以两连板的三六零为例，8日晚间，公司公告明确，目前在类ChatGPT、文本生成图像等技术在内的AIGC技术上有持续性的研发及算力投入，但截至目前，所形成的全部成果均仅作为公司内部自用的生产力工具使用，公司的类ChatGPT技术的各项指标只能达到略强于GPT-2的水平，与当前的ChatGPT相比尚有代差的落后。
中新网北京7月22日电 (记者 孙自法)在新一代人工智能(AI)、大数据、云计算等产业高速发展的背景下，如何破解高性能芯片散热的难题广受关注。
攻克国际难题
记者7月22日从中国科学院金属研究所获悉，该所宋鸿武研究员团队联合中外合作者另辟蹊径，最近成功研发出一种基于电化学沉积增材制造(即3D打印)的新型热管制造技术，一举攻克截面“Ω”形槽道热管内部“梯度多孔铜吸液芯”难以原位成形的国际难题，为高性能芯片散热提供了关键材料支撑。
宋鸿武研究员指出，图形处理器(GPU)、张量处理单元(TPU)等高性能芯片的算力需求当下呈指数级增长，导致功耗大幅攀升。同时，芯片封装尺寸不断缩小，使得热流密度急剧升高，狭小空间内的散热问题成为制约算力释放与系统可靠性的关键瓶颈。
作为电子散热领域兼具性能与成本优势的主流方案之一，现有梯形、矩形等沟槽式微热管已接近传热性能上限，急需开发新一代齿形设计，以突破毛细极限和热阻瓶颈。
截面像希腊字母Ω(欧米伽)的新型槽道热管，有望成为下一代电子散热的主流方案，其弧形结构能产生更强的吸力，Ω形使内表面积进一步增大，并且可完美实现液-汽分离运行，理论上导热能力可达纯铜的1000倍。
不过，Ω槽道内壁太光滑，如果覆盖一层多孔铜，就能像海绵一样利用细密的孔隙产生毛细力，辅助液体回流。更理想的是，这层孔的尺寸要从底部到顶部逐渐变大——底部用纳米级小孔产生强力“抽吸”，顶部用微米级大孔减少流动阻力，这样液体就能“上得快、流得顺”。
然而，Ω槽道形状复杂，内部空间狭窄，用传统粉末烧结或机械加工方法无法在里面“雕”出这种梯度多孔结构，这道难题已困扰业界多年。
具有优异性能
中国科学院金属研究所介绍，在本项研究中，宋鸿武团队联合白俄罗斯科学院、江西耐乐铜业有限公司，把Ω铜管泡在特制的铜盐溶液里，用电镀方法实现铜离子在槽道表面一层一层“生长”出来。
进一步通过精准控制电流和时间，使铜原子像搭积木一样，从底部到顶部逐渐改变堆叠的疏松程度，自然形成孔径从几十纳米到几微米的连续梯度变化，整个过程就像在微观世界里“种”出一片孔洞大小渐变的珊瑚礁。
这种“种”出来的梯度吸液芯，具有优异性能：毛细吸力是传统铜粉烧结结构的2倍，这意味着液体回流速度翻倍，极大降低“烧干”风险；装配这种新型吸液芯的Ω槽道热管，单管可散热的功率比传统直槽管提高了1倍。
此外，本项研究开发的工艺无需二次组装，一步完成梯度吸液芯与Ω槽道的牢固结合，彻底解决了传统烧结或填充工艺中结构匹配性差、界面热阻高等问题。
宋鸿武表示，这项研发突破不仅解决了Ω槽道与梯度吸液芯“一体化制造”的国际难题，也可为高温高热流密度场景提供一种全新的散热思路。(完)
【编辑:曲克】为何选择特种部队美国《印太事务》杂志认为，在大国围绕北极地区竞争日益激烈的情况下，美国军方当前最主要的一项任务，便是确保美国在北极地区的军事优势。。
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