Ahogy a mesterséges intelligencia versenye fokozódik, a csúcskategóriás GPU-chipek{0}}áramfogyasztása továbbra is drámai mértékben növekszik. Az NVIDIA H100 egy-kártyás fogyasztása eléri a 700 W-ot, az új Blackwell sorozat ezt 1000–1400 W-ra növeli, a legújabb Vera Rubin architektúrájú GPU csúcsfogyasztása pedig meghaladja a 2300 W-ot. Az ilyen extrém teljesítményszintek a következő generációs mesterséges intelligencia chipek fejlesztésének fő szűk keresztmetszetévé váltak.
Jelenleg a folyadékhűtést és a merülőhűtést széles körben alkalmazzák az iparágban a szerverszintű hőkezelésben. Ezek a megközelítések azonban nem tudják megoldani a forgácsközeli lokális hőfelhalmozódás alapvető problémáját. A tartósan fennálló forró pontok frekvenciaszabályozáshoz és teljesítménycsökkenéshez vezetnek, ami súlyosan korlátozza a csúcskategóriás AI chipek képességét. A gyémánt alapú hőelvezetési technológia hatékony módja ennek a kihívásnak.
Általános tévhit a piacon, hogy a gyémánt elsődleges előnye pusztán a magas hővezető képessége. Valójában a gyémánt versenyképessége kettős képességében rejlik: az ultramagas hővezető képesség és a forgácsanyagokhoz való kiváló hőtágulási illeszkedés -egy olyan kombináció, amelyet a hagyományos anyagok, például a réz, az ezüst és a szilícium-karbid nem képesek könnyen elérni.
A legfontosabb adatok azt mutatják, hogy a CVD egykristályos gyémánt hővezető képessége meghaladja a 2000 W/(m·K), az izotóposan tisztított változatok pedig a 3000 W/(m·K)-mintegy ötszörösét a hagyományos réznek. Ami még kritikusabb, a gyémánt kiváló termikus kompatibilitást kínál: a hőtágulási együtthatója (CTE) mindössze 1,0–1,1 ppm/K, ami szorosan megegyezik a szilícium 2,6 ppm/K értékével, ami mindössze 1,5 ppm/K termikus eltérést eredményez. Ezzel szemben az iparban általánosan használt réz CTE értéke 16,5–17 ppm/K, ami a szilíciummal való eltérést körülbelül 14 ppm/K{12}}nagyságrenddel nagyobb, mint a gyémánté.
A jelenlegi mesterséges intelligencia chipek általában 2,5D és 3D halmozási eljárásokat alkalmaznak, amelyek sűrűn koncentrálják a hőforrásokat a rétegek között, és rontják a termikus áthallást. A rézalapú szerkezetek nagy termikus eltérésük miatt folyamatos táguláson és összehúzódáson mennek keresztül az ismételt hőmérsékleti ciklusok hatására, ami könnyen okoz a forrasztási kötések kifáradását és a határfelületi repedéseket,- ami jelentősen veszélyezteti a chip megbízhatóságát és élettartamát. A Diamond nagyon alacsony termikus eltérésének köszönhetően alapvetően csökkenti a hőfeszültséget a chip interfészeiben, és elkerüli a csomagolás meghibásodásának kockázatát, így jól illeszkedik a csúcskategóriás mesterséges intelligencia chipek fejlődésének trendjéhez.
A polikristályos gyémánt 1000–2200 W/(m·K) hővezető képességet ér el ugyanazzal a CTE-vel, mint az egykristályos gyémánt, és nagy méretben is előállítható alacsonyabb költséggel, így alkalmas AI-szerverek hűtőbordájaként való nagyszabású telepítésre. A gyémánt-réz kompozitok 500–650 W/(m·K) hővezető képességgel rendelkeznek, hangolható CTE-vel és jó megmunkálhatósággal -ez egy költséghatékony kompromisszum, amely megoldja a „nagy hővezetőképesség, de rossz forgácskompatibilitás” hagyományos dilemmáját.
E kiemelkedő anyagi előnyök ellenére az ipari alkalmazás még mindig két alapvető technikai kihívással néz szembe.
Először is a határfelületi hőellenállás. Széles körben elterjedt tévhit, hogy minden gyémántot tartalmazó anyag automatikusan ötször jobb hűtést biztosít, mint a réz. A valóságban a rossz kötési folyamatok nagyon magas határfelületi hőellenállást hozhatnak létre, ami tagadja a gyémánt kiváló vezetőképességét, és súlyosan aláássa a hőelvezetési teljesítményt. Másodszor, rendkívül precíziós megmunkálás és felületi kompaundálás. A gyémánt rendkívüli keménysége speciális berendezéseket és eljárásokat tesz szükségessé minden precíziós lépéshez, ami megnöveli a feldolgozási akadályt. Ezenkívül a gyémánt és a réz közötti gyenge határfelületi kötés interfész-módosítási technikákat, például titán- vagy volfrámbevonatot igényel a stabil keveredés elérése és a hosszú távú megbízható működés biztosítása érdekében.
A mesterséges intelligencia chip jelenlegi energiafogyasztása „három év alatt megháromszorozódik” ütemben növekszik, és a 3D halmozás széles körű elterjedése egyre hangsúlyosabbá tette a rétegek közötti hőfelhalmozódást és a lokalizált forró pontokat. Ezek a forró pontok a teljesítményromlás és a kényszerített frekvenciacsökkenés elsődleges okai. Fontos tisztázni, hogy a gyémánt hőterítés és a folyadékhűtés nem helyettesítő, hanem egymást kiegészítő megoldások: a gyémánt a szélsőséges helyi hőáramok elsimítására és a forró pontok felhalmozódásának kiküszöbölésére szolgál, -oldva a csomóponthoz közeli hőkoncentrációt-, míg a folyadékhűtés eltávolítja az egyenletesen eloszló hőt a rendszerből, befejezve a távoli kilökődést.
A hazai gyémánt hőelvezetési ipari lánc erős mintát mutat az upstream nyersanyagok terén, de viszonylag gyenge a downstream magfolyamatokban. Az upstream szintetikus gyémántok növekedésében Kína műszaki képességei a nagy felületű polikristályos gyémánt tekintetében megegyeznek a tengerentúli társaikkal, vagy bizonyos mutatókban még megelőzik is azokat. Azonban továbbra is hiányosságok vannak az olyan kulcsfontosságú technológiák terén, mint a lapkaszintű forrasztás nélküli közvetlen kötés és a precíz, alacsony hőállóságú folyamatvezérlés.
Költség szempontjából az MPCVD berendezések magas villamosenergia-fogyasztása jelenti a tömegtermelés elsődleges költségnyomását. Ennek megoldása érdekében a vezető hazai vállalatok, mint például az SF Diamond, a Huanghe Whirlwind és a Huifeng Diamond stratégiailag termelési kapacitást építenek az alacsony villamosenergia-áras régiókban, például Hszincsiangban és Belső-Mongóliában, kihasználva az olcsó energiát, a nagykamrás gyártóberendezéseket és a szabadalmaztatott folyamatfejlesztéseket a gyártási költségek folyamatos csökkentése érdekében.
Összességében, tekintettel az AI chipek energiafogyasztásának folyamatosan növekvő tendenciájára, a hagyományos réz alapú hőleadó anyagok elérték fizikai teljesítményük határait, és aligha tudják kielégíteni a következő generációs csúcskategóriás chipek igényeit. A Diamond az ultramagas hővezetőképesség és az alacsony termikus eltérés egyedülálló kombinációjával kiemelkedik a fejlett AI chipek hatékony hőkezelési megoldásaként.