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隨著人工智能技術的飛速發展，AI芯片成為推動高性能計算的核心引擎。從訓練復雜的神經網絡到執行大規模的并行計算，AI芯片承擔著極高的運算負荷。然而，伴隨高計算密度而來的，是大量的熱量產生。若不能及時有效地散熱，不僅會導致芯片過熱，甚至可能影響到AI系統的整體性能與穩定性。因此，如何通過先進的導熱材料和散熱技術為AI芯片“降溫”，成為當前產業關注的焦點。
目前，AI芯片的散熱難題主要源于以下幾個關鍵原因：
1. 高功率密度
AI芯片在執行復雜的計算任務時，需要極高的功率，這導致其單位面積內的功率密度大大高于傳統處理器。更高的功率密度意味著更多的熱量集中在更小的區域內，散熱難度增加。尤其是用于深度學習、推理和訓練模型的AI芯片（如GPU和TPU），其功耗和發熱量比普通CPU高得多。
2. 芯片封裝設計的限制
隨著芯片集成度的提升，現代AI芯片包含了數十億個晶體管，尺寸越來越小，且設計上緊湊。這種高度集成的封裝設計導致芯片內部的熱量無法迅速有效地傳導至外部進行散熱。封裝材料的導熱性能有限，進一步加劇了熱量積累。
3. 工作負載的連續性
AI芯片通常需要長時間持續工作，例如用于實時數據分析或訓練復雜的人工智能模型。這種連續性工作負載意味著芯片持續產生大量熱量，且散熱的時間窗口非常有限。傳統的散熱解決方案難以應對這樣長時間、高強度的工作負荷。
散熱技術通過直接在芯片或處理器表面移除熱量來優化設備性能并延長使用壽命。隨著AI芯片的計算能力不斷提升，其功耗和熱量也隨之增加，傳統的散熱方案逐漸暴露出局限性。
金屬和陶瓷基導熱材料
金屬導熱材料（如銅、鋁等）因其優異的導熱性，常用于極端環境下的芯片散熱。金屬的高導熱系數（如銅的導熱系數約為400 W/(m·K)）使其能夠快速將熱量從發熱源傳遞出去，適合高熱通量應用場景。同時，金屬材料具備較高的機械強度和抗熱沖擊能力，廣泛應用于需要在惡劣環境下持續高效散熱的AI芯片中。
陶瓷導熱材料（如氮化鋁）不僅具有良好的導熱性，還具備電絕緣性，是許多AI芯片封裝和高功率應用中的理想選擇。陶瓷材料的導熱性介于金屬和傳統聚合物材料之間，且其熱穩定性使其能夠在高溫或腐蝕環境下使用。例如，氮化鋁的導熱系數高達170-180 W/(m·K)，廣泛用于極端環境下的AI芯片封裝中。
東超開發出的球形氮化鋁粉體具有高導熱率和絕緣性，將其加入樹脂或塑料中，能顯著提高樹脂或塑料的導熱性能。氮化鋁粉體是一種具有高熱傳導系數、優良電絕緣性能材料，氮化鋁粉體純度高，粒徑小，分布均勻，比表面積大，高表面活性，松裝密度低，具有良好的分散性和注射成形性能，可用于復合材料，與半導體硅匹配性好，界面相容性好，能提高復合材料的機械性能和導熱介電性能。
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來源：粉體圈
