AI產業近年來爆炸性發展，硬體方面包含資料中心(Data Center)、HPC、雲端/邊緣計算、AI PC等，這些高效能的核心元件如GPU、CPU、光通訊元件等也造成了高熱量的產生，對散熱問題提出了嚴峻挑戰，液冷散熱系統因其高效的熱傳性能，成為解決這一問題的理想選擇，這當中包含Direct to chip (DTC)方式，即液冷板(Cooling Plate)散熱，以及浸沒式散熱(Immersion Cooling)方式，後者又可區分為單相與兩相浸沒式散熱，其中液冷板與單相浸沒式散熱的關鍵零組件又包含了冷卻劑分配裝置 (Cooling Distribution Unit，CDU)與液冷板冷卻劑分配歧管 (Cooling Distribution Manifold，CDM)，良好的設計能有效提升散熱效能，並減少多餘的能耗。
為了有效設計高效能散熱系統，減少實驗測試的時間、成本與能耗問題，藉由CAE模擬可提供極佳的優勢。本課程利用 COMSOL Multiphysics 模擬軟體，計算並分析各種液冷散熱系統的流場與溫度分佈，並且內建深度學習演算法來找出最佳設計方案，同時也支援 APP 模擬器生成，讓整個團隊都能直接快速地執行各種參數修改後的結果。軟體並提供的中文化親和力介面以及彈性耦合的設定方法，能在短時間內熟悉軟體建模。歡迎從事散熱領域相關的各界人士參加。
