AI 하드웨어의 열 관리 및 전자 냉각

Siri 및 Alexa와같은가상비서, 얼굴인식, 자율주행자동차는딥러닝및자연어처리에크게의존하고있습니다. 딥러닝은더많은신경망레이어를사용하여인간두뇌의학습능력을시뮬레이션하고컴퓨터가대량의데이터를처리하며데이터의패턴을인식하여특정작업을수행하도록트레이닝할수있습니다.

딥러닝용으로특별히설계된반도체는컴퓨터네트워크와비교해상당한이점을제공합니다. 코어가더많고, AI에최적화되었으며, 번개처럼신속한처리를위해매우짧은대기시간을제공하는거대한온칩메모리가특징입니다. 이로인해많은열을발산하므로전반적인성능을보장하고조기고장을방지하기위해이열을제거해야합니다.

적절하게열을관리하여딥러닝 AI 하드웨어의전반적인성능보장및조기고장방지

본웨비나를시청하여딥러닝머신의 AI 하드웨어열관리에관한인사이트를얻으십시오. 설계자는신속한시뮬레이션을통해공기냉각과같은옵션을평가할수있습니다. 설계자는시뮬레이션을통해실현불가능한냉각솔루션에시간을낭비하지않고, 지금까지제작된것중가장큰칩의전반적인성능을보장하는냉각시스템의특성화로넘어왔습니다.

많은열을발산하는자연어처리 AI 하드웨어를위한냉각최적화

딥러닝용으로개발된시스템은많은열을발산하기때문에설계자는성공적으로 AI 하드웨어를구축하기위해냉각최적화를우선시해야합니다. 시뮬레이션은설계자의툴킷에있는강력한도구로, 열제거최적화에도움을줄수있습니다. Simcenter Flowtherm XT CFD 시뮬레이션은냉각판매니폴드의냉각수채널을최적화하는데도움을주었습니다.

전자냉각솔루션열관리전문가가냉각최적화를해결하는방법

Electronic Cooling Solutions Inc의열관리전문가가지금까지제작된가장큰칩을위한냉각솔루션을개발하기위해 Cerebras 엔지니어와어떻게협업했는지확인하십시오. 몇가지주제를소개하면다음과같습니다.

• 이 응용 분야에서 공랭식이 아닌 수랭식을 선택한 이유
• Simcenter Flotherm XT를 사용하여 냉각판을 설계한 방법
• 최적의 성능을 발휘하기 위해 전체 설계에서 각 IC가 동일 목표 온도에 근접하여 작동하게 하는 방법
• 웨이퍼의 각 IC가 냉각수의 흐름을 정확히 얻을 수 있도록 지원하는 마이크로 채널 설계
• 시뮬레이션의 정확도를 뒷받침하는 시뮬레이션 및 테스트 전략 사용