南極熊導讀:隨著人工智能(AI)技術的快速發展,芯片的計算能力不斷提升,功耗也隨之急劇上升。如何有效管理這些高功率密度芯片產生的熱量,已成為數據中心和高性能計算系統設計中的關鍵挑戰。
2025年5月20日,南極熊獲悉,美國初創公司 Fabric8Labs 推出了一項創新性的冷卻解決方案——基于其獨有的電化學增材制造 (ECAM)技術打造的高精度冷板,實現對芯片熱點區域的精準冷卻。這項技術具備無需高溫處理、支持復雜結構制造等優勢,為下一代AI芯片的熱管理提供全新思路。
△ Fabric8Labs 電化學增材制造 (ECAM)技術介紹視頻
核心技術突破:ECAM金屬3D打印打造高效冷板
Fabric8Labs 最新開發的冷板采用其自主研發的電化學增材制造 (Electrochemical Additive Manufacturing, ECAM)技術,能夠將冷卻通道精確映射到芯片上發熱最嚴重的“熱點”區域,從而實現高效的局部強化冷卻。
與傳統的激光或電子束金屬3D打印不同,ECAM是一種在常溫下進行的金屬沉積工藝,不需要高溫燒結或復雜的后處理步驟。這種特性使得它可以直接在對溫度敏感的材料表面(如PCB基板、硅片或現有金屬部件)上進行打印,避免了因熱應力造成的變形或損壞。
通過ECAM技術,能夠在冷板內部構建分辨率達33微米的精細銅制翅片結構,引導冷卻劑精準流向芯片的關鍵發熱部位。相比傳統微通道冷卻方案,這種定制化設計使整體散熱性能提升了48% ,顯著改善了芯片的溫度均勻性。
△高精度、33 微米體素可實現復雜功能,從而最大程度提高性能。
應用落地:3D打印冷板打造高性能液冷服務器
南極熊獲悉,這項技術已被知名服務器制造商Wiwynn成功應用于其新一代液冷服務器產品中。Wiwynn推出了支持高達3.5kW冷卻能力的冷板模塊,進一步開發了面向未來高功率芯片的雙面冷卻方案。此外,該公司還與緯創科技合作,成為首批提供液冷版 NVIDIA GB200 NV72 機架系統的廠商之一。
Wiwynn 還推出了基于最新 AMD Instinct MI350 系列 GPU 的服務器平臺,其AI推理性能較上一代MI300X提升了35倍 。如此巨大的性能躍升也帶來了前所未有的散熱壓力,因此,采用Fabric8Labs提供的 ECAM 冷板技術,成為其熱管理系統的重要組成部分。Wiwynn還與nVent合作開發了用于機架級液冷系統的冷卻液分配單元 (Coolant Distribution Unit, CDU),進一步完善了整個液冷生態體系。
△ Fabric8Labs 的3D打印機
拓展應用:AEWIN采用ECAM技術優化網絡設備散熱
除了服務器領域,Fabric8Labs 的 ECAM 技術也在 AI 數據中心的網絡設備中找到了新的應用場景。中國領先的嵌入式系統廠商 AEWIN Technologies將ECAM技術用于3D微網格冷板的制造。相比傳統散熱方案,這種微網格結構在熱性能方面提升了1.3°C/100W ,且表面積增加了超過900% 。
這些高度復雜的微細結構不僅大幅提升了與冷卻劑之間的接觸效率,還能形成類似毛細血管的流動網絡,持續更新沸騰界面處的冷卻液,從而實現更高效的相變冷卻效果。
AEWIN 先進技術研發部總監劉博士表示:“隨著數據和邊緣 AI 復雜度的指數級增長,我們迫切需要本地化的高性能計算能力。借助 Fabric8Labs 的 ECAM 技術,我們在系統級設計上實現了重大突破,顯著提升了能效比和總體擁有成本。”
△室溫處理允許在多種材料上進行直接打印,例如印刷電路板、引線框架、陶瓷、金屬和硅。
資本加持與行業認可:多方投資看好ECAM未來發展
Fabric8Labs 的技術創新也獲得了業界廣泛關注與資本青睞。公司目前已獲得包括 imec.xpand、TDK Ventures、英特爾投資 (Intel Capital)以及施耐德電氣在內的多家知名機構的投資。
Fabric8Labs 產品與應用副總裁 Ian Winfield 表示:“我們非常高興能夠與 Wiwynn 這樣的行業領導者合作,共同推動先進冷卻技術的發展。ECAM 支持基于 SoC 功率圖譜的冷卻設計,幫助客戶提升性能、效率和設備可靠性。”
△ECAM 銅純度為 99.95%,具有最佳的熱性能和電性能。
展望未來:ECAM或將引領下一代熱管理革命
隨著AI芯片向更高功率、更高密度方向發展,傳統風冷和簡單液冷方案已難以滿足日益增長的散熱需求。而 Fabric8Labs 的 ECAM 技術憑借其高精度、低成本、無需后處理等優勢,正逐步成為解決這一難題的有力工具。未來,ECAM 技術有望廣泛應用于 高性能計算、自動駕駛、邊緣計算、5G通信 等多個前沿領域,為全球半導體行業的可持續發展注入新動能。正如 Ian Winfield 所言:“這不是一次簡單的技術升級,而是熱管理方式的根本性變革?!?/strong>
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