AI時代において、高熱伝導性インターフェース材料はデータセンターの冷却問題をどのように解決できるのか？

AIの巨大モデルやVR/ARといった「電力消費の怪物」が猛烈に稼働する中、データセンター内のCPUやGPUは「高温テスト」を受けています。これらは計算能力の中核であり、最大の熱源でもあります。放熱が追いつかなくなると、機器の安定性が損なわれるだけでなく、エネルギー消費や運用・保守コストも急速に上昇します。この放熱のジレンマを打破する鍵は、しばしば見過ごされがちな細部にあります。それは、熱伝導性インターフェース材料です。では、データセンターの「熱の不安」はどこから来るのでしょうか？
 

AI時代における計算能力の需要は指数関数的に増加しています。
 

高性能プロセッサ（CPU/GPUなど）は、データセンターの「心臓」として、フルロードで動作する際に大量の熱を継続的に放出します。この熱が迅速に放散されない場合、パフォーマンスの低下やシステム障害を引き起こす可能性があります。
 

高密度ストレージデバイス：

データスループットが増加すると、ストレージチップから発生する熱も急増します。過剰な熱は、データの読み書き速度だけでなく、デバイスの寿命にも直接影響します。

1. 高熱伝導性インターフェース材料：3つの「熱強化ツール」の詳細な性能分析

AIの計算能力の「熱の負担」に対処するには、通常の熱伝導性材料だけでは不十分です。現在、高熱伝導性インターフェース材料は、すでに専用の「特殊熱伝導性材料」ラインナップを開発しています。20年の製造経験を持つZIITEKは、業界の課題を深く理解しており、データセンターの冷却問題を解決するために以下の製品を推奨しています。

高熱伝導性シリコンシート：「柔軟な熱伝導シート」複雑なシナリオに適しています
 

コア性能：熱伝導率は通常1.0～13 W/(m・K)です。優れた柔軟性と絶縁性を備えています。製品の耐火性評価はUL94 - V0に達しています。自己粘着性があり、追加の接着剤は必要ありません。機器の隙間の厚さに合わせてカスタマイズできます。
 

適用シナリオ：CPU/GPUクーラーとマザーボード間の高精度な接着領域、ストレージデバイスモジュールの隙間充填 - さまざまな高さのコンポーネントを同時に収容でき、ハードコンタクトによる機器の損傷を回避します。
AIシナリオの利点：AIサーバーの密集したコンポーネントレイアウトにおいて、不規則な隙間を柔軟に埋めることができ、放熱効率と機器保護のバランスを取ることができます。

2. 高熱伝導性相変化材料：温度に適応する「インテリジェント熱伝導層」
 

コア性能：室温では固体状態（輸送と設置を容易にする）。温度が50～60℃に達すると、半液体状態に相変化し、チップとヒートシンクの表面に密着します。
 

適用シナリオ：高性能CPU/GPUのコア放熱面 - 相変化後、ナノスケールの微小な隙間を埋めることができ、インターフェース熱抵抗を大幅に低減します。
 

AIシナリオの利点：大規模な計算クラスターでは、個々のチップの消費電力が上昇し続けています。高熱伝導性ゲルは、集中した熱を迅速に移動させ、チップの局所的な過熱が計算能力の低下を引き起こすのを防ぎます。
AIシナリオの利点：大規模AIモデルのトレーニング中、チップは長時間高負荷・高温の状態を維持します。相変化材料は密着を維持し、従来の固体材料の熱膨張と収縮が熱伝導の不連続性を引き起こすのを防ぎます。