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Enregistrement W2019657711 · doi:10.1115/ht2009-88036

Low-Profile Chipset Microprocessor Heatsink Optimization for Server Form Factor

2009· article· en· W2019657711 sur OpenAlexaff
A. A. Merrikh, Sridhar Sundaram, David Walshak, Yizhang Yang, Tom Dolbear

Notice bibliographique

RevueVolume 1: Heat Transfer in Energy Systems; Thermophysical Properties; Heat Transfer Equipment; Heat Transfer in Electronic Equipment · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Optimization
Établissements canadiensAdvanced Micro Devices (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChipsetHeat sinkFootprintMicroprocessorThermal resistanceComputer scienceAutomotive engineeringEngineeringThermalEmbedded systemMechanical engineeringChipElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a methodology for optimizing footprint, metal mass and thermal performance of an aluminum extruded heatsink for cooling chipset microprocessors in server form-factor. The analysis is based on predefined volume flow rate of air at a constant temperature assumed to be available upstream of the package. The front-to-back cooling assumption covers the worst case ambient conditions, typical of chipset boundary condition in servers. We present studies covering a range of heatsink footprints in order to compare and minimize the heatsink footprint, at the same time satisfying thermal specification of the chipset microprocessor. The study also focuses on the system-level assessment of the optimum 60×40 mm2 footprint and corner cases by studying the effect of motherboard thermal conductivity as well as blockages on the heatsink case-to-ambient thermal resistance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,386
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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