ダイヤモンドサーマルソリューションの核心目的は、NVIDIA AI GPU TDPの急速な上昇によってシステムおよびデータセンターの冷却圧力に対応することです。 1. ダイヤモンド材料が耐熱性を低減する利点 従来の「銅カバー+TIM+コールドプレート」の熱経路はすでに約700Wでかなり狭く、熱抵抗は主にチップとコールドプレートの間の数百ミクロンの界面に集中しています。 銅の熱伝導率は約400 W/m·Kであり、高級多結晶CVDダイヤモンドは1000〜1500 W/m·Kに達し、単結晶は銅の少なくとも3〜5倍に近づく2000 W/m·Kに達します。 チップレベルにダイヤモンドを導入(現在のTIM材料の代替)ことで、同じ厚さと面積で垂直熱抵抗を50%以上削減すると期待されており、実際には1〜2kWのGPUは接合温度を10〜20°C下げたり、数百ワットの電力消費で元の上限温度を維持したりします。 これにより、B200/B300が1.2〜1.4kW、Rubin/Ultraが2.3〜3.5kWに押し上げられるまで、同じ液冷や浸水冷却ハードウェアが数世代にわたって長持ちし、スタンドアロンユニットやキャビネットでのより多くのGPUの熱設計の余地が残ります。 2. パッケージの信頼性と寿命が大幅に向上します 消費電力が2,000W、あるいは3,000Wを超えると、パッケージ、キャリアボード、基板の温度勾配や熱応力が増幅し、パッケージの歪みやTIMの気泡、はんだ付け疲労やRDL/バンプクラックを引き起こし、長期的な信頼性に影響を及ぼします。 ダイヤモンドヒートスプレッダーは垂直方向に熱を伝導するだけでなく、面内熱伝導率も高く、数ミリメートル以内でホットスポットを素早く平らにし、元々局所的に集中していた300〜500Wの熱ピークを拡散させることで、チップ内の異なる部分間の温度差を大幅に低減します。 これはパッケージと基板間の「圧力の解放」に相当し、シリコン、包装材料、基板間の熱膨張の不一致が軽減され、パッケージの歪みやはんだジョイントの疲労サイクルが延長されます。 Rubin / Rubin Ultra / Feynmanのような高出力GPUでは、長期的なLLMトレーニングおよび推論サービスが定称周波数でより安定的に動作し、過熱やダウンクロック、異常な再実行による計算能力の浪費を削減し、MTBFや寿命を延ばします。 3. データセンターコストと拡張の柔軟性 単一のGPUのTDPが高い場合、キャビネット全体の電力はすぐに120kWまたは130kWに近づくかそれを超え、データセンターの電力分配および冷却インフラを大幅に刷新する必要があります。 チップ側が熱伝導率を改善しなければ、より高価なCDU、冷却塔、電力分配アーキテクチャの構築を続けるしかなく、冷却水の温度を下げ、圧力温度の上限まで流量を上げざるを得なくなります。 ダイヤモンドチップ冷却を導入すると、単一のGPUの温度は低くなり、同じ水温と流量でダウンクロックの確率が低下し、各キャビネットが提供する「ラックあたりの安定した計算能力」は実際に増加します。 同時に、熱抵抗が低減されることで、より高い水温や低流量を許容し、ポンプやチラーのエネルギー消費を削減する可能性もあります。 さらに重要なのは、Rubin UltraやFeynmanなどの3.5kW~5kWのGPUに対する熱設計の柔軟性を開放し、システムメーカーやクラウドプロバイダーが次世代AIクラスターを計画する際にダイヤモンド冷却を「材料レベルのアップグレードオプション」として検討できるようにすることです。