Nell'era odierna del rapido progresso tecnologico, i chip AI, il "cervello" centrale dell'intelligenza artificiale, stanno guidando il cambiamento trasformativo in tutti i settori a un ritmo sorprendente. Tuttavia, poiché la potenza computazionale dei chip IA continua ad aumentare, il calore che generano è diventato una sfida urgente che richiede soluzioni urgenti. È qui che i pad termici in grafene , con le loro prestazioni eccezionali, emergono come un potente alleato nella gestione termica dei chip AI.
1. La “crisi termica” dei chip AI
Durante il funzionamento, i chip AI elaborano enormi quantità di dati, facendo sì che i componenti interni come i transistor funzionino continuamente ad alta velocità e generino un calore significativo. La ricerca indica che per ogni aumento di 10°C della temperatura del chip, l'affidabilità può diminuire di circa il 50%. Pertanto, un’efficiente dissipazione del calore è fondamentale per mantenere il funzionamento stabile e ad alte prestazioni dei chip AI.
2. Conducibilità termica eccezionale
Il grafene possiede un coefficiente di conduttività termica ultraelevato. Teoricamente, un singolo strato di grafene può raggiungere una conduttività termica di 5300 W/m·K, superando di gran lunga i tradizionali materiali di interfaccia termica. Utilizzando tecniche di orientamento avanzate, i cuscinetti in grafene mostrano un'eccezionale conduttività termica nella direzione verticale. Dissipano rapidamente il calore generato dai chip AI, riducendo significativamente la resistenza termica tra il chip e il dissipatore di calore, ottimizzando così i percorsi di trasferimento del calore. I cuscinetti termici in grafene attualmente prodotti in serie raggiungono una conduttività termica fino a 130 W/m·K con una resistenza termica di soli 0,05 °C·cm²/W. Ciò riduce efficacemente la temperatura del chip e risolve i problemi di deformazione termica.
3. L'applicazione dimostra la capacità
Un certo chip AI si rivolge principalmente ad applicazioni a basso consumo come prodotti di edge computing e dispositivi mobili, vedendo un uso diffuso negli scenari di guida autonoma e di edge computing. Questo chip offre robuste funzionalità di inferenza in tempo reale, consentendo una rapida analisi ed elaborazione di immagini, video e altri dati acquisiti per eseguire funzioni di intelligenza artificiale come il riconoscimento degli oggetti e l'analisi comportamentale.