AI芯片散热难题获破解 上交大提出热学基因新方案

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一组源自上海的研究数据，正在引发全球 AI 基础设施领域的震动 ，因算力需要呈指数样大幅增长 ，芯片的散热成为了把行业发展进行制约的核心瓶颈 ，不过一项出于中国科研团队的最新成果 ，也许给出了破局的办法。

百年散热难题迎来新解

常规的散热办法，在面对AI芯片常常达到数百瓦的热流密度情形时，已然无法胜任，显得力不从心了。风冷这项技术，已经快要接近物理方面的极限了。而液冷的方案呢，却面临着结构繁杂以及能效比不够高这两方面的困境。所以，行业急切地需要一种全新的热管理思路。

澳大利亚皇家墨尔本理工大学以及香港城市大学有着科研人员，其与上海交通大学顾剑锋团队，一同从自然界生物结构里获取了灵感，进而提出了“热学基因”这个革命性概念。这件研究近期在国际顶级期刊《先进科学》上面发表了，并且还入选了当期封底内页。

解码大自然的散热智慧

三周期极小曲面结构在蝴蝶翅膀以及海胆骨骼当中广泛存在着，鉴于其具备三维连续、超大比表面积这样的特性，便成为了超材料领域里的研究热点。可是长久以来，科学家们没办法准确去预测这类复杂结构和热传导性能相互之间的定量关系。

研究团队头一回从繁杂的TPMS结构里，解析出比过往传统单胞还要小的功能基元，并且把它称作“热学基因”。此项发现恰似寻觅到遗传学中的DNA双螺旋结构，给后续构建统一的理论预测模型筑牢了稳固根基。

理论突破指导实践应用

依赖“热学基因”这一概念，科研工作者成功构建了能够量化的传热性能评估模型，达成了结构与性能的精确关联。此模型为设计新型热学超材料搭建了统一的理论架构，意味着该领域从凭借经验试错迈向了理性设计。

依据这个理论框架，团队针对27种典型TPMS结构展开了系统的筛选，还进行了比对分析，最终识别出了换热性能最为杰出的-Koch结构。这般的筛选进程恰似基因测序一样精准，极大地缩减了新材料研发的周期以及成本。

实测数据远超行业预期

研究团队为验证理论模型准确性，利用3D打印技术制备了铜基TPMS结构换热器原型，在标准液冷测试条件下，该换热器综合性能相较于传统结构有质的飞跃，最高提升幅度达令人惊奇的156倍。

尤为关键的是，这一新生的结构成功冲破了传统换热器于高传热效率跟低流动阻力之间难以兼顾的技术限制，这表征着在实际运用里，该系统不但降温成效明显，并且对诸如循环泵等辅助设备的能耗需求更低。

每年或节省30万亿度电

若把该类新型换热结构全面用于未来的AI数据中心冷却系统，研究团队进一步做的能耗模拟分析显示，会带来极为可观的节能潜力，初步估算指出，每年潜在的节电空间大概是30万亿度。

跟当下全球数据中心的电力消耗总量作对比，这一数字差不多等同于多个发达国家年度发电量的总和。在“双碳”目标以及绿色计算的时代背景状况下，该技术不但跟算力性能的释放有关系，更和数字经济的可持续发展途径相关联。

从实验室走向产业应用

当下，此项研究成果已然完成实验室原型验证，团队正踊跃探寻与服务器制造商以及数据中心运营商的合作契机。3D打印技术的迅速迭代致使这类复杂结构的规模化制造花费正急剧降低。

于业内，有专家指出，此技术路线，并非仅仅适用于AI芯片散热，于航空航天领域，于新能源汽车领域，于大功率电子设备等诸多领域，同样是具备着广阔的应用前景的。随着后续产业化进程的加速，一场就热管理技术而言的革命性变革，或许马上就要到来了。

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