Yapay zeka bilişiminin hızlı gelişimi, sunucu işlemcilerini daha yüksek güç tüketimine ve daha yüksek ısı akışı yoğunluğuna doğru itiyor. GPU tabanlı bilgi işlem, AI eğitimi ve çıkarımı için giderek daha önemli hale geldikçe, termal yönetim artık yalnızca daha büyük bir ısı emicinin seçilmesi meselesi değildir. Isı kaynağı ile soğutma yapısı arasındaki termal arayüz, genel sistem performansı üzerinde önemli bir etkiye sahip olabilir.

Yüksek yoğunluklu yapay zeka sunucuları için farklı bileşenler farklı seviyelerde ısı üretir ve farklı arayüz geometrilerine sahiptir. GPU ve CPU paketleri son derece düşük termal direnç gerektirebilirken bellek ve yardımcı bileşenler için ince ve uyumlu malzemeler gerekebilir. PCB güç bileşenleri hem termal iletkenlik hem de elektrik yalıtımı gerektirebilirken, sistem düzeyindeki yapılar yanal ısı yayılımından yararlanabilir.

Bu müşteri vakası, aşağıdakilerin bir kombinasyonunun nasıl olduğunu göstermektedir:sıvı metal TIM, faz değiştiren malzeme, termal pedler ve grafen bazlı termal arayüz malzemeleriyüksek yoğunluklu yapay zeka bilgi işlem sistemleri için çok seviyeli bir termal yönetim stratejisi oluşturmak için kullanılabilir.

Modern yapay zeka sunucuları, birden fazla yüksek performanslı GPU'yu, CPU'yu, bellek cihazını, güç bileşenlerini ve diğer ısı üreten öğeleri nispeten kompakt bir alana entegre eder.

Bu, çeşitli termal zorluklar yaratır.

Yüksek performanslı işlemciler nispeten küçük alanlarda yoğunlaşmış ısı üretir. GPU güç tüketimi arttıkça çip ile soğutma yapısı arasındaki termal direnç giderek önem kazanıyor.

Soğuk plaka veya ısı emicinin yeterli soğutma kapasitesi olsa bile, kötü tasarlanmış bir arayüz ısı transferini sınırlayabilir.

Yapay zeka sunucu mimarileri farklı paket yüksekliklerine ve yüzey geometrilerine sahip bileşenler içerir. Isı üreten bir bileşen ile soğutma yapısı arasındaki küçük boşluklar, hava ceplerinin oluşmasına neden olarak termal direnci artırabilir.

Bu nedenle TIM, gereksiz malzeme kalınlığına yol açmadan yeterli uygunluk ve boşluk doldurma sağlamalıdır.

Güç bileşenleri ve PCB düzenekleri, elektrik yalıtımını korurken termal yönetim gerektirebilir. Isıl iletkenliği yüksek bir malzeme tek başına yeterli olmayabilir.

Mekanik uyumluluk, sıkıştırma performansı, montaj yöntemi ve dielektrik özelliklerin de dikkate alınması gerekebilir.

Aynı anda çalışan birden fazla GPU, yoğunlaştırılmış termal bölgeler oluşturabilir. Isı etkili bir şekilde dağıtılamazsa ısı emici, kasa veya diğer termal yapılarda lokal sıcak noktalar gelişebilir.

Bu, ısı yayılımını genel AI sunucu termal tasarımının önemli bir parçası haline getirir.

Proje, her bileşen için bir TIM kullanmak yerine uygulamaya özel bir malzeme stratejisi benimsedi.

Her bir termal arayüz, ısı üretimine, arayüz boşluğuna, termal direnç hedefine, mekanik gereksinimlere ve elektriksel gereksinimlere göre değerlendirildi.

Ortaya çıkan mimari dört farklı TIM teknolojisini birleştirdi:

Bu yaklaşım, her malzemenin en uygun olduğu işlevi yerine getirmesine olanak tanır.

GPU ve CPU genellikle bir yapay zeka sunucusundaki termal açıdan en zorlu bileşenler arasındadır.

Bu arayüzler için birincil amaç, yarı iletken paket ile soğutma yapısı arasındaki termal direnci en aza indirmektir.

