基礎から学ぶAIサーバー／PC／スマホの熱問題と今後の冷却技術

セミナー趣旨

ChatGPTを契機に，AIの活用が急激に広がっています。AI検索処理はWeb検索の数十倍の消費電力を要し，処理の中核を担うAIチップの発熱量は１kW超に達しています。これらのチップを大量に実装したAIサーバーは，ラック当たり数十〜百ｋWの電力を消費し，空冷から液冷，沸騰冷却へと熱対策が移行しつつあります。一方，ユーザ側が使用するスマホ，パソコンもエッジAI化により，処理の分散化が進み，情報通信ハードウエアは全階層で熱問題が深刻化しています。
本講では伝熱の基礎から，これらAI関連冷却技術の現状，今後の課題，対策について幅広く解説します。

受講対象・レベル

エレクトロニクス機器の設計に関わる熱設計技術者，実装技術者，回路基板技術者，信頼性部門の技術者　など 

セミナープログラム

１．データ処理量の増加による冷却へのインパクト

・今後の冷却技術動向　〜サーバー，通信，自動車，家電，生産〜

・CASEやエッジコンピューティングによるエッジ機器の発熱増加　

・AI利用にはさまざまな冷却方式が採用される
　（伝導冷却・冷却デバイス，空冷・水冷）

２．熱設計に必要な伝熱知識

・なぜ熱対策が重要か？　熱を制しないと機能・性能が発揮できない時代に

・熱移動のメカニズム　ミクロ視点とマクロ視点，熱の用語と意味

・熱伝導・対流・輻射のメカニズムと基礎式，パラメータ

・４つの基礎式から熱対策パラメータを導く

・機器の放熱経路と熱対策マップ

３．AIチップの放熱と冷却デバイス

・GPUの発熱量と推奨される冷却方式

・サーバーの種類　ラックマウントサーバ／ブレードサーバ／タワー型サーバ

・高発熱半導体デバイスの放熱経路と放熱ボトルネック

・半導体内部の熱抵抗／半導体から冷却器への接触熱抵抗

・ヒートシンクの熱抵抗／拡がり熱抵抗

・ファンによる冷却とその限界

・NVIDIAのAIチップ冷却構造

・コールドプレート（間接液冷）の冷却性能と課題

４．データセンターの熱問題とその対策

・PUE目標（エネ庁）

・コールドアイル・ホットアイル

・水冷INRow／水冷リアドア

・最新冷却技術とその課題

・浸漬冷却，沸騰冷却の現状と今後，冷媒の課題

５．小型高速通信機器の冷却　〜スマホ／基地局〜

・iPhone17ProとAirの冷却構造の違い

・iPhoneとPixelの思想の違い

・グラファイトシートとべーパーチャンバーの活用

・基地局（スモールセル）の構造と放熱（RRHとBBU）

６．放熱材料（TIM）の特徴と選定法

・TIMの種類と特徴

・TIMの選定における注意点，評価方法，ポンプアウト対策

・新しい材料のトレンド（ギャップフィラ，PCM，液体金属）

７．実装技術動向と熱問題

・チップレットや３次元実装によるインパクト

・光電融合／シリコンフォトニクス

・垂直給電　など

８．オンチップ冷却最前線

・３次元マイクロ流路

・IBMのICECOOL

・TSMCのオンチップ水冷

◎　質疑応答

セミナー講師

国峯 尚樹 氏
（株）サーマル デザイン ラボ 代表取締役

セミナー受講料

43,000円（消費税込）※テキスト代を含みます。