隨著摩爾定律的放緩，人工智能和高性能計算（HPC）芯片逐漸變得炙手可熱。當前，單芯片功耗等級已由百瓦躍升至千瓦量級。在集成度提升、尺寸微縮的發展趨勢下，芯片平均功率密度將達到500W/cm2，對散熱和可靠性提出了嚴峻的挑戰。微流散熱將冷卻工質引入微納尺度通道中，通過強制對流換熱將芯片熱量迅速轉移，是一種新型高效散熱手段。為滿足可靠性需求，通常根據芯片極端高功耗計算恒定散熱功率閾值。但極端功耗工況運行時間不足10%，這將導致散熱資源的閑置和浪費。因此，根據高功率芯片的功耗特性，設計一種自適應調節散熱功率閾值的方法對于提升系統能效具有重要意義。
02 成果掠影
近日，中國科學院微電子研究所焦斌斌研究員團隊在芯片自適應微流散熱領域取得最新進展。本研究提出一種自適應動態閾值散熱方法取代傳統恒定閾值散熱方法。當芯片工作處于極端高功耗工況時，該方法利用仿生發汗行為，通過犧牲冷卻工質提供額外散熱能力。采用該方法制備的硅基微流冷板，可通過微通道強制對流實現的固定閾值及通過自適應蒸發實現的動態閾值，利用記憶合金溫敏閥體結構控制“毛孔”開閉并調節工質在蒸發區內“蒸發汗液”，實現散熱功率閾值的動態調控。相比傳統的微流散熱結構，該冷板既能滿足極端高功耗散熱需求，又能在常規功耗下有效降低散熱資源消耗，且自適應調控過程所需能量全部來源于芯片自身產熱，無需消耗額外能量。實驗表明，在芯片極端功耗工況下，自適應蒸發可提升80%的散熱能力，使結溫降低22.3℃。通過進一步優化蒸發區親水性調節，排液控制及相變狀態調控等工作，芯片在額定工作溫度下功率密度可提升208W/cm2。研究成果以“An adaptive thermal management method via bionic sweat pores on electronic devices ”為題發表在《Applied Thermal Engineering》。
03 圖文導讀
圖1. 通過仿生汗孔進行出汗冷卻的示意圖。 圖2.熱測試芯片原理圖。 圖3. (a)形狀記憶合金(SMA)兩相:馬氏體和奧氏體。(b)低溫和高溫下SMA開關狀態示意圖。 圖4. 出汗過程包括三種狀態:(a)不出汗狀態，(b)出汗狀態，(c)汗液蒸發狀態。 圖5.驗證性能的測試平臺原理圖。 圖6.(a)等離子體表面處理前后的界面狀態。(b)模擬發汗過程中不同蒸發區界面狀態下的芯片溫度變化情況。 圖7.汗液量對降溫和穩定蒸發時間的影響。 圖8. 排汗量對(a)穩定排汗階段芯片溫度、(b)穩定蒸發階段溫度降低、(c)穩定蒸發階段持續時間、(d)親水界面和未處理界面蒸發制冷量的影響。
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