Разработана новая высокоэффективная технология жидкостного охлаждения чипов

Центры обработки данных с искусственным интеллектом потребляют много энергии. Вычисления, выполняемые с помощью искусственного интеллекта, не только потребляют огромное количество электроэнергии, но и требуют значительного количества энергии для охлаждения полупроводниковых чипов, которые нагреваются во время работы. По мере того как чипы для искусственного интеллекта становятся все более производительными, количество выделяемого ими тепла стремительно увеличивается. В результате обычное воздушное охлаждение и внешние медные теплоотводы приближаются к пределу своих возможностей. Чтобы решить эту проблему, исследовательская группа Корейского института передовых технологий разработала сверхэффективную технологию жидкостного охлаждения, которая позволяет охлаждать полупроводниковые чипы изнутри.

 Статья опубликована в журнале Energy Conversion and Management.

Исследователи сосредоточились на структуре микроканалов, встроенных непосредственно в кремниевый чип. При микроканальном охлаждении тепло отводится через микроскопические каналы для жидкости, которые меньше человеческого волоса. В традиционных конструкциях охлаждающая жидкость должна проходить через множество микроканалов от одного конца чипа к другому. Такой длинный путь потока увеличивает сопротивление потоку и требует большей мощности насоса для циркуляции охлаждающей жидкости.

Разработанная исследовательской группой конструкция коллектора распределяет охлаждающую жидкость по нескольким входным каналам, а затем собирает ее через несколько выходных каналов. Можно провести аналогию с логистической сетью: вместо того чтобы доставлять все товары из одного пункта в отдаленный пункт назначения, можно стратегически разместить несколько распределительных центров, чтобы сократить расстояние транспортировки.

Поскольку охлаждающая жидкость проходит по каждому каналу лишь небольшое расстояние, сопротивление потоку снижается, а требуемое давление насоса становится намного меньше. В то же время охлаждающая жидкость распределяется по чипу более равномерно, что способствует равномерному распределению температуры по всему устройству.

Ключевое новшество этой работы заключается не просто в уменьшении размеров микроканалов. Исследователи систематически оптимизировали ширину, высоту, количество, расположение каналов и скорость потока охлаждающей жидкости, чтобы добиться максимальной эффективности охлаждения при минимальных потерях энергии. Для этого они использовали систему многоуровневой оптимизации: сначала с помощью быстрой одномерной модели исследовали широкий диапазон возможных вариантов, а затем дорабатывали выбранные проекты с помощью высокоточного моделирования.

Благодаря такому подходу команда одновременно оптимизировала эффективность охлаждения, перепад давления и равномерность температуры. В результате они нашли оптимальный вариант в огромном пространстве возможных решений, которое ранее было сложно исследовать из-за вычислительных ограничений.

В ходе предыдущих исследований в области микрореакторов с магнитным сердечником возникла проблема, связанная с тем, что охлаждающая жидкость концентрировалась в одних каналах и недостаточно поступала в другие. Исследовательская группа оптимизировала структуру, чтобы охлаждающая жидкость равномерно распределялась по всем каналам. Для этого они проанализировали множество проектных решений с помощью простой вычислительной модели и точного моделирования и определили оптимальную структуру, которая повышает эффективность охлаждения при одновременном снижении потерь энергии.

Затем оптимизированная структура была воспроизведена на реальном кремниевом полупроводниковом чипе и прошла экспериментальную проверку. При тех же условиях повышения температуры система охлаждения показала коэффициент эффективности 106 000. Это примерно в 10 раз выше предыдущего мирового рекорда в 10 000, о котором сообщалось в Nature в 2020 году. На практике это означает, что для отвода того же количества тепла требуется примерно в 10 раз меньше энергии накачки.

Ожидается, что эта технология поможет решить проблемы терморегулирования в широком спектре электронных систем с высоким тепловым потоком, включая ускорители искусственного интеллекта, высокопроизводительные вычислительные системы, трехмерные полупроводниковые корпуса, силовую электронику и оборонную электронику. В частности, центры обработки данных все больше зависят не только от вычислительной мощности, но и от энергопотребления систем охлаждения и требований к инфраструктуре охлаждения. Таким образом, технологии, снижающие энергопотребление на уровне чипа, могут сыграть важную роль в повышении энергоэффективности центров обработки данных нового поколения и устранении проблем с перегревом.