抢进AI商机，解决高效能运算衍生的散热问题

｢先进封装｣可望增加空间利用率，并改善数据传输瓶颈的问题。但堆叠众多芯片的时候，容易造成散热不易。轻则降低芯片效能，严重则能导致产品失效。

随着AI、5G、HPC(高效能运算）爆发式成长，为了运算需求，各种电子产品的效能及封装形式不断前进。以目前热门的聊天机器ChatGPT为例，目前运用至少1,750 亿个人工智能芯片来支撑大规模AI语言系统。这意味着，在可见的未来，市场对于高运算核心的追求不会停息。

其中，并接多颗芯片的异质整合封装技术，增加运算核心，满足未来的巨量运算。异质整合系统，一般是将多个高效能芯片设计在一个小面积中，其高功耗导致散热问题，是可实现效能和整合密度的主要限制因素。

用于计算、机器学习（ML）的高效能芯片常会耗费数百瓦的功耗，需要非常严格的热管理。散热问题常是硬件设计团队需要突破的重点，而NDS拥有可靠且安全的冷却液，可以协助降温。

NDS独家代理的法国百年化学品牌Inventec Performance Chemicals拥有快速、强大的研发技术，目前已拥有六支沸点不同的冷却液，提供多样范围供客户选择。年底前，预计还有两支冷却液上市。目前应用范围极广，在单向式、双向式浸没式冷却系统、蚀刻机控温设备Chiller、SLT测试分类机都可见其踪迹。