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天雨侠5天前
2026年5月26日,SK海力士在韩国首尔宣布,公司发布“iHBM”技术。该技术通过在HBM封装内集成一体化冷却元件“ICE”,显著降低产品运行时的发热量。 ICE(Integrated Cooling Elements):利用绝缘、高导热性的硅基材料,在HBM封装内部额外构建散热路径的冷却元件 伴随AI算力需求持续激增,HBM不断通过增加堆叠层数、提升运行速度来实现性能的迭代升级,同时也带来发热量攀升的难题。因此,有效控制连接HBM与GPU的D2D PHY区域的功率密度,正成为下一代HBM技术竞争力的核心。 iHBM技术的特点在于从结构层面根本性解决上述散热难题。传统HBM依赖热量经由核心芯片(Core Die)向外传导的间接散热方式。iHBM的核心在于,直接在热量最为集中的D2D PHY区域内嵌入热控元件(ICE),构建专用热量排出通道(Heat Path)。相较传统方案,热阻(Thermal Resistance)降低30%以上,同时确保产品在高温、高负载环境下的稳定运行特性。 该技术在量产可行性方面也具备显著优势。产品采用经市场充分验证的先进MR-MUF晶圆级封装(WLP)工艺,可实现稳定规模化量产。此外,该技术与客户现有系统级封装(SiP)环境具备高度设计兼容性,客户无需进行大规模设计改动,即可直接部署,从而有效降低了实际导入门槛。 SK海力士计划将iHBM技术应用于HBM5等下一代产品,以满足高性能计算(HPC)、AI数据中心等超高度集成、高带宽应用场景的严苛散热管控需求,进一步提升整体系统的稳定性与运行效率。 SK海力士封装开发担当李康旭副社长表示:“iHBM结合存储器设计与先进封装技术,是实现产品最低发热的最优方案。公司前瞻布局,持续提供AI环境下客户所需的核心价值,进一步巩固自身在面向AI的存储器领域的领导地位。” #SK海力士 #iHBM #ICE #控温散热 #HBM5
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过冷度和过热度的概念以及对制冷系统的影响 过冷度是指物质的实际温度低于其在该压力下的理论相变温度(饱和温度)的差值;过热度是指物质的实际温度高于其在该压力下的理论相变温度(饱和温度)的差值。这两个概念描述了物质在相变过程中温度偏离平衡点的现象,在热力学及制冷、发电等工程领域有重要意义。 一、基本定义 1、过冷度•通用定义:液体在冷却过程中,温度低于其标准凝固点(或饱和温度)但仍保持液态,对应的温差即为过冷度。例如,纯水在0℃结冰,但可被过冷至-2℃,过冷度为2℃。•在制冷系统中的具体定义:指冷凝器出口处液态制冷剂的温度低于该处压力对应的饱和温度的差值。例如,若冷凝器内压力对应的饱和温度为45℃,出口液体温度为40℃,则过冷度为5℃。 2、过热度•通用定义:主要有两种情况:一是液体温度超过其沸点而未汽化的温差;二是蒸汽(气体)温度高于当前压力下饱和温度的差值。•在制冷系统中的具体定义:通常指蒸发器出口处制冷剂蒸汽的温度高于该处压力对应的饱和温度的差值。例如,若蒸发器内饱和温度为5℃,出口蒸汽温度为10℃,则过热度为5℃。 3、在制冷系统中的意义与应用•过冷度的意义:确保液态制冷剂在进入节流装置(如膨胀阀)前温度足够低,可以减少其在输送过程中因压力下降而产生的“闪发”气体(部分液体提前蒸发),从而提高单位制冷量和系统效率。缺乏过冷度会导致制冷效果下降。•过热度的意义:主要是为了保护压缩机。一定的吸气过热度可以确保进入压缩机的制冷剂完全为气体状态,防止液态制冷剂进入压缩机导致“液击”而损坏设备。过热度也常用于调节热力膨胀阀的开度。 二、对制冷系统的影响过冷度和过热度是制冷系统中两个关键的热力学参数,它们对系统的效率、稳定性和安全性有着直接影响。 1、过冷度的影响过冷度是指制冷剂在冷凝器出口处,其液态温度低于该压力下饱和温度的差值。适当的过冷度对系统至关重要:•减少闪发气体,提高制冷效率:在节流阀(如膨胀阀)前,如果制冷剂液体温度接近饱和温度,压力降低时容易产生“闪发气体”(部分液体瞬间汽化)。这些气体占据管道空间却不参与吸热,降低有效制冷量。过冷使液体温度更低,显著减少闪发,确保更多液态制冷剂进入蒸发器,从而提升单位制冷量。#制冷系统 #冷库
