精密アルミ製ヒートシンクのAI算力モジュールでの応用成功

一、アプリケーションの課題点

AIコンピューティングモジュール（GPUアクセラレーターカード、AI推論ユニット）の電力密度が絶えず向上し、単一チップの熱放散電力が300Wを突破しているため、従来の冷却ブロックには3つの主要な課題がある：一つ目は、一般のダイカストアルミの熱伝導率が約96W/(m・K)にすぎず、熱抵抗が高すぎるためチップの温度上昇が基準を超え、頻繁にコンピューティング周波数が低下し、AI計算効率に影響を及ぼしていること；二つ目は、AI機器が-40℃～+120℃の広い温度範囲に対応する必要があり、従来の冷却ブロックの構造剛性が不足しており、振動や冷熱サイクル環境下で変形や接触不良が生じやすく、熱抵抗が急激に上昇すること；三つ目は、従来の加工技術による冷却ブロックの平面度偏差が大きく、チップとの接触面の熱抵抗が基準を超え、かつ量産時の寸法の一貫性が悪く、AI機器の大規模納品要求を満たすことができないことである。

二、カスタマイズソリューション

AIデバイスの放熱特性と国標GB/T 3880.2加工規格を組み合わせ、裕坤電子はフルプロセスのカスタマイズソリューションを策定しました：

1. 材料選定と性能最適化：6063アルミニウム合金T5/T6状態の基材を採用し、熱伝導率200W/(m・K)を実現、熱伝導性能と構造強度を両立；AIチップの取り付けニーズに対応するため、材料の力学性能を厳格に管理し、広範な温度条件下での放熱ブロックの構造安定性を確保。

2. 構造とプロセス設計：フィン構造のパラメータを最適化し、自然対流のシーンではフィン間隔を2~5mm、強制風冷のシーンでは間隔を1~3mm、厚さを1.0~1.5mmとし、放熱面積を最大化する。精密引き伸ばし成形プロセスを採用し、放熱ブロック基板の平面度を0.05mm以下に保ち、チップとの接触熱抵抗を低減する。表面に陽極酸化処理を施し、放射放熱係数を0.8~0.9に向上させ、自然放熱能力を強化する。

3. 自動化バッチ生産：精密数値制御加工＋自動検査ラインを構築し、放熱ブロックフィン成形、平面研磨、寸法検査の全工程を自動化し、バッチ製品の寸法偏差を±0.02mm以下に保ち、AI機器の規模化組立ニーズに対応する。

三、実現効果

今回のカスタム冷却ブロックはすでに2つの主流AIコンピューティングモジュールに量産適用されており、主な効果は以下の通りである：

1. 放熱性能が著しく向上：この放熱ブロックを搭載したAI計算モジュールは、フルロード時のチップコアの温度上昇が従来の放熱ソリューションより12～18℃低減され、計算能力の周波数低下問題を完全に解決し、AI推論効率を22％向上させている。

2. 環境適応性基準達成：-40℃～+120℃の冷熱サイクル、継続振動テストを通過し、放熱ブロック構造に変形なし、接触熱抵抗に顕著な上昇なしで、車載・産業エッジAI機器の厳しい使用環境に適している。

3. 量産効果が顕著：自動化ラインにより、放熱ブロックの量産合格率が99.2％に達し、生産効率が45％向上、AI機器1台あたりの放熱コストが18％削減された。製品は下游のAI機器メーカーによる入荷審査に順調に合格し、安定した量産納品を実現、会社のAI電子部品サプライチェーンビジネス拡大のための核心的基盤を築いた。