AI芯片冷却技术，正在成为关键

电子发烧友网综合报道，随着单芯片性能的不断提高，AI芯片的功率飙升至数千瓦级别，需要更加搞笑的散热来保证芯片的稳定运行。最近市场有消息传出，英伟达已要求供应链伙伴开发一种名为MLCP的新型液冷技术，旨在解决未来新一代GPU等芯片的散热问题。

MLCP的全称为Micro-Laminar Cold Plate，是一种高度集成的微通道液冷解决方案。它源于NVIDIA对AI芯片热密度急剧上升的应对策略。传统风冷系统早已不堪重负，而现有液冷技术虽能处理高功率，但通道尺寸较大、集成度低，导致热传导效率不足。MLCP则通过在芯片封装或金属盖上蚀刻微米级水道，实现层流冷却。

简单来说，MLCP将原本独立的组件——芯片金属盖、水冷板、蒸汽腔和封装层——融为一体。水道宽度缩小至微米级别，类似于人体毛细血管，能更均匀地抽取热量。这种设计借鉴了微流控技术原理：液体在狭窄通道中流动时，湍流减少，热交换效率提升30%以上。NVIDIA已指示相关供应链优先开发此技术，预计首批样品将于2025年底出货。

从工程角度看，MLCP的核心在于“微通道蚀刻”。通过精密激光或化学蚀刻，在硅基板或铜质盖子上刻出平行微沟槽。这些沟槽直径仅为数十微米，液体（如去离子水或专用冷却剂）以低压层流方式通过，避免了传统涡流造成的压力损失。同时，MLCP支持双向冷却：上层微通道负责主芯片热源，下层可扩展至内存和电源模块。这种一体化设计不仅减少了接口热阻，还降低了整体体积——据供应链消息，MLCP单元厚度可压缩至传统液冷的1/3。

早期英伟达GPU依赖于风冷散热，通过散热鳍片和风扇进行散热。但风冷散热效率明显低于液冷，随后英伟达在Hopper架构GPU中引入了冷板技术，通过铜板导热至外部液体循环系统，但水道尺寸这个时候在毫米级，容易产生气泡导致冷却不均匀。

MLCP则代表“微型化”升级。水道从毫米缩至微米，热传导系数（h）可达传统液冷的2-3倍。根据热力学模型，热通量q = h * ΔT，其中ΔT为温差，MLCP的h值提升意味着相同温差下可处理更高热负载。

此外，MLCP的能效优势显著。传统液冷泵送功率占系统总能耗的5-10%，而微通道设计降低流速需求，泵功可减半。这对hyperscale数据中心至关重要——据估算，全球AI数据中心能耗已超1000TWh/年，MLCP若普及，可节省数百亿美元电费。

但MLCP的大规模应用也面临一些问题，首先是成本，MLCP单元价格预计为现有液冷的3-5倍，主要因蚀刻工艺复杂，需要纳米级精度设备。这将推高NVIDIA服务器售价，短期内可能抑制中小型AI初创企业的采用。

其次，制造难度高，微通道易堵塞，需引入过滤系统；液体纯度要求严苛，一丝杂质即可导致腐蚀。从可靠性角度，MLCP也会引入新风险，微通道泄漏可能污染芯片，导致维修成本飙升。

不过，越来越高的单芯功率，带来越来越大的散热压力，已经是摆在英伟达以及其他AI芯片公司面前的关键问题。在芯片散热这条路上，未来必然还将会继续探索更多的路线。

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