微软攻克数据中心芯片散热瓶颈：微流体 + AI 精准降温

快速阅读: 微软发布芯内微流体冷却系统，突破AI芯片散热瓶颈，散热效率提升三倍。该技术利用AI分析芯片热分布，精准降温，提高数据中心能效比，降低能耗和电网压力。

感谢IT之家网友 Snailwang 的线索投递! IT之家 9 月 24 日消息,微软昨日(9 月 23 日)发布博文,宣布突破 AI 芯片散热瓶颈, 创新研发芯内微流体冷却系统,散热效率可达目前最先进散热技术冷板(cold plates)三倍。

IT之家注:冷板是一种传统液冷方式,冷板贴在芯片表面,通过板内通道循环冷液吸热,但由于隔着多层材料,限制了散热能力。

芯内微流体冷却系统则移除这些“隔热层”,直接作用于硅芯片表面,让冷却液直接接触发热区,并结合 AI 精准引导冷却流向,从源头降低温度。

研发团队利用 AI 分析芯片独特热分布,精准引导冷却液流向热点区域。实验显示,在不同负载下,微流体技术可让 GPU 芯片最高温升降低 65%,并显著改善数据中心的能效比(PUE)。这不仅可降低冷却能耗,还能减少对电网的压力,提升运营的可持续性。

微软在测试中模拟了运行 Teams 会议的服务器环境,证明该技术在高负载、突发任务下也能保持稳定温度。这意味着数据中心可在不损坏芯片的情况下进行超频,提升计算速度与可靠性,同时避免增加大量闲置硬件以应对峰值需求,从而降低成本。

不过该技术在普及方面也存在工程挑战,其最大障碍是构建微通道,既能保持流量又不削弱硅结构强度,其它挑战还包括防漏封装、冷却液配方优化以及制造工艺集成。

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