AI算力爆发,谁来突破硬件散热传统制造加工瓶颈?

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作者：微信文章
随着人工智能技术在各行业的广泛应用，AI算力呈现指数级增长，对硬件散热提出了近乎苛刻的要求。传统散热方案在应对高功率芯片与异构计算集群的高热流密度时已显疲态，尤其在超薄翅片、微流道等精密结构领域，制造工艺的限制正成为提升散热效能的关键瓶颈。



大族聚维研发团队基于大族激光数十年的激光技术积累，成功将波长为532nm的绿光激光器应用于SLM技术。该创新有效克服了传统红外激光在加工高反射率铜材料时的能量反射难题，为实现高致密度、高导热性纯铜构件的制造提供了重要工艺路径。



在此基础上推出的HANS M360G绿光金属3D打印设备，采用直径约20μm的细小绿光斑设计，通过极高的功率密度和精细的操控能力，实现了高致密度、高精度、高性能的纯铜构件制造。



在设备创新的基础上，工艺开发团队从粉末定制化入手，选用小粒径纯铜粉末作为原材料，并对激光功率、扫描速度及线间距等核心参数进行系统性的矩阵测试与优化，最终确立了单道扫描策略。该工艺成功将熔池宽度控制在极小范围，从而实现了0.1mm极限薄壁结构的高质量成形。



测试数据证实，采用0.1mm超薄壁厚散热器的换热效率较传统方案提升超过40%。该设备凭借一体化成型技术，不仅能在有限空间内布置更多鳍片以增大散热面积，更从根源上消除了接触热阻，从而实现了热量沿连续材料路径的高效传导，尤其适用于应对AI训练服务器中GPU集群的瞬时高热流密度挑战。





此外，金属3D打印技术能在散热器性能上实现重大突破，还得益于它能实现那些“为散热而生”的复杂结构。

例如，在针对高端AI计算加速卡的散热解决方案中，HANS M360G可制造出随形贴合芯片的异形结构，通过增大换热面积、优化流道设计与强化流体混合，实现高效散热、降低泵功损耗并有效避免局部过热现象。



这类具备高度定制化特征的复杂内部构型是传统加工工艺难以实现的。而借助金属3D打印技术，不仅完成了一体化成型，更在流阻控制与热应力分布等关键指标上表现出卓越性能。

HANS M360G绿光金属3D打印设备凭借其在纯铜材料加工与微细结构成型方面的独特能力，正在不断拓展散热器设计的可能性边界。从超薄翅片到复杂流道，该技术为下一代AI基础设施的热管理方案提供了坚实支撑。

随着AI硬件持续向高集成度、高功率密度发展，散热技术已从配套技术跃升为决定算力上限的关键。金属3D打印所带来的设计自由，正推动散热理念从“制造可行”迈向“性能最优”，成为实现更高AI算力的核心推动力。

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