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龍圖騰網獲悉蘇州市華盛源機電有限公司申請的專利一種應用于AI服務器的多熱源分區熱管陣列封裝系統及方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120076278B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510548171.6，技術領域涉及：H05K7/20；該發明授權一種應用于AI服務器的多熱源分區熱管陣列封裝系統及方法是由劉希望;林云;曾憲河設計研發完成，并于2025-04-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種應用于AI服務器的多熱源分區熱管陣列封裝系統及方法在說明書摘要公布了：本發明涉及芯片散熱技術領域，揭露了應用于AI服務器的多熱源分區熱管陣列封裝系統及方法，該系統中包括實時溫度數據獲取模塊、功耗分布圖譜獲取模塊、全域熱網獲取模塊、三維耦合模型構建模塊、嵌入式散熱模組生成模塊以及AI服務器溫控模塊，對內嵌分布式熱電偶陣列配置周期，得到動態溫感網絡，基于動態溫感網絡獲取數據；基于實時功耗數據創建自適應非均勻柵格，基于自適應非均勻柵格擬合電流與熱生成量的映射關系，基于映射關系生成功耗分布圖譜；對熱源分布進行分析得到全域熱網；構建三維耦合模型；將芯片與多熱源分區熱管陣列進行封裝，得到嵌入式散熱模組；基于三維耦合模型進行溫度控制。本發明可以提高AI服務器的散熱效率。

本發明授權一種應用于AI服務器的多熱源分區熱管陣列封裝系統及方法在權利要求書中公布了：1.應用于AI服務器的多熱源分區熱管陣列封裝系統，其特征在于，所述系統包括實時溫度數據獲取模塊、功耗分布圖譜獲取模塊、全域熱網獲取模塊、三維耦合模型構建模塊、嵌入式散熱模組生成模塊以及AI服務器溫控模塊，其中： 實時溫度數據獲取模塊，用于對內嵌分布式熱電偶陣列的AI服務器動態配置傳感器采集周期，得到所述AI服務器的動態溫感網絡，基于所述動態溫感網絡獲取所述AI服務器的實時溫度數據； 功耗分布圖譜獲取模塊，用于通過SVID協議讀取所述AI服務器的實時功耗數據； 基于所述實時功耗數據計算所述AI服務器的全局插值場，其中，所述全局插值場的計算如下： 式中，為自適應非均勻柵格，為所述AI服務器的芯片的三維坐標點，為全場插值場的插值總數，為全場插值場的插值編號，為全場插值場的插值受溫度影響的權重，為高斯核衰減函數，為實時功耗數據中的實時功耗影響因子，為全場插值場的兩個插值之間的空間距離，為已部署所述內嵌分布式熱電偶陣列的三維坐標點，為熱量傳遞的衰減因子； 基于所述全局插值場對所述AI服務器進行網格劃分，得到所述AI服務器的自適應非均勻柵格； 基于所述自適應非均勻柵格提取所述AI服務器的母線層電流密度分布； 基于所述自適應非均勻柵格生成AI服務器的焦耳熱增量場； 對所述母線層電流密度分布和所述焦耳熱增量場進行電磁-熱耦合，得到所述AI服務器的電磁-熱力關聯； 基于所述電磁-熱力關聯生成所述AI服務器中電流與熱生成量的映射關系； 基于所述映射關系構建所述AI服務器的2000階狀態空間模型； 基于動態降階算法對所述2000階狀態空間模型進行分層特征截斷與降階，得到所述AI服務器的分層特征向量，其中，所述動態降階算法如下： 式中，為對所述2000階狀態空間模型進行降階壓縮后得到的分層特征向量，為所述2000階狀態空間模型，為倒置的熱傳導矩陣，為熱傳導矩陣，為矩陣倒置標志，為所述分層特征向量，為減少誤差后的重構溫度場，為熱物理約束與統計特性的平衡參數，為所述2000階狀態空間模型中的溫度場潛在特征分布，為對所述2000階狀態空間模型中的溫度場潛在特征的正則化約束，為全局KL約束忽視局部熱點重要性，為溫度場潛在特征，為所述2000階狀態空間模型中的原始溫度場，為所述2000階狀態空間模型中的重構溫度場； 對所述分層特征向量進行功耗特征融合，得到所述AI服務器的功耗分布圖譜； 全域熱網獲取模塊，用于對所述AI服務器的熱源分布進行聚類分析，得到所述AI服務器的全域熱網； 三維耦合模型構建模塊，用于基于所述實時溫度數據、所述功耗分布圖譜以及所述全域熱網構建所述AI服務器的三維耦合模型； 嵌入式散熱模組生成模塊，用于基于所述全域熱網構建所述AI服務器的多熱源分區熱管陣列，將所述AI服務器的芯片與所述多熱源分區熱管陣列進行界面封裝，得到所述AI服務器的嵌入式散熱模組； AI服務器溫控模塊，用于基于所述三維耦合模型對所述嵌入式散熱模組進行所述AI服務器的溫度控制。

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