适用于深度学习机器 AI 硬件及电子冷却的热管理

虚拟助手（如 Siri 和 Alexa）、人脸识别以及无人驾驶汽车在很大程度上依赖于深度学习和自然语言处理。深度学习更多使用神经网络层来模拟人脑的功能进行学习，并能够通过海量数据处理和数据模式识别来训练计算机完成特定任务。

与计算机网络相比，专为深度学习而设计的芯片能提供更为显著的优势：更多的核心、更好的 AI 优化、更大的片上内存，从而实现快速处理以大幅降低延迟。但它会散发大量热量，必须散除这些热量才能保证整体性能并避免过早出现故障。

借助合适的热管理确保深度学习 AI 硬件的整体性能并避免过早出现故障

请观看此网络研讨会，深入了解如何对深度学习机器的 AI 硬件进行热管理。设计师可以使用快速仿真评估气冷等各种冷却选项。借助仿真，设计师能够避免在不可行的冷却解决方案上浪费时间，进而设计出可保证大型芯片整体性能的冷却系统。

适用于高发热量的自然语言处理 AI 硬件的冷却优化

专为深度学习而开发的系统会散发大量热量，要制造出色的 AI 硬件，设计师必须优先考虑冷却优化问题。仿真是设计师工具包中的一大利器，能够帮助设计师优化散热。Simcenter Flowtherm XT CFD 仿真能够帮助设计师优化冷板歧管中的冷却液通道。

来自 Electronic Cooling Solutions Inc 的热管理专家如何解决冷却优化问题

了解来自 Electronic Cooling Solutions Inc 的专家如何与 Cerebras 工程师合作开发适用于大型芯片的冷却解决方案。部分主题包括：

• 为什么为该应用选择液冷而不是气冷
• 如何使用 Simcenter Flotherm XT 设计冷板
• 如何通过整体设计保证每个集成电路 (IC) 都以接近于相同目标温度的温度运行，这一点对实现理想性能十分关键
• 可确保晶片上每个 IC 的冷却液都正确流动的微通道设计
• 使用仿真和测试策略加强仿真保真度