Projede yüksek güçlü arayüzler için TIG78 Serisi sıvı metal TIM kullanıldı.

Sağlanan vaka verilerine göre malzeme şunları sağlar:

• Isı iletkenliği78 W/m·K

• Bildirilen termal empedans şu kadar düşük:0,02 °C·in²/W

• Çalışma sıcaklığı aralığı-45°C ila 200°C

Yüksek termal iletkenlik ve düşük bildirilen termal empedansın birleşimi, işlemciden ısı emiciye veya soğutma yapısına verimli bir ısı aktarım yolu oluşturulmasına yardımcı olur.

Sıvı metal TIM, arayüz termal direncindeki her artışın önemli olduğu yüksek güçlü uygulamalar için özellikle çekici olabilir.

Bununla birlikte mühendisler, sıvı metal bir arayüz tasarlarken elektriksel izolasyonu, malzeme uyumluluğunu, uygulama sürecini, muhafazayı ve uzun vadeli güvenilirliği de dikkate almalıdır.

Bir AI sunucusundaki her termal arayüz, sıvı metalle ilişkili son derece düşük termal direnci gerektirmez.

Bellek ve yardımcı bileşenler genellikle farklı termal gereksinimlere sahiptir ve eşleşen yüzeylere uyum sağlayabilen çok ince bir arayüz malzemesinden faydalanabilir.

Bu uygulamalar için TIC800 faz değişim malzemesi seçilmiştir.

Sağlanan özellikler şunları içerir:

• Isı iletkenliği:5,0 W/m·K

• Kalınlık aralığı:0,102–0,305 mm

Çalışma sırasında faz değiştirme davranışı, malzemenin uygun koşullar altında arayüze uyum sağlamasına olanak tanıyarak mikroskobik hava boşluklarının en aza indirilmesine yardımcı olur.

Kompakt yapay zeka sunucu mimarileri için ince faz değişimli bir arayüz, termal performans, arayüz uygunluğu ve paket düzeyinde entegrasyon arasında pratik bir denge sağlayabilir.

Termal yönetim gereksinimleri, güç elektroniği ve PCB bileşenleri açısından farklıdır.

Bu alanlar düzensiz yüzeylere veya bileşen yükseklik farklılıklarına sahip olabilir ve ayrıca elektrik yalıtımı gerektirebilir.

Bu uygulamalar için TIF800TU-16W termal pad kullanıldı.

Sağlanan ürün verileri şunları bildirir:

• Isı iletkenliği:16 W/m·K

• Sertlik:45 Sahil 00

• Kalınlık seçenekleri:0,5–5,0 mm

• Isı ve elektrik yalıtım özellikleri

Sıvı metalle karşılaştırıldığında termal ped, boşluk doldurmanın, mekanik uyumluluğun, yalıtımın ve montaj verimliliğinin önemli olduğu uygulamalar için daha kullanışlı bir katı hal arayüzü sağlar.

Farklı kalınlıkların seçilebilmesi, malzemenin farklı bileşenler ile soğutucu arasındaki boşluklara uyum sağlamasına da olanak tanır.

Çip-soğutucu arayüzündeki ısıyı yönetmek, termal zorluğun yalnızca bir parçasıdır.

Yüksek yoğunluklu yapay zeka sistemlerinde lokal ısı, ısı alıcılarda, kasa yapılarında ve termal yolun diğer kısımlarında da birikebilir.

Bu uygulamalar için grafen bazlı termal arayüz malzemeleri ek bir ısı yayma işlevi sağlayabilir.

Sağlanan proje verileri, aşağıdakilere kadar bir düzlem içi termal iletkenlik rapor eder:

130 W/m·K

Birincil amaç, ısıyı arayüz üzerinden dikey olarak aktarmak değildir. Bunun yerine, yüksek düzlem içi termal iletkenlik, lokal ısının daha geniş bir alana dağıtılmasına yardımcı olur.

Potansiyel uygulamalar şunları içerir:

• Isı emici taban plakaları

• Şasi termal yayılımı

• Çoklu GPU sistemleri

• Yerelleştirilmiş erişim noktası yönetimi

• Sıcaklık dengeleme

Grafen bazlı termal malzemeler anizotropik termal davranış sergileyebildiğinden, mühendisler hem düzlem içi hem de düzlem içi termal performansı gerçek ısı akışı yönüne göre değerlendirmelidir.

