随着数据中心处理能力的提升，芯片老化问题变得越来越严峻，不仅影响服务器的正常运行时间和利用率，还影响驱动信号和冷却所需的能量。
Part 1、芯片老化的原因
芯片老化主要由以下几个因素导致：
- 逻辑利用率的提升和晶体管密度的增加：随着更多的处理任务被分配到每个芯片，逻辑利用率显著提高，导致更大的热量生成和散热困难。
- 热量困在FinFET和GAA FET：这加速了电子迁移和介质击穿，缩短了芯片的使用寿命。
- 热循环和热应力：频繁的热循环（快速的加热和冷却）会导致局部热应力，进一步影响芯片的结构完整性和性能。
有效的热管理是应对芯片老化的关键。工程师需要深入了解工作负载和瞬态热梯度，并在以下方面进行优化：
- 负载平衡：在芯片内部、芯片之间以及服务器之间进行负载平衡，以均匀分布热量。
- 实时监控和调节：通过传感器实时监测热量和数据速度，动态调整工作负载和冷却方案。
随着数据中心内传感器数量的增加，以及更大训练集的需求，数据处理速度需要显著提升。在相同或更小的占地面积内实现这一目标，同时避免过热，给工程师带来了巨大挑战。
芯片内传感器可以检测不同路径上的热量和数据速度变化，但由于工艺变化、缺陷、变化的工作负载和环境热条件，每个元素的老化速率不同，跟踪和管理这些传感器非常困难。
Part 2、工程师的应对策略
芯片老化问题将继续成为一个重要的研究方向。工程师需要不断探索新的技术和方法，提高芯片的可靠性和寿命，同时优化数据中心的整体能效和性能。
- 先进封装技术：如3D封装和异构集成，有助于提高芯片的热管理和老化控制能力。
- AI驱动的预测和维护：利用人工智能技术，进行更精准的老化预测和维护计划，提高数据中心的运行效率和稳定性。
工程师主要的办法是采用先进的热管理技术。
- 热模型和仿真：使用热模型和仿真工具预测热分布和热循环效应，优化冷却设计。
- 定制化冷却方案：根据不同芯片和工作负载的特点，设计定制化的冷却方案，例如液冷系统和局部冷却技术。
使用不同老化状态的库进行芯片分析，预测芯片在1年、5年、10年、15年等不同时间点的性能变化。建立芯片老化地图，根据实际工作负载和温度情况，动态调整芯片的工作状态和冷却方案。
- 在芯片内布置密集的传感器网络，实时监测芯片健康状况，预测潜在故障，进行预防性维护。部署数据中心SoC的诊断模式，监测SoC的健康状况，防止静默数据损坏（SDC）问题。
- 针对遗留基础设施进行升级和改造，优化能效，减少热量生成和散热难度。使用统一的管理平台，集成硬件和软件资源，实现全面的能效优化和热管理。
小结
芯片老化问题对数据中心的影响深远，从热管理到数据处理需求，再到电路板内监测，每一个环节都需要精细化管理和优化。
通过先进的热管理技术、老化分析和预测、预防性维护以及基础设施优化，工程师可以有效应对芯片老化带来的挑战，确保数据中心的高效稳定运行。
本文转自：芝能芯芯，转载此文目的在于传递更多信息，版权归原作者所有。如不支持转载，请联系小编demi@eetrend.com删除。
