主要观点总结
本文介绍了人工智能浪潮下，芯片散热问题的挑战及解决方案。文章指出，随着AI和新兴技术的发展，芯片散热已成为工程师面临的难题之一。文章提到了国际能源署的报告关于AI的能耗问题，强调了芯片散热的重要性。文章还介绍了Cadence Celsius Studio的推出，该工具为电子行业的散热问题提供了全面的解决方案，包括早期评估、全局入手、统一平台等特点，并结合人工智能技术与热设计，为工程师提供高效、准确的分析和优化功能。
关键观点总结
关键观点1: 人工智能的发展带来的芯片散热挑战
随着人工智能和新兴技术的发展，芯片散热问题日益严峻，已成为工程师面临的难题之一。传统的散热方法已经无法满足当前的需求。
关键观点2: Cadence Celsius Studio的推出
Cadence Celsius Studio是一款真正的系统级热分析工具，结合有限元分析与计算流体力学技术，为电子行业的散热问题提供了全面的解决方案。
关键观点3: Cadence Celsius Studio的特点及优势
Cadence Celsius Studio具备早期评估、全局入手、统一平台等特点，并将人工智能技术与热设计深度融合，提供精确的热仿真和高效的设计优化功能。它可以帮助工程师在设计早期发现热问题，提供分析和设计洞察，预测潜在的热问题，并提供智能化的优化建议。
关键观点4: Cadence Celsius Studio的应用案例
Cadence Celsius Studio已经成功应用于多个电子系统设计，如三星半导体、BAE Systems和Chipletz等。这些应用案例证明了其在提高设计效率、缩短产品开发周期和解决散热问题方面的有效性。
文章预览
前言：2024年，AI的“狂飙突进”势头不减，继ChatGPT之后，文生视频大模型 Sora 的推出更是让人们看到AI的无限可能。然而，随之而来的能耗问题也不容忽视。国际能源署（IEA）《Electricity 2024——Analysis and forecast to 2026E》的报告，ChatGPT每响应一个请求需要消耗2.9瓦时，这相当于一个5瓦的LED灯泡亮35分钟。考虑到每天90亿次搜索，这将在一年内额外消耗近10太瓦时的电力，相当于一座小型核电站一年的发电量。而这些能源消耗的“罪魁祸首”之一，就是支撑AI运行的芯片。 为了保证芯片的高效运行，庞大的数据中心往往需要消耗大量的电力进行冷却。根据IEA的报告，数据中心的电力需求主要来自计算和冷却两个方面，两者各占总电力需求的40%左右。预计到2026年，全球数据中心、加密货币和人工智能的电力消耗将在620至1,050 TWh之间变动。 来源：IEA《El
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