Termal tasarımda yaygın bir hata, yalnızca termal iletkenliğine dayalı bir TIM seçmektir.

Gerçekte termal performans arayüzün tamamına bağlıdır.

Örneğin, son derece yüksek termal iletkenliğe sahip bir malzeme, uygulamanın aşağıdakileri gerektirmesi durumunda en iyi seçim olmayabilir:

• Büyük boşluk doldurma

• Elektrik yalıtımı

• Yüksek sıkıştırılabilirlik

• Kolay montaj

• Karmaşık yüzey uygunluğu

• Otomatik dağıtım

• Düşük mekanik stres

Tersine, eğer elektrik yalıtımı ve boşluk telafisi kritik ise, orta düzeyde termal iletkenliğe sahip bir termal ped, PCB güç bileşeni için daha uygun olabilir.

Bu nedenle seçim süreci şu şekilde başlamalıdır:termal arayüz gereksinimihangi TIM'in en yüksek W/m·K değerine sahip olduğunu sormak yerine.

Yapay zeka sunucusu termal yönetimi için basitleştirilmiş bir seçim stratejisi şöyledir:

Uygulama gerekli elektrik, mekanik, uyumluluk ve güvenilirlik koşullarını desteklediğinde sıvı metal gibi düşük dirençli bir TIM'yi düşünün.

Faz değiştiren malzemeler, kontrollü boşluklar için ince ve uyumlu bir arayüz sağlayabilir.

Termal pedler termal transfer, elektrik yalıtımı, boşluk doldurma ve mekanik uyumun bir kombinasyonunu sağlayabilir.

Grafen bazlı termal arayüz malzemeleri, ısının yanal olarak dağıtılmasına ve sıcaklık konsantrasyonunun azaltılmasına yardımcı olabilir.

Bu, her malzemenin açıkça tanımlanmış bir role sahip olduğu bir termal mimari yaratır.

Tedarik edilen proje materyallerine göre termal yönetim çözümleri yapay zeka sunucu ve akıllı bilgi işlem merkezi uygulamalarında değerlendirildi.

Bir bulut hizmet sağlayıcısı için rapor edilen bir yapay zeka sunucusu projesi şunu başardı:

Çip sıcaklığı: 88°C → 65°C

Aynı vaka materyali şunları bildirdi:Bilgi işlem performansında %28 iyileşme.

Başka bir akıllı bilgi işlem merkezi soğutma optimizasyonu projesinde sağlanan veriler şunu bildirdi:

PUE: 1,42 → 1,08

Proje materyalleri aynı zamanda yıllık elektrik tasarrufunun 200.000'den fazla olduğunu bildirdi.5 milyon kWh.

Kendi geliştirdiği yüksek performanslı bir yapay zeka sunucusu için sağlanan vaka materyali şunları bildirdi:

• 10.000 saatsürekli çalışma

• Sıcaklık dalgalanması≤ ±2°C

• Sıfır bildirilen arıza

Bu rakamlar, harici yayın öncesinde geçerli test koşullarına, test raporlarına, müşteri onaylarına ve nihai ürün spesifikasyonlarına göre doğrulanmalıdır.

Bu projeden alınacak en önemli ders, yapay zeka sunucu termal yönetiminin eksiksiz bir termal yol olarak değerlendirilmesi gerektiğidir.

Soğutma sistemi GPU ve soğuk plakadan daha fazlasını içerir.

Ayrıca şunları içerir:

Yarı İletken → TIM → Isı Dağıtıcı / Soğuk Plaka → Isı Emici → Şasi → Soğutma Sistemi

Bu yol içerisindeki herhangi bir önemli termal direnç, nihai sistem sıcaklığını etkileyebilir.

Bu nedenle farklı TIM teknolojileri aynı sunucu içerisinde birlikte çalışabilmektedir.

Sıvı metal, yüksek güçlü çip arayüzlerinde termal direnci azaltabilir.

Faz değiştiren malzeme ince ve uyumlu arayüzler sağlayabilir.

Termal pedler, elektrik yalıtımı sağlarken daha büyük boşlukları da karşılayabilir.

