随着AI竞赛一直升级,高端GPU芯片的功耗持续大幅往上升,英伟达H100单卡功耗达到700W,新一代Blackwell系列功耗提升到1000到1400W,而最新VeraRubin架构GPU的峰值功耗更是超过2300W,超高的功耗已经变成高端AI芯片迭代的核心难题。
目前行业里普遍用液冷、浸没式散热方案来解决服务器散热问题,可这类方案没法解决芯片近端局部积热这个核心难题,芯片局部热点一直堆积会导致降频、算力衰减,严重限制高端AI芯片性能发挥,而金刚石散热技术成为解决这一困境的有效路径。
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市场里普遍有个认识上的误区,觉得金刚石的核心优势就仅仅是导热效率比较高,事实上,金刚石的核心竞争力是超高导热性能+适配芯片热胀冷缩特性的双重优势,这是铜、银、碳化硅等传统散热材料难以实现的。
从核心数据来看,CVD单晶金刚石热导率超过2000W/(m·K),同位素纯化的版本更是超出3000W/(m·K),导热性能差不多是传统铜材的5倍左右。更关键的是它有非常好的热适配性,金刚石的热膨胀系数(CTE)只有1.0–1.1ppm/K,和硅芯片2.6ppm/K的热膨胀系数很匹配,热失配差值只有1.5ppm/K,行业里常用的铜材,CTE高达16.5–17ppm/K,和硅芯片的热失配差值达到14ppm/K,冷热适配的差距比金刚石高了一个数量级。
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目前AI芯片一般都用2.5D、3D堆叠工艺,芯片层间的热源高度集中,热串扰的问题越来越严重,铜质散热结构因为热失配比较大,在反复温度变化的时候会一直伸缩,特别容易造成芯片焊点疲劳、界面开裂,大大降低芯片的运行稳定性和使用寿命,而金刚石靠着很低的热失配特性,能从源头上降低芯片界面的热应力,避开封装失效的风险,正好符合高端AI芯片迭代发展的趋势。
多晶金刚石热导率能达到1000-2200W/(m·K),热膨胀系数和单晶金刚石完全一样,而且能制备大尺寸成品、成本还更低,适合AI服务器热沉的大规模落地应用,金刚石-铜复合材料热导率是500-650W/(m·K),可以灵活调节热膨胀系数,加工性能很不错,是高性价比的折中方案,解决了传统散热材料“导热性能高、芯片适配性差”的行业难题。
虽然金刚石散热的材料性能优势很突出,但是产业化落地还是面临两个核心技术难题。
首先是界面热阻问题,行业里普遍有一种认知偏差,觉得只要和金刚石材料沾边,就能达到比铜材强5倍的散热效果,但实际上,不好的键合工艺会产生很高的界面热阻,把金刚石本身超高的导热优势给抵消掉,让散热性能大大降低。其次是超精密加工和界面复合的难题。金刚石硬度很高,所有精密加工的工序都得定制专门的设备和工艺,加工的门槛比较高,与此同时金刚石和铜材界面结合力弱,必须得通过镀钛、镀钨这些界面改性技术,才能让两种材料稳定复合起来,保证芯片能长期稳定运行。
当前AI芯片功耗呈现“三年翻三倍”的增长态势,3D堆叠工艺的普及,让芯片层间积热、局部热点问题愈发突出,而局部热点堆积正是导致芯片算力衰减、强制降频的核心原因。需要明确的是,金刚石散热和液冷散热不是替代的关系,而是互相补充的组合方案,金刚石主要是用来把芯片局部超高的热流摊平、消除热点堆积,解决近端积热的核心问题,而液冷是把均匀扩散后的热量带出设备,完成远端散热。
国内金刚石散热产业链呈现前端原材料领先,后端核心工艺较薄弱的发展格局,在前端原材料生长环节,国内大尺寸多晶金刚石的技术水平和海外不相上下,有部分技术指标甚至比海外还好,但后端晶圆级无焊料直接键合、低热阻精准管控等核心技术还有些欠缺。
成本方面,MPCVD设备高耗电是金刚石量产的核心成本压力。为此,四方达、黄河旋风、惠丰钻石这些国内头部企业,都纷纷在新疆、内蒙古等低电价的区域布局产能,依托低价电力资源、大腔体生产设备及自研工艺持续压降生产成本。
整体来说,在AI芯片超高功耗发展的趋势下,传统铜基散热材料已经碰到物理性能的上限,很难适应高端芯片迭代的需求,金刚石凭借超高导热、低热失配的双重独特优势,成了高端AI芯片散热的有效方案。
参考来源:
各企业官网,官微
华西证券《金刚石散热(一):磨料变芯材料,金刚石开启散热产业化元年》
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