AI技术高速迭代，芯片算力持续拉满，海量数据高速运算带来的发热难题愈发突出。芯片一旦过热，性能、稳定性同步下滑，散热瓶颈已然成为制约我国算力产业进阶的关键堵点。近日，湖北大学联合湖北江城实验室取得关键技术突破，创新将散热结构集成进芯片内部，为大功率AI芯片打造出一套高效低耗的全新冷却方案。

一组关键数据直观凸显散热的重要性：AI芯片温度每升高10摄氏度，整体使用可靠性直接折损一半。想要保障芯片稳定满负荷运行，快速导出热量是核心。当前行业通用散热方案均存在明显短板，风冷仅适配百瓦级低功耗芯片，面对千瓦级高热算力芯片完全失效；传统外置液冷流体通行阻力大、配套能耗高，还容易出现芯片降温冷热不均的问题。湖北大学吴小虎团队跳出传统外置散热思路，创新将微型散热通道嵌入芯片本体，让冷却液紧贴芯片发热核心实现贴身降温。

湖北大学集成电路学院教授 吴小虎：直接在芯片的底部刻蚀这种微通道，进行液冷的方式。普通的液冷流道设计都是竖直的，非常简单的结构。我们设计的双层歧管换热器，使得水流在入口的时候能够更均匀分散，降温的效果更好。

这套芯片嵌入式液冷架构，在超高功率算力场景优势显著。千瓦级负载工况下，传统散热方案会让芯片温度飙升至一两百摄氏度，极易引发算力衰减、设备宕机故障；而这套自研内置液冷系统，可将芯片工作温度稳定控制在100摄氏度以内。除此之外，团队同步研发高辐射散热涂层，补齐芯片表层散热短板，内外协同双重散热，进一步大幅提升整体散热效率。

湖北大学集成电路学院教授 吴小虎：通过热辐射方式散热，最多能够达到20%以上，也是一个非常重要的方向。后期会考虑射流这一块，把降温效果做得更好。

目前，该芯片内置散热技术已全部完成可行性验证实验。这项自主创新成果，有望补齐国产高端芯片散热领域技术短板，突破海外散热方案技术壁垒，为我国算力基础设施自主可控、高质量发展提供硬核技术支撑。

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（审稿：覃红英　终审：宋韧）