Thermal Design of Heatsink for M.2 NVMe SSD Reliability

Q: 이 논문에서 정의한 최적화란 무엇인가?

제한된 공간 내에서 M.2 NVMe SSD의 냉각 성능을 최대화하기 위하여 히트싱크의 형상 변수를 조정하는 과정을 의미한다. 이는 특히 Genetic Algorithm을 활용하여 Fin의 개수, 높이, 두께 등을 조정함으로써 컨트롤러의 최고 온도를 최소화하는 설계를 도출하는 것을 포함한다.

Q: M.2 NVMe SSD의 냉각 성능을 극대화하는 히트싱크의 최적 형상은 무엇인가?

연구 결과, Fin의 개수가 5개이고 높이가 3.73mm, 두께가 2.7mm일 때 컨트롤러의 최고 온도가 68.2°C로 가장 낮게 나타났다. 따라서 이러한 최적 설계를 적용하면 히트싱크가 없는 기본 모델 대비 최고 온도를 37°C까지 낮추어 장치의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.

김찬호; 노진성; 김중배

doi:10.7736/JKSPE.023.001

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김찬호 (공주대학교) 노진성 (한밭대학교) 김중배 (공주대학교)

저널정보: Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Vol.40 No.5

발행연도: 2023.5

수록면: 389 - 397 (9page)

DOI: 10.7736/JKSPE.023.001

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M.2 NVMe SSD (Non-Volatile Memory express Solid-State Drive), which have higher computational speed and reliability than conventional devices, have come to be widely used. Recent studies have reported that M.2 NVMe SSD are beginning to have thermal issues due to the increasing heat generation occurring with the high chip density and high-performance operation in a limited space. Thermal issues in the controller and memory units of M.2 NVMe SSD lead to increased failure rates and decreased data retention times. In this study, we propose a compact and optimized thermal solution for commercial M.2 NVMe SSD installed between the mainboard and GPU (Graphic Processing Unit). A thermal and fluid dynamics simulation of an M.2 NVMe SSD, including the heatsink, was performed, and the Genetic Algorithm method was used to optimize the heatsink size.

#M.2 NVMe SSD #Heatsink (히트싱크) #Thermal design (열 설계) #Optimization (최적화)

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