MM18芯片散热方案设计要点有哪些？

Question

在高功耗场景下，MM18芯片的热设计功耗（TDP）较高，容易导致局部热点和温度骤升，影响系统稳定性与寿命。因此，散热方案需综合考虑热传导、热扩散与热对流效率。常见问题包括：如何选择合适的散热材料（如导热垫、热管、均热板）以提升界面传热效率？如何优化PCB布局以增强散热路径？是否需要采用风冷或液冷等主动散热方式？此外，还需评估芯片封装与散热器之间的接触热阻，以及系统级热管理策略（如动态调频、温控风扇）的有效性。设计时应结合仿真分析与实测验证，确保散热方案在性能、成本与可靠性之间取得平衡。

Answer 1

一、高功耗场景下MM18芯片的热设计挑战

随着MM18芯片在高性能计算、AI推理、图形渲染等高功耗场景中的广泛应用，其热设计功耗（TDP）显著升高，导致局部热点和温度骤升问题愈发突出。这不仅影响系统稳定性，还可能缩短芯片和主板的使用寿命。

热管理的核心在于提升热传导、热扩散与热对流效率。因此，设计者需从多个维度出发，包括材料选择、PCB布局优化、散热方式决策、接触热阻评估以及系统级热管理策略。

二、散热材料选择：提升界面传热效率

散热材料在芯片与散热器之间起到关键桥梁作用。常见的材料包括导热垫、热管和均热板（Vapor Chamber）。

• 导热垫（Thermal Pad）：适用于中低功耗场景，具有良好的压缩性和电绝缘性，但导热系数较低（通常为3~8 W/m·K）。
• 热管（Heat Pipe）：利用相变原理高效传热，适合高热流密度场景，导热系数可达1000 W/m·K以上。
• 均热板（Vapor Chamber）：相比热管，具备更均匀的热扩散能力，适用于热点集中且空间受限的设计。

选择时应结合材料导热性能、成本、装配工艺以及芯片封装类型。

三、PCB布局优化：增强热传导路径

PCB是芯片热量传导至外部环境的重要路径。合理布局可有效降低热阻、提升散热效率。

优化方向	具体措施
电源与地平面设计	增大铜箔面积，增强热传导能力
过孔布置	在芯片下方布置密集过孔，形成“热通路”
元件布局	发热元件分散布局，避免局部热聚集
散热焊盘	芯片底部设计大面积散热焊盘，并连接至多层地层

四、散热方式选择：风冷 vs 液冷

在高功耗场景中，被动散热往往无法满足需求，需引入主动散热方式。

• 风冷（Air Cooling）：成本低、维护简单，适用于TDP在150W以下的场景，但噪音较大，效率受限。
• 液冷（Liquid Cooling）：通过冷却液循环带走热量，适用于TDP超过200W的高性能系统，如AI服务器、GPU集群。

选择时应综合考虑系统功耗、空间限制、可靠性要求及运维成本。

五、接触热阻评估：芯片封装与散热器界面

芯片封装与散热器之间的接触热阻是影响热传导效率的重要因素。影响因素包括：

1. 表面平整度与粗糙度
2. 接触压力
3. 界面材料（TIM）类型与厚度
4. 封装材料热膨胀系数匹配

建议采用红外热成像或热阻测试仪进行实测，并结合仿真工具（如ANSYS、FloTHERM）进行建模分析。

六、系统级热管理策略

在硬件设计基础上，系统级热管理策略可进一步提升整体散热效能。

graph TD
            A[芯片温度监测] --> B{是否超温阈值?}
            B -- 是 --> C[降低频率/电压]
            B -- 否 --> D[维持当前状态]
            C --> E[风扇调速]
            D --> E
            E --> F[记录日志与预警]

常见策略包括：

• 动态调频（DVFS）
• 温控风扇调速
• 热感知调度（Thermal-aware Task Scheduling）
• 热关断保护机制

七、仿真与实测验证：确保设计平衡

设计过程中应采用热仿真工具进行多轮建模分析，确保在性能、成本与可靠性之间取得最优平衡。

# 示例：使用Python调用仿真工具接口（伪代码）
def run_thermal_simulation(chip_tdp, material_type, cooling_method):
    model = ThermalModel(chip_tdp)
    model.set_material(material_type)
    model.set_cooling(cooling_method)
    result = model.solve()
    return result.temperature_distribution
    

仿真完成后，需通过实测验证，包括红外热成像、热电偶测量等手段，以确保设计符合预期。