Präzisions-Aluminiumkühlkörper-Erfolg in AI-Rechenmodulen
Dongguan Yukun Electronics Technology Co., Ltd. verfügt über tiefe Expertise in der Präzisionsbearbeitung elektronischer Bauteile. Entwickelt Präzisions-Aluminiumkühlkörper für AI-Server und Edge-Computing-AI-Module gemäß Nationalstandard GB/T 3880.2.
Dongguan Yukun Electronics Technology Co., Ltd.
制造业
Projektdetails
1. Anwendungsprobleme
Die Leistungsdichte von KI-Berechnungsmodulen (GPU-Accelerationskarten, KI-Inferenz-Einheiten) steigt kontinuierlich an, und die Wärmeverlustleistung pro Chip übersteigt 300W. Traditionelle Kühlkörper haben drei Hauptprobleme: Erstens liegt die Wärmeleitfähigkeit von gewöhnlichem Gusseisen-Aluminium bei nur etwa 96W/(m・K), was zu einem zu hohen Wärmewiderstand führt, der den Chip-Temperaturanstieg über den zulässigen Wert heben lässt und häufige Leistungsfrequenzreduktionen auslöst, was die Effizienz der KI-Berechnungen beeinträchtigt. Zweitens müssen KI-Geräte -40℃~+120℃ breite Temperaturbedingungen anpassen, doch die strukturelle Steifigkeit traditioneller Kühlkörper reicht nicht aus, und sie neigen unter Vibrations- und Kalt-Warm-Zyklen-Bedingungen zu Verformungen und schlechtem Kontakt, was zu einem starken Anstieg des Wärmewiderstands führt. Drittens weisen Kühlkörper mit traditionellen Fertigungsverfahren große Planheitsabweichungen auf, haben einen übermäßigen Wärmewiderstand an der Kontaktfläche mit dem Chip, und die Abmessungskonsistenz in der Massenproduktion ist schlecht, was den Anforderungen an die großflächige Lieferung von KI-Geräten nicht gerecht wird.
2. Individuelle Lösungen
Yukun Electronics entwickelt einen maßgeschneiderten Prozessplan, der die Kühlmerkmale von AI-Geräten mit den nationalen Standards GB/T 3880.2 für die Bearbeitungsspezifikationen kombiniert:
Materialauswahl und Leistungsoptimierung: Als Grundmaterial wird 6063 Aluminiumlegierung in T5/T6-Zustand verwendet, die eine Wärmeleitfähigkeit von 200 W/(m・K) aufweist und sowohl Wärmeleitfähigkeit als auch Strukturgewicht berücksichtigt; hinsichtlich der Installation von AI-Chips werden die mechanischen Eigenschaften des Materials streng kontrolliert, um die Strukturstabilität des Kühlblocks unter weiten Temperaturbedingungen zu gewährleisten.
Struktur und Prozessdesign: Optimierung der Flossenstrukturparameter, Abstand zwischen den Flossen 2~5mm für natürliche Konvektion und 1~3mm für erzwungene Luftkühlung, Dicke 1,0~1,5mm, um die Wärmeableitung zu maximieren; Verwendung der präzisen Streckpressungstechnik, um die Planarität der Kühlkörperplatte ≤0,05mm zu gewährleisten und den Kontaktwiderstand mit dem Chip zu reduzieren; anodische Oberflächenbehandlung, die den Strahlungswärmeübergangskoeffizienten auf 0,8~0,9 erhöht und die natürliche Kühlleistung verstärkt.
Automatisierte Serienfertigung: Aufbau einer präzisen CNC-Bearbeitungs- und automatisierten Prüflinie zur automatisierten Durchführung des gesamten Prozesses von Kühlkörperrippeformung, Flächenpolitur und Maßprüfung, um eine Abweichung der Serienprodukte von ≤±0,02 mm zu gewährleisten und den Bedarf an großtechnischer Montage von AI-Geräten zu erfüllen.
3. Umsetzungserfolge
Die maßgeschneiderten Kühlkörper wurden bereits in Serie für zwei gängige AI-Rechenmodul-Typen eingesetzt, mit folgenden Kernergebnissen:
Die Kühlleistung hat sich deutlich verbessert: Die AI-Berechnungsmodul mit diesem Kühlkörper zeigt bei vollem Lastbetrieb eine Temperaturerhöhung der Chipkern um 12~18°C im Vergleich zu herkömmlichen Kühlmethoden, löst das Problem der Leistungsreduzierung vollständig und steigert die Effizienz des AI-Reasonings um 22%.
Betriebsumgebungstauglichkeit erreicht: Bestanden -40℃ bis +120℃ Kalt-Warm-Zyklen und kontinuierliche Vibrationstests, ohne Verformung der Wärmeableitungsstruktur und ohne signifikante Zunahme des Kontaktwärmeresistors, geeignet für die anspruchsvollen Einsatzbedingungen von Automotive- und industriellen Edge-AI-Geräten.
Die Serienproduktion zeigt herausragende Effizienz: Die automatisierte Produktionslinie erreicht eine Ausbeute von 99,2 % bei der Massenproduktion von Kühlblöcken, steigert die Produktionseffizienz um 45 % und senkt die Kühlkosten pro KI-Gerät um 18 %. Die Produkte haben die Materialprüfung durch die Hersteller von KI-Geräten erfolgreich bestanden und sind nun stabil in Massenlieferungen versandt, was eine solide Grundlage für die Ausweitung des Unternehmens in den Bereich der Lieferkette für KI-Elektronikkomponenten schafft.