AIデータセンタ用放熱/冷却技術

ChatGPTやDeepSeekをきっかけに、AIの活用が急激に広がっています。AIによる検索処理は通常のWeb検索の数十倍の消費電力を要します。処理の中核を担うAIチップの発熱量は1kW超に達し、システム構築においては冷却が最大の課題となっています。AIサーバーはラック当たりの消費電力が膨大になり、空冷から液冷と冷却方式が移行し、さらに浸漬冷却や沸騰冷却も取り入れられています。データセンタも資源エネルギー庁が設定したPUE目標達成のため、外気取り入れや水冷配管など形態が変わりつつあります。また、ユーザに近いエッジコンピューティングも進み、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。こうした冷却方式の変化に対し、高熱伝導TIMや高性能ヒートシンク、ファン、ヒートパイプやベーパーチャンバーなどの開発が進み、3Dベーパーチャンバーなどの採用も増えています。 　本講ではこれらの新しい冷却手法について、伝熱の基礎から熱対策の実践方法まで幅広く解説します。

1. 高速ネットワークの進展によるデータ量と消費電力の推移
   1. 各分野の今後の動向
      • サーバー
      • 通信
      • 自動車
      • 家電
      • 生産
   2. 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
   3. 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
   4. 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
2. 熱設計に必要な伝熱知識
   1. 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
   2. 熱伝導/対流/輻射のメカニズムと基礎式、パラメータ
   3. 4つの基礎式から熱対策パラメータを導く
   4. 機器の放熱経路と熱対策マップ
3. 高性能AIサーバーの冷却
   1. GPUの発熱量と推奨される冷却方式
   2. サーバーの種類
      • ラックマウントサーバ
      • ブレードサーバ
      • タワー型サーバー
   3. 高発熱半導体デバイスの放熱経路と放熱ボトルネック
   4. 半導体内部の熱抵抗/半導体から冷却器への接触熱抵抗
   5. ヒートシンクの熱抵抗/拡がり熱抵抗
   6. ファンによる冷却とその限界
   7. NVIDIAのAIチップ冷却構造
   8. コールドプレート (間接液冷) の冷却性能と課題
4. 放熱機構を構成する冷却デバイスとその使用法
   1. ヒートシンクの進化と製造方法の多様化
   2. 冷却デバイス (ヒートパイプとベーパーチャンバー) の種類と動作
   3. ヒートパイプの種類と使用事例、使用上の注意
   4. 空冷ファンの種類と使い分け
   5. 強制空冷ファンの特性と選定方法、使い方
   6. PUSH型PULL型の選定とメリット・デメリット
5. データセンタの熱問題と取り組み
   1. PUE目標 (エネ庁)
   2. コールドアイル
   3. ホットアイル
   4. 水冷INRow/水冷リアドア
   5. 最新冷却技術とその課題
   6. 浸漬冷却、沸騰冷却の現状と今後、冷媒の課題
6. エッジ機器 (スマホ・基地局) の筐体伝導冷却
   1. スマホ (iPhone/Pixel) の構造と放熱ルート
   2. グラファイトシートとべーパーチャンバーの活用
   3. 基地局 (スモールセル) の構造と放熱 (RRHとBBU)
7. 放熱材料 (TIM) の特徴と選定法
   1. TIMの種類と特徴
   2. TIMの選定における注意点、評価方法、ポンプアウト対策
   3. 新しい材料のトレンド
      • ギャップフィラ
      • PCM
      • 液体金属
8. 今後の熱問題
   1. チップレットや三次元実装によるインパクト
   2. 光電融合/シリコンフォトニクス
   3. 垂直給電など