次世代コンピューティング向けの冷却材料の特性評価

人工知能、ハイパフォーマンス・コンピューティング、および先端エレクトロニクスの急速な発展により、これまでにない熱管理上の課題が生じています。電力密度が高まり、コンピューティング・ハードウェアが小型化するにつれ、効果的な放熱は、性能、信頼性、エネルギー効率、および運用コストに影響を与える重要な要素となっています。

本ウェビナーでは、半導体パッケージングや熱界面材料（TIM）から、液体冷却システム、浸漬冷却流体、先進的なヒートスプレッダー、相変化材料に至るまで、現代の熱管理ソリューションを可能にする材料と技術について解説します。 参加者は、熱伝導率、熱拡散率、比熱、熱安定性、流体のレオロジーなど、冷却性能を左右する主要な熱特性について理解を深めることができます。

本プレゼンテーションでは、レーザーフラッシュ分析（LFA）、 示差走査熱量測定（DSC）、熱重量分析（TGA）、動的機械分析（DMA）、レオロジーといった熱特性評価技術が、AIアクセラレータ、データセンターインフラ、電子パッケージング、および先進的な冷却技術向けの材料の評価と最適化にどのように活用されるかを解説します。

実践的な事例や業界での応用例を通じて、参加者は、材料選定と熱物性測定が、いかにして熱伝達を改善し、信頼性を高め、部品の寿命を延ばし、次世代コンピューティングシステムの開発を支援できるかを学びます。

受講者は以下を学びます：

• AIおよびハイパフォーマンス・コンピューティングが、なぜ新たな熱管理上の課題を生み出しているのか。
• 冷却システムの性能に影響を与える重要な熱特性とは何か。
• 熱界面材料、ヒートスプレッダー、冷却流体、相変化材料がどのように評価されるか。
• LFA、DSC、TGA、DMA、レオロジーを、熱管理材料の特性評価にどのように活用できるか。
• エレクトロニクスおよびデータセンター用途における熱性能と信頼性を向上させるためのベストプラクティス。

講演者：
Peter Ralbovsky
NETZSCH Instruments North America, LLC 北東部セールスマネージャー
NETZSCH Analyzing & Testing