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官方指定鏈接：http://www.hmzlh.cn/s/id/702.html 近年來，隨著高性能計算（HPC）設(shè)備的運(yùn)算能力呈指數(shù)級增長，其散熱問題已成為制約行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵瓶頸。據(jù)國際數(shù)據(jù)公司（IDC）統(tǒng)計，2024年全球數(shù)據(jù)中心因散熱問題導(dǎo)致的能耗已占總能耗的40%，而傳統(tǒng)風(fēng)冷技術(shù)的散熱效率提升空間不足5%，這一現(xiàn)狀促使全球科研機(jī)構(gòu)與領(lǐng)軍企業(yè)加速探索溫控技術(shù)的新范式。本次研討會聚焦相變材料、微通道液冷、人工智能動態(tài)調(diào)頻三大前沿方向，通過分析中科院最新研發(fā)的液態(tài)金屬冷卻系統(tǒng)、NVIDIA在GPU集群中應(yīng)用的蒸發(fā)冷卻技術(shù)，以及谷歌DeepMind開發(fā)的溫度預(yù)測算法等18項突破性成果，揭示溫控技術(shù)正從被動散熱向智能調(diào)控的范式轉(zhuǎn)變。在相變材料領(lǐng)域，中科院理化技術(shù)研究所開發(fā)的鎵基液態(tài)金屬冷卻劑引發(fā)廣泛關(guān)注。這種熔點(diǎn)為29.8℃的合金材料，其熱導(dǎo)率達(dá)到傳統(tǒng)水冷液的65倍，在曙光E級超算原型機(jī)的測試中，成功將CPU結(jié)溫控制在56℃以下，較傳統(tǒng)方案降低21℃。更值得注意的是，該團(tuán)隊創(chuàng)新的磁場驅(qū)動流動技術(shù)解決了液態(tài)金屬腐蝕性問題，通過在管路內(nèi)壁生成氧化鋁納米涂層，使系統(tǒng)壽命延長至8萬小時。日本富士通公司則另辟蹊徑，在富岳超算中采用石蠟/石墨烯復(fù)合相變材料，利用石墨烯的定向?qū)崽匦裕谛酒瑹狳c(diǎn)區(qū)域形成局部儲熱庫，配合相變潛熱吸收機(jī)制，使瞬時熱流密度承載能力提升至400W/cm²。微通道液冷技術(shù)正經(jīng)歷從宏觀尺度向微納尺度的革命性演進(jìn)。AMD與臺積電合作開發(fā)的3D V-Cache芯片集成冷卻方案，在5nm工藝節(jié)點(diǎn)上實(shí)現(xiàn)了TSV硅通孔與微流道的共設(shè)計。通過蝕刻出直徑僅25μm的立體網(wǎng)狀流道，冷卻劑與晶體管層的距離縮短至10μm以內(nèi)，實(shí)測顯示每平方毫米可帶走7.8W熱量，較傳統(tǒng)冷板方案提升17倍。IBM蘇黎世實(shí)驗(yàn)室更突破性地提出"芯片血管化"概念，在300mm晶圓上直接制造生物啟發(fā)的分形流道網(wǎng)絡(luò)，模仿人類毛細(xì)血管的層級分布，使流量分配均勻性達(dá)到98.7%，壓降降低至常規(guī)設(shè)計的1/5。這種仿生結(jié)構(gòu)配合新型介電流體，在量子計算芯片的極低溫環(huán)境中展現(xiàn)出獨(dú)特優(yōu)勢。人工智能的引入正在重塑溫控系統(tǒng)的決策邏輯。谷歌DeepMind開發(fā)的ThermoGPT模型，通過分析10萬個服務(wù)器機(jī)架的實(shí)時熱力學(xué)數(shù)據(jù)，建立起多物理場耦合的數(shù)字孿生系統(tǒng)。該模型能提前15分鐘預(yù)測熱點(diǎn)形成，準(zhǔn)確率達(dá)92%，并自主生成最優(yōu)的風(fēng)扇轉(zhuǎn)速與泵速組合。在實(shí)際部署中，使谷歌比利時數(shù)據(jù)中心的PUE值從1.12降至1.06，年節(jié)電達(dá)2.4億度。更值得關(guān)注的是清華大學(xué)提出的聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，允許不同廠商的設(shè)備在不共享核心數(shù)據(jù)的前提下協(xié)同優(yōu)化散熱策略，在雄安新區(qū)的智能算力中心測試中，整體能效比提升13.8%。在極端環(huán)境應(yīng)用方面，航天科技集團(tuán)五院展示的相變熱管-輻射器復(fù)合系統(tǒng)突破了太空溫差挑戰(zhàn)。該系統(tǒng)采用鈉鉀合金作為工質(zhì)，在真空環(huán)境中實(shí)現(xiàn)2000W/m·K的等效導(dǎo)熱系數(shù)，為嫦娥六號月面探測器的AI計算模塊提供穩(wěn)定溫場。而中國散裂中子源團(tuán)隊研發(fā)的氦氣噴淋冷卻裝置，則解決了加速器功率器件在-269℃至200℃寬溫區(qū)的控溫難題，溫度波動控制在±0.05K，為下一代E級超算的極端條件運(yùn)行提供了技術(shù)儲備。材料科學(xué)、微納制造與人工智能的交叉融合，正在催生溫控技術(shù)的代際躍遷。美國能源部最新發(fā)布的路線圖預(yù)測，到2028年，智能相變冷卻系統(tǒng)的普及將使全球數(shù)據(jù)中心碳排放減少1.2億噸。但與會專家也指出，當(dāng)前仍面臨介電流體成本過高（每升超300美元）、微流道堵塞率上升、AI模型可解釋性不足等挑戰(zhàn)。本次研討會達(dá)成的《溫控技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新倡議》提出，將建立跨國開源平臺共享熱特性數(shù)據(jù)庫，并推動制定微流道制造的國際標(biāo)準(zhǔn)，這或?qū)⒊蔀橥黄?quot;熱墻"障礙的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)。
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