Grafen bazlı malzemeler ısıyı yanal olarak yayabilir ve sıcaklık homojenliğini geliştirebilir.

Bu teknolojiler birlikte, yüksek yoğunluklu yapay zeka sunucu termal yönetimine daha esnek bir yaklaşım sağlar.

Düzgün tasarlanmış çok malzemeli bir termal strateji, çeşitli faydalar sağlayabilir:

• Düşük Arayüz Termal Direnci

• Daha İyi Boşluk Telafisi

• Geliştirilmiş Elektrik Güvenliği

• Geliştirilmiş Sıcaklık Eşitliği

• Daha Fazla Tasarım Esnekliği

Yapay zeka sunucuları daha yüksek GPU güç yoğunluğuna, kompakt mimarilere ve gelişmiş soğutma sistemlerine doğru gelişmeye devam ettikçe, termal arayüz malzemeleri bilgi işlem performansının ve sistem güvenilirliğinin korunmasında giderek daha önemli bir rol oynayacaktır.

Önemli olan sadece en yüksek termal iletkenliğe sahip TIM'i seçmek değildir.

Başarılı bir termal yönetim çözümü aşağıdakilerin tam kombinasyonunu dikkate almalıdır:

Isıl İletkenlik + Isıl Direnç + Boşluk + Sıkıştırma + Elektrik Yalıtımı + Montaj Süreci + Güvenilirlik

Bu müşteri projesinde, aşağıdakilerin bir kombinasyonu:sıvı metal TIM, faz değiştiren malzeme, yüksek ısı iletkenliğine sahip termal pedler ve grafen bazlı termal arayüz malzemeleriyüksek yoğunluklu bir yapay zeka sunucusundaki farklı termal arayüzleri adreslemek için kullanıldı.

Bu uygulamaya özel yaklaşım, her ikisinin de yönetilmesi için esnek bir yol sağlar.çip düzeyinde sıcak noktalar ve sistem düzeyinde ısı dağıtımı, yüksek performanslı yapay zeka bilgi işlem altyapısının sürekli gelişimini destekliyor.

Evrensel en iyi TIM yoktur. Yüksek güçlü GPU-soğutma arayüzleri için, uygulama gerekli elektrik, mekanik, uyumluluk ve güvenilirlik koşullarını karşıladığında sıvı metal gibi düşük termal dirençli malzemeler düşünülebilir.

Termal pedler boşluk doldurma, elektrik yalıtımı, mekanik uyumluluk ve kolay montaj gerektiren arayüzler için kullanışlı olmaya devam ediyor. Özellikle PCB ve güç bileşeni uygulamaları için uygundurlar.

Faz değiştiren malzemeler, uygun çalışma koşulları altında eşleşen yüzeylere uygunluğu geliştirirken ince bir arayüz sağlayabilir. Bellek ve diğer kompakt bileşen arayüzleri için faydalı olabilirler.

Grafen bazlı termal arayüz malzemeleri, yanal ısı yayılımı ve sıcaklık dengeleme için kullanılabilir. Düzlem içi yüksek termal iletkenlikleri, onları sıcak nokta yönetimi ve sistem düzeyinde termal dağıtım açısından özellikle ilgi çekici kılmaktadır.

TIM kalınlığı, gerçek arayüz boşluğuna, bileşen toleransına, gerekli sıkıştırmaya ve üreticinin tavsiye ettiği uygulama aralığına dayanmalıdır. Çok az malzeme hava boşlukları bırakabilir, aşırı kalınlık ise termal direnci arttırabilir.

Evet. Farklı bileşenlerin farklı termal ve mekanik gereksinimleri vardır. Çoklu TIM stratejisi, sıvı metali, faz değiştiren malzemeleri, termal pedleri, termal jelleri ve grafen bazlı malzemeleri aynı termal mimarinin farklı bölümlerinde birleştirebilir.

ZIITEK birden fazla termal arayüz teknolojisi sağlar ve TIM seçimini termal iletkenlik, termal direnç, boşluk, sertlik, elektrik yalıtımı, montaj süreci, çalışma sıcaklığı ve güvenilirlik gereksinimlerine göre değerlendirebilir.