Tujuan inti dari Diamond Thermal Solution adalah untuk merespons tekanan pendinginan sistem dan pusat data yang disebabkan oleh pendakian cepat NVIDIA AI GPU TDP: 1. Keuntungan dari bahan berlian dalam mengurangi ketahanan panas Jalur termal dari "penutup tembaga + TIM + pelat dingin" tradisional sudah cukup ketat di sekitar 700W, dan resistansi termal terutama terjebak di area antarmuka beberapa ratus mikron antara chip dan pelat dingin. Konduktivitas termal tembaga adalah sekitar 400 W / m · K, berlian CVD polikristalin kelas atas dapat mencapai 1000-1500 W / m · K, dan kristal tunggal bahkan mendekati 2000 W / m · K, yang setidaknya 3-5 kali lipat dari tembaga. Memperkenalkan berlian ke dalam level chip (menggantikan bahan TIM saat ini) diharapkan dapat mengurangi resistansi termal vertikal lebih dari 50% di bawah ketebalan dan area yang sama, dan dalam praktiknya, GPU 1–2kW dapat menurunkan suhu persimpangan sebesar 10–20°C, atau mengkonsumsi beberapa ratus watt daya sambil mempertahankan batas suhu atas asli. Hal ini memungkinkan set perangkat keras pendingin cair atau pendingin perendaman yang sama bertahan selama beberapa generasi lagi ketika B200/B300 didorong ke 1,2–1,4kW dan Rubin/Ultra didorong ke 2,3–3,5kW, menyisakan ruang untuk desain termal untuk lebih banyak GPU dalam unit dan kabinet yang berdiri sendiri. 2. Keandalan dan masa pakai paket sangat meningkat Ketika konsumsi daya naik menjadi 2.000W atau bahkan di atas 3.000W, gradien suhu dan tegangan termal paket, papan pembawa, dan papan akan berlipat ganda, menyebabkan lengkungan paket dan gelembung TIM, dan menyebabkan kelelahan sambungan solder dan RDL/benturan retak, yang memengaruhi keandalan jangka panjang. Penyebar Panas Berlian tidak hanya menghantarkan panas secara vertikal, tetapi juga memiliki konduktivitas panas dalam bidang yang tinggi, yang dapat dengan cepat meratakan hotspot dalam jarak beberapa milimeter, menyebarkan puncak panas 300-500W yang awalnya terkonsentrasi di area lokal, sangat mengurangi perbedaan suhu antara area yang berbeda di chip. Ini setara dengan "mengurangi tekanan" antara paket dan substrat: ketidakcocokan ekspansi termal antara silikon, bahan kemasan dan substrat dikurangi, dan siklus kelelahan sambungan solder paket dan solder diperpanjang. Untuk GPU berdaya tinggi seperti Rubin / Rubin Ultra / Feynman, layanan pelatihan dan inferensi LLM jangka panjang dapat beroperasi lebih stabil pada frekuensi nominal, mengurangi pemborosan daya komputasi yang disebabkan oleh panas berlebih dan downclocking atau tayangan ulang yang tidak normal, dan juga meningkatkan MTBF dan masa pakai secara keseluruhan. 3. Fleksibilitas dalam biaya dan perluasan pusat data Ketika TDP dari satu GPU lebih tinggi, daya seluruh kabinet dengan cepat mendekati atau melebihi 120kW atau 130kW, dan distribusi daya dan infrastruktur pendinginan pusat data harus sangat diubah. Jika sisi chip tidak meningkatkan konduktivitas termal, ia hanya dapat terus membangun CDU, menara pendingin, dan arsitektur distribusi daya yang lebih mahal, dan sering dipaksa untuk menurunkan suhu air pendingin dan mengubah laju aliran ke batas suhu tekanan. Setelah memperkenalkan pendinginan chip berlian, suhu satu GPU lebih rendah dan kemungkinan downclocking menurun pada suhu dan aliran air yang sama, dan "daya komputasi stabil per rak" yang disediakan oleh setiap kabinet benar-benar meningkat. Pada saat yang sama, karena hambatan termal yang berkurang, ada juga peluang untuk memungkinkan suhu air yang lebih tinggi atau laju aliran yang lebih rendah, mengurangi konsumsi energi pompa dan pendingin. Lebih penting lagi, ini membuka fleksibilitas desain termal untuk GPU GPU 3,5kW ~ 5kW berikutnya seperti Rubin Ultra dan Feynman, memungkinkan produsen sistem dan penyedia cloud untuk mempertimbangkan pendinginan berlian sebagai "opsi peningkatan tingkat material" saat merencanakan kluster AI generasi berikutnya.