X

Microsoft показала микрофлюидное жидкостное охлаждение с каналами в кремнии для чипов Cobalt и Maia

Microsoft объявила о создании микрофлюидной системы жидкостного охлаждения, в которой хладагент циркулирует по микроскопическим каналам, выгравированным прямо в кремниевой подложке процессора. По словам компании, решение отводит тепло в разы эффективнее традиционных холодных пластин, позволяя удерживать температуру дата-центров на приемлемом уровне даже при резком росте нагрузок ИИ-сервисов.

Каналы по толщине сопоставимы с человеческим волосом, а их рисунок — результат совместной работы Microsoft и швейцарского стартапа Corintis. Структуры, вдохновлённые жилками листьев и крыльями бабочек, распределяют поток жидкости по всему кристаллу и предотвращают кавитацию. Технология протестирована на серверных процессорах Cobalt и ИИ-ускорителях Maia; далее компания планирует адаптировать её для трёхмерных многослойных чипов, где проблема отвода тепла стоит особенно остро.

«Микрофлюидика даст нам возможность разгонять кристаллы без риска их расплавить», — подчёркивает технический директор Microsoft 365 Джим Кливейн. По оценкам корпорации, новшество снизит затраты на охлаждение и уменьшит углеродный след дата-центров за счёт сокращения потребления электроэнергии вентиляторами и чиллерами.

Интерес к встраиваемому жидкостному охлаждению сейчас испытывают многие игроки рынка. По отраслевым данным, NVIDIA ведёт переговоры с Asia Vital Components об использовании медных микроканальных пластин для GPU семейства Rubin Ultra, намеченного на 2027 год. Эти процессоры должны обеспечить до 100 петафлопс FP4 и уже на этапе проектирования требуют радикального снижения теплового сопротивления между кристаллом и охладителем.

На фоне экспоненциального роста мощностей искусственного интеллекта классические системы — воздушные кулеры, внешние холодные пластины и даже погружное охлаждение — всё чаще становятся «узким местом». Если микрофлюидика подтвердит обещанные показатели, она может стать отраслевым стандартом и открыть дорогу к ещё более компактным и экономичным вычислительным платформам.