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为什么英伟达芯片需要微通道冷却技术

08/04 11:20
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微通道冷却技术背景:英伟达高性能芯片(如H100、B200)在AI训练与推理中功耗高达700瓦以上,传统风冷或常规水冷已难以满足其散热需求。

微通道冷却通过在封装或散热结构内集成微米级通道,让冷却液贴近芯片核心热源,大幅降低热阻,提高热流密度处理能力。相比传统方案,微通道冷却能更高效地带走热量,保障芯片在高负载下持续稳定运行,是应对高密度计算时代热管理挑战的重要手段。

1. 为什么要用微通道冷却?

集成电路,特别是高性能CPU、GPU、AI加速器、ASIC,功耗密度(W/mm²)已经非常高,传统的风冷、热管、甚至常规水冷都快顶不住了。

问题的本质

热量产生在硅片上某几个热点区域,但是散热路径长(芯片→封装→TIM→散热器→空气/水)。

每一层界面(比如TIM、焊料、封装材料)都会增加热阻,使得芯片温度升高。

单纯靠“加大水冷块体积”或“增加风扇”效果有限,尤其在1kW级别以上散热需求时,传统方案无法满足。

于是,微通道冷却被提出——它的核心思路是:

把冷却液直接引入离热源最近的位置,通过在芯片或封装上蚀刻微米级的冷却通道,让液体在微通道里流动,直接带走热量。


2. 微通道冷却的结构是怎样的?

可以这么理解:

在芯片顶部或封装盖板上,做出一组宽度几十~几百微米、深度几十到几百微米的流道(想象成一组非常细的“水渠”)。

这些微通道内部让冷却液(水、冷却油、甚至氟化液)流过,直接冲刷发热区域。

上方会有一个金属盖板(常用铜、不锈钢)封住微通道,形成一个密闭的“冷板”。

冷却液通过进出口直接与外部循环系统连接,实现高效换热

可以类比:传统水冷是在散热器上绕水管,而微通道冷却是把“水管”直接做到芯片表面,热源和冷却剂的接触距离大大缩短。

3. 为什么效率高?

关键点:缩短了导热路径 + 增加了换热面积。

短路径:传统结构中,热要经过硅片、TIM、IHS(封装盖)、导热胶/焊料、冷板,热阻很大;微通道直接把冷却剂放在芯片或封装上,减少中间环节。

大面积:微通道可以设计得非常密集(比如100个通道并行),液体接触面积远超传统平板换热器,强化了对流换热。

高流速:通道很窄,液体流动时雷诺数增加,湍流换热更充分。

实验数据显示,传统冷板换热系数是几千W/(m²·K),微通道能做到上万甚至更高

 

4. 还能做到“两相冷却”(液-气共存)

如果仅靠液体升温(显热),单位体积吸热能力有限。
水在20℃→80℃加热,吸热量≈250 kJ/kg
但如果让水在通道里沸腾(液-气两相),则汽化潜热≈2250 kJ/kg,吸热能力提升了约7倍

这就是为什么很多研究把微通道冷却+相变(沸腾冷却)结合,直接在通道内控制液体部分汽化,以极大提高散热能力
难点

如何控制气泡生成位置和大小,避免阻塞通道?

如何设计合适的流量和压力,防止局部干涸(dry-out)?

如何保证系统长期可靠(防腐蚀、防沉积)?

5. 实际应用与挑战

应用方向

高性能CPU/GPU英特尔的实验性原型机已经把微通道冷却集成在封装上,散热能力突破1kW。

AI芯片/ASIC数据中心级芯片对散热要求极高,传统液冷难以满足,微通道是热门方向。

功率器件:如IGBT激光器射频放大器,也有采用微通道方案。

工程挑战

制造工艺复杂:微通道需要精密蚀刻或微铣削,成本和良率要控制。

液体密封与可靠性:微通道很细,堵塞和泄漏风险高。

维护困难:一旦通道堵塞或腐蚀,很难修复。

系统集成:需要和泵、管路、冷却液管理系统一体化设计。


6. 一句话总结

微通道冷却,就是把“冷却液管道”做到离芯片最近的地方,用微米级通道大幅提升传热能力,甚至引入沸腾换热,实现更高的散热极限。

它能让高性能芯片在极端功耗下保持稳定,但设计和制造门槛很高,需要封装、流体、材料多学科协同。

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英伟达

英伟达

NVIDIA(中国大陆译名:英伟达,港台译名:辉达),成立于1993年,是一家美国跨国科技公司,总部位于加利福尼亚州圣克拉拉市,由黄仁勋、克里斯·马拉科夫斯基(Chris Malachowsky)和柯蒂斯·普里姆(Curtis Priem)共同创立。公司早期专注于图形芯片设计业务,随着公司技术与业务发展,已成长为一家提供全栈计算的人工智能公司,致力于开发CPU、DPU、GPU和AI软件,为建筑工程、金融服务、科学研究、制造业、汽车等领域的计算解决方案提供支持。美国GPU及AI计算巨头,传感器技术应用于自动驾驶及机器人领域。

NVIDIA(中国大陆译名:英伟达,港台译名:辉达),成立于1993年,是一家美国跨国科技公司,总部位于加利福尼亚州圣克拉拉市,由黄仁勋、克里斯·马拉科夫斯基(Chris Malachowsky)和柯蒂斯·普里姆(Curtis Priem)共同创立。公司早期专注于图形芯片设计业务,随着公司技术与业务发展,已成长为一家提供全栈计算的人工智能公司,致力于开发CPU、DPU、GPU和AI软件,为建筑工程、金融服务、科学研究、制造业、汽车等领域的计算解决方案提供支持。美国GPU及AI计算巨头,传感器技术应用于自动驾驶及机器人领域。收起

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