Direct-to-Chip Cooling（DTC）は、CPUやGPUのダイに直接冷却液を接触させる最先端の冷却技術です。2025年現在、データセンターや高性能ワークステーションで採用が進み、従来の空冷比で10倍以上の冷却効率を実現しています。
Direct-to-Chip Cooling（DTC）は、CPUやGPUのダイに直接冷却液を接触させる最先端の冷却技術です。2025年現在、データセンターや高性能ワークステーションで採用が進み、従来の空冷比で10倍以上の冷却効率を実現しています。
マイクロチャンネル冷却板
冷却液種類
struct MicrojetArray {
int nozzle_count = 10000;
float nozzle_diameter = 100e-6; // 100μm
float jet_velocity = 10; // m/s
float impingement_distance = 500e-6; // 500μm
double heat_transfer_coefficient() {
// Nusselt数計算
double Re = reynolds_number();
double Pr = prandtl_number();
return Nu * k / nozzle_diameter;
}
};
積層構造：
| 冷却方式 | 熱抵抗 | 最大TDP | 騒音 | コスト | |---------|--------|---------|------|--------| | 空冷 | 0.2°C/W | 300W | 45dB | 低 | | AIO水冷 | 0.05°C/W | 500W | 35dB | 中 | | DTC | 0.01°C/W | 1000W+ | 25dB | 高 | | 浸漬冷却 | 0.005°C/W | 2000W+ | 0dB | 最高 |
ラック構成:
サーバー: 42U（1ラック）
CPU: 2×500W（各ノード）
GPU: 4×700W（各ノード）
冷却システム:
方式: DTC + Rear Door Heat Exchanger
冷却能力: 100kW/ラック
PUE改善: 1.8 → 1.1
NVIDIA DGX H200構成：
def optimize_thermal_path(chip_power, target_temp):
# 熱経路の最適化
tim_thickness = 25e-6 # 25μm
tim_conductivity = 80 # W/mK
# マイクロチャンネル設計
channel_width = calculate_optimal_width(chip_power)
fin_spacing = channel_width * 0.5
return {
'resistance': calculate_total_resistance(),
'pressure_drop': calculate_pressure_drop(),
'pumping_power': calculate_pump_power()
}
オンチップ冷却：
AI最適化制御：
Direct-to-Chip Coolingは、高性能コンピューティングの熱問題を解決する重要技術です。初期投資は高額ですが、性能向上と運用コスト削減により、ROIは2-3年で回収可能です。今後、さらなる高密度化とAI制御により、冷却効率の革新が期待されます。