یک راه‌حل خنک‌کننده جدید برای دستگاه‌های یادگیری ماشینی: پشتیبانی سخت‌افزاری از ورقه‌های گرافیت حرارتی
 

هنگامی که دستگاه‌های یادگیری ماشینی با سرعت بالا در حجم وسیعی از داده‌ها کار می‌کنند و زمانی که آموزش مدل‌های پیچیده، تراشه‌ها را تحت بار سنگین قرار می‌دهد، «دمای بالا» به یک مقاومت نامرئی تبدیل می‌شود که انتشار قدرت محاسباتی را محدود می‌کند. دمای بیش از حد بالا می‌تواند منجر به کاهش راندمان محاسباتی، به خطر افتادن پایداری سخت‌افزار و حتی آسیب غیرقابل برگشت به اجزای ظریف شود.

ظهور ورقه‌های گرافیت رسانای حرارتی، یک «راه‌حل سخت‌افزاری» برای خنک کردن دستگاه‌های یادگیری ماشینی ارائه می‌دهد. این ماده جدید که رسانایی حرارتی بالا را با نازکی ترکیب می‌کند، مانند یک «بزرگراه هدایت حرارتی» عمل می‌کند و به سرعت گرمای متمرکز تولید شده توسط هسته تراشه را هدایت و پخش می‌کند. چه خوشه‌های GPU با چگالی بالا در سرورهای یادگیری عمیق و چه فضاهای فشرده دستگاه‌های محاسباتی لبه، می‌تواند به طور انعطاف‌پذیر با ساختارهای پیچیده سازگار شود، به سطح منابع حرارتی بچسبد و گرما را به طور موثر منتقل و دفع کند، بدون اینکه فضای زیادی را اشغال کند.

ورقه‌های گرافیت رسانای حرارتی نوعی ورق رسانای حرارتی کامپوزیت با گرافیت اضافه شده هستند. رسانایی حرارتی عالی آن‌ها می‌تواند به طور موثر مشکلات رایج مواد رابط حرارتی را حل کند. این ماده ساختار تقویت‌شده با فویل آلومینیومی را اتخاذ می‌کند تا اطمینان حاصل شود که در حین استفاده، یکپارچگی ساختاری خود را از دست نمی‌دهد. اتصال آن به سطوح مختلف آسان و نصب آن راحت است. این ماده اغلب به عنوان یک رابط حرارتی بین ترانزیستورها و سینک‌های حرارتی و همچنین بین اجزای بزرگ استفاده می‌شود.

ویژگی‌های محصول ورقه‌های گرافیت رسانای حرارتی
● رسانایی حرارتی عالی: 2.0W - 1700W/mk
● دمای شکل‌دهی بالا، عملکرد پایدار و قابل اعتماد، بدون مشکلات پیری
● انعطاف‌پذیری خوب، برش و پردازش آسان، نصب و استفاده
● نرم و قابل خم شدن، سبک وزن و نازک، راندمان بالای محافظ EMI
● مطابق با EU RoHS، الزامات برای هالوژن‌زدایی و سایر مواد مضر را برآورده می‌کند.

از مدل‌های الگوریتمی که به طور مداوم آموزش داده می‌شوند تا پاسخ‌های تصمیم‌گیری هوشمندانه در زمان واقعی، ورقه‌های گرافیت حرارتی، با قابلیت‌های اتلاف حرارت پایدار خود، یک پایه «خنک» محکم برای دستگاه‌های یادگیری ماشینی ایجاد می‌کنند و امکان خروجی قدرت محاسباتی پایدارتر و عملکرد بهتر را فراهم می‌کنند و در نتیجه به یک نیروی محرکه کلیدی برای تکرار هوش تبدیل می‌شوند.