MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2742596173 · doi:10.1109/itherm.2017.7992523

Hot spot aware microchannel cooling add-on for microelectronic chips in mobile devices

2017· preprint· en· W2742596173 sur OpenAlexaff
Louis-Michel Collin, Jean-Philippe Colonna, P. Coudrain, Mahmood R. S. Shirazy, S. Chéramy, A. Souifi, Luc G. Fréchette

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Optimization
Établissements canadiensInstitut interdisciplinaire d'innovation technologiqueUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrochannelMicroelectronicsMaterials scienceChipHeat fluxOptoelectronicsVolumetric flow rateNuclear engineeringElectrical engineeringHeat transferNanotechnologyMechanicsEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work proposes an experimental microchannel solution to cool microelectronic chips with hot spots, using a nonintrusive technique. In microelectronics, approaches such as die thinning induces acute stress on cooling because it increases the hotspot phenomena and reduces chip bulk thickness aimed for microchannels. In mobile devices, the heat must be removed using limited pumping power and cooling space. Microchannels etched in the backside of the chip, usually considered as an efficient cooling solution, are impracticable on highly thinned chips. This work experimentally investigates the cooling performance of a non-invasive and hot spot aware microchannel die that is in direct fluidic contact with the backside of the chip. It also proposes a confinement-wise metric. A thermal resistance of 2.8 °C/W is achieved at heat flux of 1185 W/cm <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</sup> per heat source, for a total dissipated power of 20 W and a maximum allowed temperature rise of 55 °C. Such performance is obtained with only 19.2 kPa of pressure drop and 9.4 ml/min of flow rate, making a hydraulic power of only 3 mW, representing a coefficient of performance of 6500. Therefore, backside cooling appears as a compact and low consumption solution for highly confined heat on chips for mobile applications.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,481
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,238 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetHeat Transfer and OptimizationTravaux en français237 207