具体来说，其工作原理就像大脑中的血液一样，人类大脑中有及其丰富的毛细血管，这些血管在给大脑带来新鲜氧气的同时也带走热量，而IBM研发的“电子血液”在流经芯片带走散发的热量后返回中央储藏室进行冷却，重新充电后再返回芯片中进行循环使用。使用该技术的计算机在耗能和容量方面都有极大的改进。
目前的难题：散热和电力传输
据外媒报道，如今，无论是计算机科学、电子工程或者信息技术领域，他们共同面临着一个错综复杂的问题是：密度。简单地说，就是要在既定的空间内塞进更多的数字功能（计算、储存、闪存等）是一件异常艰难的事情。这听起来似乎有点不合常理，因为现代计算机芯片已经做得那么小了。想想，一台台式计算机机箱所占空间大约为50立方分米或者更多——但是CPU、GPU、RAM以及其他芯片所占的地方可能不到1%。
事实上，并不是芯片设计师或者计算机制造商不想更好地利用计算机的空间，而是因为当前的技术只能做到这样了。我们尚不能够实现通过取缔液体冷却来再腾出更多的位置——传统电子芯片中，其实有98%以上的体积用于冷却，只有2%用于计算）——要突破传统的冷却和供电输送技术是一件着实艰难的事情。
此外，近年来我们也看到一种能够解决立体传输的方式越来越流行——在一个芯片上叠加再一块。比如此前斯坦福大学工程师开发出的四层“多层芯片”原型，即底层和顶层是逻辑晶体管，中间是两层存储芯片层。垂直的管子是纳米级的电子“电梯”，连接逻辑层和存储层，让它们能一起工作解决问题，避免拥堵。但即使如此，我们仍然能够看见大部分商家在此苦战，多层逻辑芯片仍然罕见。
然而，不管是装进更多电路卡还是制造摩天大楼式的多层芯片，它们都是为了解决同一个问题：散热和电力传输。
我们先来谈谈散热系统的问题。其实多年以来，高端CPU的最大热设计功耗（TDP）并没有实质性的改变，这其中有许多复杂的原因，但最重要的还是，一方面，随着芯片变得越来越小巧，那么它和散热器或者水冷的接触面积就会变小，芯片本来能够散发掉的热量就受到了限制。而另一方面，当芯片变得越来越小时，芯片内部工作频率高的晶体管发热量会比其他部分大。
另外关于电力输送的问题，你知道在现代的CPU上——比如英特尔LGA 1155封装的Ivy Bridge处理器——1155个接口中大部分是用作电力传输吗？如上图，所有以“V”开头标记的格子——VSS、VCC——都是用于提供稳定的电力流动的。
如果想要将两个处理器垂直堆积起来，不仅需要增加处理器底部的接口，而且必须找到一种在两层处理器间连接电路的方式。这是非常困难的，也是3D封装处理器发展受阻的原因——不管是“硅片直通孔(TSV)”或其它形式的3D封装技术。据了解，TSV可把芯片上数据需要传输的距离缩短1,000倍，并使每个器件的互连性增加100倍。
那IBM的5D“电子血液”又是啥？
正如文章开头所介绍的，外媒报道称，IBM苏黎世研究所的工作人员正致力于一项能解决功率输出和冷却垂直堆积电子的技术。不同于此前的3D封装技术，IBM直接将此研究项目为“5D扩容”，即通过使用“电子血液”来提供大约10毫瓦的电力给电脑芯片，而且理论上这些血还可以冷却芯片。
IBM这个“电子血液”系统在冷却方面也许没什么问题。但是，IBM的目标是将其运用于超级计算机。根据IBM的设想，到了2060年，一台千万亿次级电脑的体积小到可以放在桌子上。现在，这样一台电脑占据的面积相当于一个半个足球场——如果能够解决艰巨的散热问题，将意味着能够带来巨大的计算效率和收益。
IBM开脑洞：用“电子血液”解决计算机散热
在2010年，IBM 向瑞士苏黎世联邦技术研究所（ETH Zurich）递交了一台用热水冷却的超级计算机Aquasar。该冷却系统的一大特有功能是，其芯片级冷却系统能使用约60摄氏度（140 华氏度）的水来让芯片的工作温度保持在低于 85 摄氏度（185 华氏度）。整个冷却系统的工作原理是：冷却水持续被芯片加热，在它流过被动热交换机中时又被持续冷却，于是就将带走的热量直接输送给这个实验环境中的整个空间。因此该系统对于能源的需求比相同散热效率的风冷设备低了足足 40%。这里想要说明的是，无论是对散热还是难以连接的处理器来说，纳流体液体冷却系统作用都非常大。
IBM开脑洞：用“电子血液”解决计算机散热
至于电力输送，IBM的这套“电子方案”估计有点悬。因为除了光向处理器注入纳流体进行冷却，该方案还需能够成功将其转化为氧化还原液流电池。
如果IBM能够克服所有这些困难，那么这个“电子血液”系统将能实现80%的能源转化效率，与以往形成巨大的反差，而对计算机芯片业来说也将会是迎来一个翻天覆地的变化。不过，据了解，目前，该项研究正处于初级阶段。
话说回来，IBM的研发人员又是将脑洞开到什么程度才想到这种方案的呢？IBM在接受采访时表示，研制“电子血液”的灵感就是来源于人体大脑。大脑的40%体积用于思考计算，50%体积用于互联，只有10%的体积用于冷却，而传统电子芯片竟有98%以上的体积用于冷却。因此，计算机为何不能仿效大脑那样获得更高的计算效率？
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