โซลูชันระบายความร้อนใหม่สำหรับอุปกรณ์ Machine Learning: การสนับสนุนอย่างแข็งแกร่งของแผ่นกราไฟต์ระบายความร้อน
 

เมื่ออุปกรณ์ machine learning ทำงานด้วยความเร็วสูงในข้อมูลจำนวนมหาศาล และเมื่อการฝึกอบรมโมเดลที่ซับซ้อนทำให้ชิปอยู่ภายใต้ภาระงานหนัก "อุณหภูมิสูง" กำลังกลายเป็นอุปสรรคที่มองไม่เห็นซึ่งจำกัดการปลดปล่อยพลังการประมวลผล อุณหภูมิที่สูงเกินไปอาจนำไปสู่การลดลงของประสิทธิภาพการประมวลผล ประนีประนอมเสถียรภาพของฮาร์ดแวร์ และอาจทำให้เกิดความเสียหายที่ไม่สามารถแก้ไขได้ต่อส่วนประกอบที่ละเอียดอ่อน

การเกิดขึ้นของแผ่นกราไฟต์นำความร้อนกำลังมอบ "โซลูชันที่แข็งแกร่ง" สำหรับการระบายความร้อนของอุปกรณ์ machine learning วัสดุใหม่นี้ ซึ่งรวมการนำความร้อนสูงเข้ากับความบาง ทำหน้าที่เหมือน "ทางหลวงนำความร้อน" นำและกระจายความร้อนเข้มข้นที่เกิดจากแกนชิปอย่างรวดเร็ว ไม่ว่าจะเป็นคลัสเตอร์ GPU ที่จัดเรียงอย่างหนาแน่นในเซิร์ฟเวอร์ deep learning หรือพื้นที่ขนาดกะทัดรัดของอุปกรณ์ edge computing ก็สามารถปรับให้เข้ากับโครงสร้างที่ซับซ้อนได้อย่างยืดหยุ่น ยึดติดกับพื้นผิวของแหล่งความร้อนอย่างใกล้ชิด และถ่ายเทและกระจายความร้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่เปลืองพื้นที่มากเกินไป

แผ่นกราไฟต์นำความร้อนเป็นแผ่นนำความร้อนชนิดคอมโพสิตที่มีการเติมกราไฟต์ การนำความร้อนที่ยอดเยี่ยมสามารถแก้ปัญหาทั่วไปของวัสดุเชื่อมต่อความร้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ วัสดุนี้ใช้โครงสร้างเสริมฟอยล์อลูมิเนียมเพื่อให้แน่ใจว่าจะไม่สูญเสียความสมบูรณ์ของโครงสร้างในระหว่างการใช้งาน ติดง่ายกับพื้นผิวต่างๆ และติดตั้งสะดวก มักใช้เป็นอินเทอร์เฟซความร้อนระหว่างทรานซิสเตอร์และฮีทซิงค์ รวมถึงระหว่างส่วนประกอบขนาดใหญ่

คุณสมบัติผลิตภัณฑ์ของแผ่นกราไฟต์นำความร้อน
● การนำความร้อนที่ยอดเยี่ยม: 2.0W - 1700W/mk
● อุณหภูมิการขึ้นรูปสูง ประสิทธิภาพที่มั่นคงและเชื่อถือได้ ไม่มีปัญหาเรื่องอายุการใช้งาน
● ความยืดหยุ่นดี ตัดและแปรรูปง่าย ติดตั้งและใช้งาน
● นุ่มและงอได้ น้ำหนักเบาและบาง ประสิทธิภาพการป้องกัน EMI สูง
● สอดคล้องกับ EU RoHS ตรงตามข้อกำหนดสำหรับฮาโลเจนฟรีและเนื้อหาของสารอันตรายอื่นๆ

ตั้งแต่โมเดลอัลกอริทึมที่ได้รับการฝึกฝนอย่างต่อเนื่องไปจนถึงการตอบสนองการตัดสินใจอัจฉริยะแบบเรียลไทม์ แผ่นกราไฟต์ระบายความร้อน ด้วยความสามารถในการกระจายความร้อนที่เสถียร วางรากฐานที่มั่นคงและ "เย็น" สำหรับอุปกรณ์ machine learning ทำให้สามารถส่งออกพลังการประมวลผลได้อย่างยั่งยืนมากขึ้นและมีประสิทธิภาพที่ดีขึ้น จึงกลายเป็นแรงผลักดันสำคัญสำหรับการทำซ้ำของปัญญา