L’intelligenza artificiale ha progettato il dispositivo di raffreddamento della CPU. È tre volte più efficiente della concorrenza

Skatterbencher, in collaborazione con tre aziende industriali leader, ha completato un prototipo di contenitore di azoto liquido (LN2) utilizzando l’intelligenza artificiale generativa e tecnologie di stampa 3D. In un post sul blog e in un video su YouTube, i partner hanno dimostrato che è possibile, anche se non redditizio dal punto di vista finanziario.

Peter di Skatterbencher, un esperto di overclock, ha collaborato con la società belga Diabatix, leader nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa per soluzioni termiche, e 3D Systems, leader nella tecnologia di stampa 3D. Il progetto è stato completato in collaborazione con ElmorLabs, noto marchio di overclocking. Il progetto ha utilizzato come riferimento l’enclosure ElmorLabs Volcano CPU LN2. La piattaforma AI ColdStream Next di Diabatix è stata utilizzata per progettare il nuovo contenitore LN2, che mira a migliorare il design originale. Dopo aver completato la fase di progettazione, il prototipo è stato realizzato da 3D Systems utilizzando polvere di rame priva di ossigeno.

Il costo di progettazione e produzione di un prototipo di contenitore per azoto liquido (LN2) è di 10.000 dollari. Per fare un confronto, il contenitore ElmorLabs Volcano CPU LN2 utilizzato come progetto di riferimento costa solo $ 260.

I test chiave sulle prestazioni hanno confrontato il contenitore LN2 progettato dall’intelligenza artificiale con il vulcano ElmorLabs in tre categorie:

  1. Tempo di raffreddamento – Il tempo necessario per raffreddare il contenitore dalla temperatura ambiente di 28°C a -194°C.
  2. Tempo di riscaldamento – tempo necessario per riscaldare l’ambiente da -194°C a 20°C con un carico termico di 1250 Watt.
  3. Capacità 500 ml – Differenza di temperatura tra 28,4°C e la temperatura più bassa raggiunta utilizzando 500 ml di azoto liquido.

Durante i test, il contenitore progettato dall’intelligenza artificiale ha schiacciato il vulcano in un test criogenico, raggiungendo -194°C in soli 56 secondi, mentre il vulcano ha impiegato quasi tre minuti. Anche nel test di riscaldamento l’involucro dell’intelligenza artificiale ha funzionato meglio, raggiungendo i 20°C in 30 secondi più velocemente del vulcano. Nei test finali delle prestazioni, l’enclosure LN2 progettato dall’intelligenza artificiale è risultato più efficiente del 20%, raffreddando fino a -133°C rispetto alla temperatura di -100°C raggiunta da Volcano.

Il team ha inoltre condotto prove pratiche:

  1. Test delle prestazioni di overclock utilizzando Cinebench 2024.
  2. Controlla la differenza di temperatura tra la base del case e il dissipatore di calore del processore.
  3. Test di stress completo: verifica la capacità del processore di gestire più di 600 watt di potenza per diversi minuti.

Si è scoperto che, sebbene il contenitore progettato dall’intelligenza artificiale battesse il vulcano ElmorLabs, i miglioramenti non erano evidenti. A causa della significativa differenza di prezzo tra la progettazione dell’intelligenza artificiale e il prodotto esistente, la progettazione dell’intelligenza artificiale non è attualmente un’alternativa praticabile.

Una volta completati i test iniziali, Skatterbencher e i suoi partner possono cercare di ottimizzare prestazioni e costi e riutilizzare processori più potenti come AMD Ryzen Threadripper. Il team vuole anche commercializzare il progetto, ma c’è ancora molto lavoro da fare per renderlo commercialmente fattibile.






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