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智能汽车自动驾驶系统智能驾驶域控制器热设计与散热方案.docx
资料介绍
智能汽车自动驾驶系统智能驾驶域控制器热设计与散热方案
摘要：智能驾驶域控制器的热设计是系统可靠性的关键保障，高算力芯片的功耗密度持续增大，对散热方案提出了极高要求。本文系统分析了智驾域控制器的热设计方法，涵盖功耗分析、热阻模型、散热方案选型、液冷散热设计、风冷散热设计以及热管理策略，深入探讨了智驾域控制器在量产中的热设计挑战与工程实践。
一、引言
智能驾驶域控制器的算力持续增长，从2022年的200TOPS到2026年的1000TOPS以上，芯片的功耗也从数十瓦增长到数百瓦。高功耗带来的热量如果不能及时散发，将导致芯片温度升高，性能下降，甚至损坏。智驾域控制器的热设计是系统可靠性的关键保障，需要在有限的安装空间内实现高效的散热。2026年，液冷散热已成为高端智驾域控制器的标准方案，风冷散热在中低端方案中仍然广泛应用。
二、功耗分析
2.1 功耗来源
智驾域控制器的功耗主要来自AI芯片、CPU、内存与网络芯片。AI芯片的功耗占比最大，可达总功耗的60%至70%。CPU的功耗占比约15%至20%，内存与网络芯片的功耗占比约10%至15%。
2.2 功耗分布
不同功能模块的功耗分布不同，AI芯片在运行感知模型时功耗最高，CPU在运行决策规划算法时功耗较高。功耗分布分析是热设计的基础，需要针对高功耗模块进行重点散热设计。
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