微软突破数据中心芯片散热难题，微流体结合AI技术实现精准降温

微软成功解决数据中心芯片散热难题，采用微流体技术和人工智能算法实现精准降温，这一创新方法能有效提高数据中心的运行效率和稳定性，促进云计算和大数据处理的进一步发展。

IT之家 9 月 24 日消息，微软昨日（9 月 23 日）发布博文，宣布突破 AI 芯片散热瓶颈，创新研发芯内微流体冷却系统，散热效率可达目前最先进散热技术冷板（cold plates）三倍。

IT之家注：冷板是一种传统液冷方式，冷板贴在芯片表面，通过板内通道循环冷液吸热，但由于隔着多层材料，限制了散热能力。

芯内微流体冷却系统则移除这些“隔热层”，直接作用于硅芯片表面，让冷却液直接接触发热区，并结合 AI 精准引导冷却流向，从源头降低温度。

研发团队利用 AI 分析芯片独特热分布，精准引导冷却液流向热点区域。实验显示，在不同负载下，微流体技术可让 GPU 芯片最高温升降低 65%，并显著改善数据中心的能效比（PUE）。这不仅可降低冷却能耗，还能减少对电网的压力，提升运营的可持续性。

微软在测试中模拟了运行 Teams 会议的服务器环境，证明该技术在高负载、突发任务下也能保持稳定温度。这意味着数据中心可在不损坏芯片的情况下进行超频，提升计算速度与可靠性，同时避免增加大量闲置硬件以应对峰值需求，从而降低成本。

不过该技术在普及方面也存在工程挑战，其最大障碍是构建微通道，既能保持流量又不削弱硅结构强度，其它挑战还包括防漏封装、冷却液配方优化以及制造工艺集成。