服务器 / AI 机器
散热 · 结构 · 电磁一体化仿真解决方案
高负载 · 高密度 · 高可靠
用仿真驱动下一代 AI 算力硬件与液冷架构设计
行业挑战：算力狂飙下的物理极限
功率密度激增的“热墙”
- 痛点： 单颗 GPU/CPU 功率突破 300W–600W，多路并行导致严重热耦合，传统风冷失效，液冷方案优化难度大。 - 后果： 芯片过热降频，计算性能不达标。
高速互连的 SI/PI 噩梦
- 痛点： GPU-CPU 间链路迈向 PCIe Gen5/6，信号对抖动和噪声极度敏感；电源完整性 (PI) 控制难度指数级上升。
- 后果： 误码率飙升，系统通信链路不稳定。
复杂结构的共振风险
- 痛点： 机柜内大型散热模组增加了整体重量，多风扇高速运转易引发 机箱共振，且托盘/储能模块布局极其复杂。
- 后果： 焊点疲劳断裂，硬盘或风扇因振动损坏。
严苛的 EMC 合规性
- 痛点： 高频信号产生强漏辐射，机柜布局导致屏蔽不充分，多风扇引入电磁噪声。
- 后果： 无法通过 EMC 法规测试，产品无法上市。
解决方案
从芯片级到机柜级的全链路仿真
标准化技术工作流
电-热-流-力多物理场协同流程
导入机箱、主板、CPU/GPU 模组及 VC 均热板/冷板 模型；定义电源系统布局。 12
o 定义芯片功率曲线（TDP），设置风道进出风口及导热界面材料 (TIM) 属性。
o 建立螺钉、卡扣连接及 焊点模型；输入风扇振动源谱。
· 热-固耦合：计算热膨胀导致的板级翘曲。
· 流-固耦合：分析风压/液压对结构的冲击。
· 电磁-热耦合：评估高温对 SI/PI 性能的影响。
消除热峰值，提升风道/液冷效率，识别结构薄弱点，修正 EMC 泄露区域。
成功案例
数据验证算力可靠性
Case 1: AI 训练服务器散热优化
- 🚫 问题： 多路 GPU 并行导致严重热点，引发降频。
- ✅ 方法： 风道设计 + VC 均热板布局优化 (热固耦合)
- 📊 成果： GPU 核心温度降低 12°C，性能降频现象完全消失。
Case 2: 高速互连 SI/PI 分析 (PCIe Gen5/6)
- 🚫 问题： GPU-CPU 间高速链路抖动过大。
- ✅ 方法： CST SI/PI 时域+频域联合仿真。
- 📊 成果： 信号抖动降低 40%，链路稳定性显著提升。
Case 3: 服务器机箱结构共振治理
- 🚫 问题： 风扇高速运转引起机箱共振，噪声超标。
- ✅ 方法： 模态分析 + 随机振动谱分析。
- 📊 成果： 结构应力下降 30%，整机噪声降低 6–8 dB。
Case 4: 整机 EMC 屏蔽优化
- 🚫 问题： 机箱缝隙处存在电磁泄露。
- ✅ 方法： CST EMC 屏蔽效能分析。
- 📊 成果： 泄露峰值降低 20 dB，一次性通过法规测试。
