)固粘合的“多面手”

晟鵬的導(dǎo)熱硅膠(RTV膠)在具備良好導(dǎo)熱性能的同時(shí),還兼具優(yōu)異的粘接、密封、灌封功能??捎糜诠潭ㄉ嵩⒚芊夥雷o(hù)以及為整個(gè)電源模塊、IGBT等提供全方位的導(dǎo)熱絕緣保護(hù),提升設(shè)備的整體可靠性。



以材料創(chuàng)新,為AI算力降溫賦能

晟鵬科技的導(dǎo)熱材料解決方案,如同一座座高效的“微型熱橋”,精準(zhǔn)地架設(shè)在AI芯片產(chǎn)生的熱量與外部散熱系統(tǒng)之間,極大地提升了熱管理的效率。通過降低界面熱阻,它們直接幫助數(shù)據(jù)中心:


提升算力穩(wěn)定性

避免芯片因過熱降頻,保證AI訓(xùn)練和推理任務(wù)高效完成。


降低散熱能耗

提升整體散熱效率,從而減少冷卻系統(tǒng)(如風(fēng)扇、空調(diào))的功耗,優(yōu)化PUE值,實(shí)現(xiàn)綠色節(jié)能。


增強(qiáng)設(shè)備可靠性

延長服務(wù)器關(guān)鍵部件的使用壽命,降低運(yùn)維成本。

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