CAE工程师必看!如何通过仿真优化CPU冷却系统
责任编辑:yzh     时间:2021-07-31     来源:博客园
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电气工程师和PC爱好者都知道CPU冷却系统的关键价值。没有它们,敏感的电子组件将对性能造成负面影响,甚至更糟的是永久性的物理损坏。

CAE工程师必看!如何通过仿真优化CPU冷却系统

 

随着人们对我们设备的计算能力的期望越来越高,对有效的电子冷却的需求也越来越大。基于云的仿真使工程师能够测试多个场景并验证设计,而无需进行每次迭代的原型设计所花费的时间和金钱。本文向您展示了如何进行并提出了来自Forwiz System的案例研究,该公司使用热仿真进一步优化了CPU冷却系统,从而以更低的成本赢得了客户提高的产品性能。

什么是CPU冷却系统?

CPU冷却系统通过使用热管和散热器有效地将热量从敏感(且昂贵)的组件中转移出去。热管是具有高导热率的快速传热设备,有时传导热量的效率是典型金属的100倍。

基于量身定制的热管和铝制散热器系统的大功率CPU冷却

热管将CPU产生的热量传递到散热器。散热器的功能是增加与空气的接触面积,以通过自然或强制对流到周围环境的方式来加速最终的散热。为了有效地执行CPU冷却,需要优化每个组件。

如何通过仿真改善CPU散热

从本质上讲,电子设备冷却的设计过程是非常反复的。CPU冷却系统需要许多参数,每个参数都起着至关重要的作用。在优化过程中,工程师将获得多种策略进行实验,包括调整热管数量或更改其直径,增加散热片的数量或调整其厚度,使用表面处理,采用辐射涂料以获得最佳效果通过热辐射或测试不同材料产生的热量损失。

由于工程师们正在努力寻求针对这些多个参数的最佳解决方案,因此在进行原型制作之前进行虚拟测试代表着巨大的成本和节省时间的机会。CPU冷却系统的传统设计工作流程涉及针对设计的预期结果(通常是目标温度)进行测试。在热分析过程中未达到所需冷却性能的设计需要第二次或第三次迭代,这意味着要制造多个原型。制造,运输和准备用于测试的原型都会造成时间延迟,并增加过程中的步骤数量,从而增加出现问题的可能性。通过仿真,工程师可以在更短的工作流程中以更短的周转时间来测试多种场景。经过测试和仿真优化的设计可以移至过程的最后阶段,这意味着原型测试以及与之相关的成本和时间投资仅需进行一次。

CAE工程师必看!如何通过仿真优化CPU冷却系统

 

受早期仿真影响的原理图产品开发过程

基于云的仿真使这一点更加深入。通过将计算能力转移给服务器,无论工程师的硬件容量如何,都可以访问高保真工程仿真。SimScale等基于云的仿真平台使并行运行所有仿真成为可能,从而将设计过程从数周缩短至数小时。内部快速迭代消除了对外部仿真顾问的需求,从而节省了成本,如EUROpack A / S。在将SimScale集成到他们的工作流程中时发现。

案例研究:Forwiz系统

IT服务公司Forwiz System收到客户的请求,以改善其2U服务器中CPU的散热。市场上有售的CPU冷却器无法满足其具有许多内核的CPU芯片的冷却需求。实际上,当芯片完全运行时,CPU温度很容易超过90摄氏度。这限制了它们的CPU不能完全运行。

由于固定在服务器中的不同组件的位置和布置是固定的,因此Forwiz必须在现有系统中工作以应对挑战。

为了获得更好的冷却性能,他们首先利用以前未使用的周围空间来增加散热器上部的宽度。然后,他们增加了更多的热管以适应新增加的尺寸,最后,他们使用了一种特殊的涂料,该涂料具有高发射率,可以产生更多的热辐射。

CAE工程师必看!如何通过仿真优化CPU冷却系统

 

基准冷却器(红色)和优化的热管/散热器冷却系统(蓝色)的CPU组件温度。

他们最初的实验结果表明,与现有的“基准”冷却器设计相比,结构变化显着提高了性能。防辐射涂料的作用也导致温度下降,但不明显,这是值得注意的,因为这需要额外的成本和制造过程。

Forwiz对CPU冷却系统所做的更改将工作温度从90摄氏度降低到80摄氏度,距离目标温度(客户的CPU芯片可以完全运行的目标温度)不到5度。借助基于云的模拟,工程团队能够进一步优化并为客户提供目标温度。

可视化由散热器和热管周围的外部风扇引起的温度和强制对流

Forwiz使用SimScale的CHT求解器来测试热管的几何形状以及CPU冷却器中的散热片数量,并验证其先前冷却策略的有效性。

通过进行100多次仿真,结果不仅表明它们最初的结构变化导致温度降低了15摄氏度,而且还揭示了高发射率涂料可能占了另外4摄氏度。优化后的新散热器几何形状通过仿真,温度又降低了5摄氏度。使用新提议的CPU冷却系统,最终达到的温度约为77-76摄氏度,达到了客户设定的目标温度。

对于Forw​iz而言,仿真使工程团队能够获得最佳的冷却性能,并促进其客户CPU的全部运行能力。云中的仿真是设计人员以快速且高度迭代的方式寻求最佳热管理的强大工具。


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