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法律英语词汇表 Governing law 管辖法律(合同约定的实体法) Applicable law 准据法(冲突规范指引后适用的法) FOB 装运港船上交货(风险装船时转移) CIF 成本加保险费加运费(卖方订船买保险 风险装船时转移) Symbolic delivery 象征性交货(卖单据不卖货) Bill of Lading 提单(货物收据 运输合同证明 物权凭证) Clean B/L 清洁提单(无批注 信用证必备) Document of title 物权凭证(提单代表货物本身) Sea Waybill 海运单(非物权凭证 不可转让) Consignee 收货人 To order 凭指示(可背书转让) Straight B/L 记名提单(不得转让) FPA 平安险(不管单独海损) WPA 水渍险(管自然灾害部分损失) All Risks 一切险(加管外来原因 不保战争罢工货物缺陷) Average 海损(不是平均) Particular Average 单独海损(自己扛) General Average 共同海损(大家摊) Nautical fault exemption 航海过失免责(海牙有 汉堡无) L/C 信用证(银行看单不看货) UCP600 跟单信用证统一惯例(审单最多5银行工作日) Strict compliance 严格相符(单证必须一致) Fraud exception 欺诈例外(实质性欺诈可拒付) Force majeure 不可抗力 Indemnity 补偿(不问过错) Compensation 赔偿(以违约过错为前提) Arbitration clause 仲裁条款 Lex fori 法院地法 Lex situs 物之所在地法 Lex loci delicti 侵权行为地法 #涉外律师 #法律实务 #法考 #三国法 #普法
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AI牛市,从来不是只炒一个概念。 它炒的是一个问题: 当所有公司都想接入AI,整个产业系统里,最先被卡住的地方在哪里? 过去三年,美股AI行情,其实就是一场寻找瓶颈的接力赛。 2023年,瓶颈是GPU。 大模型要训练,算力不够。 谁有卡,谁就有定价权。 所以英伟达成为第一阶段的核心。 这不是市场情绪。 这是产业现实。 2024年,市场发现,只有GPU还不够。 你有卡,得有地方放。 得有机房,得有冷却,得有电源管理,得有网络带宽。 于是资金从芯片,扩散到数据中心基础设施。 Vertiv这类公司开始被重新定价。 再往后,问题又变了。 数据中心可以建,但电不是想要就有。 国际能源署的数据很直观: 数据中心用电正在快速增长,到2030年,全球数据中心用电量可能比2024年翻一倍以上。 所以市场开始交易电力。 Vistra这类电力公司被推到台前。 到了2025年,AI进入推理扩张期。 问题又从“有没有算力”,变成“数据能不能喂得上算力”。 GPU再强,数据搬不过来,也会空转。 于是HBM成为核心变量。 存储三巨头,从周期股,变成AI基础设施股。 到了2026年,市场交易的重点继续后移。 不是单个芯片。 而是整个系统架构。 AI集群越大,芯片之间、机柜之间、数据中心之间的连接越重要。 Broadcom的AI收入高速增长,背后交易的就是定制芯片和高速网络。 所以你看,美股AI行情的本质,不是“谁讲AI故事”。 而是“谁解决系统瓶颈”。 那么,中国市场有没有映射? 有,但不完全一样。 中国也在走这条路。 先是算力,接着是服务器、液冷、光模块、电力设备、国产芯片、存储和先进封装。 逻辑类似。 但节奏不同。 因为中国多了一条主线: 自主可控。 美国市场更看商业闭环。 中国市场既看商业闭环,也看产业安全。 所以映射可以有,但不能简单照抄。 真正值得思考的是: 为什么AI投资机会,没有像移动互联网时代那样,快速传导到应用板块? 移动互联网时代,手机普及,流量暴涨,应用立刻爆发。 电商、短视频、游戏、本地生活,一个接一个出来。 因为当时的应用成本很低。 一个App,只要抓住用户时长,就可能快速放大。 但AI不一样。 #AI应用 #AI产业逻辑梳理 #英伟达 #海力士 #闪迪
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