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(dòng)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(jí)增長(zhǎng)。單個(gè)AI訓(xùn)練服務(wù)器的功率密度已突破千瓦級(jí)別，NVIDIA GB200等超級(jí)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(duì)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(jí)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)：

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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

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多維散熱需求：需同時(shí)解決芯片級(jí)、板級(jí)和系統(tǒng)級(jí)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(zhǎng)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(duì)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(duì)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。

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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(chǎng)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。

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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(jí)算力芯片全部潛能的“必備伴侶”。

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

這是應(yīng)對(duì)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(huì)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(cè)試而無明顯性能衰減，有效避免因設(shè)備振動(dòng)、熱脹冷縮導(dǎo)致的界面分離問題，提供極其穩(wěn)定的長(zhǎng)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(chǎng)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?、密封防護(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(zhǎng)服務(wù)器關(guān)鍵部件的使用壽命，降低運(yùn)維成本。