人工智能中的热管理

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随着技术的不断发展，越来越多的公司利用人工智能 （AI） 来改进现有产品并生成新的解决方案，以加速为客户创造价值。

新兴的人工智能

大型科技行业领导者在 人工智能 研发方面投入巨资，以增强搜索引擎、语音助手、云服务等。这些公司还开发基于 AI 的创新解决方案，例如自动驾驶汽车、个性化医疗保健和智能虚拟助手。对 AI 的投资不断增加，推动了新技术和工具的开发，这些技术和工具对各种规模的企业来说都更容易获得和负担得起，从而推动了 AI 在各行各业的采用。随着人工智能越来越多地融入日常生活，处理能力和带宽的增加增加了对更好、更高效的冷却解决方案的需求，以确保这些先进系统的最高性能和可靠性。AI 热管理在所需的冷却量以及每个行业面临的各种特定应用挑战方面提出了挑战。

人工智能的最新应用

一些研究和报告预测，AI 在各行各业的采用将显著增长。根据 Fortune Business Insights 的数据，到 2029 年，全球人工智能市场价值预计将达到近 1.4 万亿美元，从 2022 年到 2029 年的复合年增长率 （CAGR） 将以 20.1% 的速度增长。增加 AI 实施为运输、医疗保健、教育、娱乐等各个行业的创新和增长开辟了新的可能性。以下是一些最新的 AI 应用程序：

不断增长的人工智能应用

电动汽车和自动导航系统（ADAS）

eMobility 系统和自动驾驶汽车依靠 AI 来安全高效地运行。AI 在 eMobility 系统中的主要用途之一是管理能源资源，例如电池和充电基础设施。电动汽车系统使用 AI 来优化充电和放电循环，以最大限度地提高电动汽车 （EV） 电池的效率和使用寿命，延长其续航里程并降低拥有成本。自动驾驶汽车在高级驾驶员辅助系统 （ADAS） 中使用 AI 来分析来自摄像头、激光雷达和雷达等传感器的数据，并识别和跟踪其他车辆、行人和障碍物等物体。自动驾驶汽车还使用 AI 根据交通状况、道路几何形状和用户偏好优化行驶路径、速度和其他参数。这使车辆能够在复杂的场景中导航并根据实时数据做出决策。AI 在汽车行业的集成提高了运输系统的安全性和可持续性。AI 技术的不断进步使汽车制造商能够开发更高效、更安全且被广泛采用的先进 eMobility 和自动驾驶汽车。

云计算

近年来，人工智能（AI）与云计算的结合一直是数字化转型的主要推动力。云计算可帮助组织按需访问计算资源和存储，从而减少对昂贵硬件和基础架构的需求。通过将 AI 集成到云中，组织可以利用机器学习和自然语言处理等 AI 功能来增强其业务运营、自动化流程并改进决策。例如，公司使用人工智能驱动的聊天机器人与客户实时互动，分析数据以深入了解客户行为和偏好，并通过预测需求来优化供应链管理。 基于云的 AI 提供商提供各种服务，如机器学习、语音识别、图像识别和自然语言处理，使组织更容易将 AI 集成到其运营中。云中的人工智能提供可扩展且经济高效的解决方案，使企业无需投资额外的硬件即可扩展其 AI 功能。这对于可能没有资源投资硬件基础设施的中小型企业尤其有利。AI 和云计算的结合有可能彻底改变组织的运营方式，使其更加高效、有效和创新。

医疗

AI 在医疗保健领域的使用正在改变全球 医疗行业 。医疗保健应用 AI 来提高医学成像的准确性和速度、诊断疾病、制定治疗计划、加快药物发现过程、监测患者并向医生提供实时反馈。例如，医学成像使用 AI 算法来分析 X 射线、计算机断层扫描 （CT） 扫描和磁共振成像 （MRI） 扫描等医学图像，以检测人类解释可能遗漏的异常或疾病迹象。这有助于医生做出准确和及时的诊断，从而为患者带来更好的结果。人工智能还通过分析大型数据集和预测新候选药物的疗效来提高药物发现过程的速度。这有助于更快、更有效地确定潜在的治疗方法，从而为不同的医疗状况带来新的治疗方法。AI 在医疗保健领域的使用正在彻底改变医疗保健服务、改善患者治疗效果、降低医疗保健成本、加快流程并实现更加个性化的护理。

人工智能中的热管理

随着系统架构师不断将人工智能集成到各种行业和应用中，对更小、更强大和更节能的计算设备的需求也在增加。AI 的持续采用意味着开发更高效的软件、硬件和热管理解决方案来支持这些需求。在硬件方面，专用处理器和其他组件针对人工智能工作负载进行了优化。例如，图形处理单元 （GPU） 已被 AI 社区广泛采用，因为它们能够有效地执行对许多 AI 算法至关重要的矩阵运算。芯片设计人员和制造商也在开发以 AI 为中心的硬件，以加速深度学习工作负载。然而，AI 的每个新硬件开发都会增加热输出成本，而这种热需求很快就超过了传统的热解决方案。这些芯片需要高功率来支持 AI 任务所需的增加处理需求。因此，人工智能硬件会产生过多的废热，从而降低性能或触发系统故障，这就是为什么 AI 系统设计人员更多地依赖热管理解决方案来管理 AI 处理器温度的原因。 随着人工智能变得越来越耗电和复杂，设计满足这些需求的冷却解决方案，同时仍然高效可靠，这一点至关重要。液体冷却是一种很有前途的解决方案，它提供比空气冷却高得多的冷却能力，特别是对于需要小尺寸和低功耗的移动AI系统。

为特定人工智能应用定制热管理

人工智能冷却和热管理的另一个重要考虑因素是人工智能的具体应用及其相关的热要求。例如，自动驾驶汽车中使用的人工智能系统与数据中心或医疗设备中使用的人工智能系统具有不同的冷却要求。因此，必须设计针对特定AI应用及其使用环境量身定制的冷却解决方案。

电动汽车人工智能的热管理

电动汽车应用中人工智能的热管理解决方案主要侧重于冷却车载电子设备和处理器，尤其是高级驾驶辅助系统。收集、组织、处理和实施传感器数据以提高车辆乘员安全性的系统依靠快速、可靠的处理来做出快速、安全的决策。电动汽车的冷却解决方案需要以轻便、耐用的形式提供最大的可靠性，以确保乘客安全，同时将对车辆续航里程和效率的影响降至最低。

冷却医疗和企业深度学习和人工智能应用

面向消费或医疗应用的超大规模或数据中心环境中的人工智能解决方案目前正在从风冷解决方案过渡到高性能液体冷却，冷却液分配单元 （CDU） 是这些下一代热管理系统的核心。

博伊德的不同之处

Boyd 拥有数十年的经验和专业知识，为各种行业（包括电动汽车、云、医疗）设计和制造大规模定制热管理解决方案，如冷却剂分配装置、液体回路和冷板、冷却器、3D 均热板和远程热管组件和更多。我们的工程和材料科学专业知识使我们能够为特定应用设计量身定制的解决方案，无论是 ADAS 系统、数据中心还是医疗设备的冷却解决方案。我们利用广泛的供应商网络来获得所需的材料和组件，以设计针对性能、可靠性和能源效率进行优化的创新解决方案。要了解有关我们的热管理解决方案的更多信息或讨论您的项目需求，请安排与我们的专家进行咨询。

网址：人工智能中的热管理 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/542914

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