Skatterbencherと業界をリードする3つのパートナーは、生成AIと積層造形技術（3Dプリンティングとも呼ばれる）を用いて液体窒素（LN2）容器を製造できるかどうかを検証する実現可能性調査を完了しました。ブログ投稿とYouTube動画で、パートナーは、この製造は可能だが、得られる利益を考えると経済的に賢明ではない可能性を示しています。
AIが生成した1万ドルの3DプリントLN2コンテナのテスト - YouTube
プロトタイプの設計と製造には1万ドルの費用がかかりました。比較対象として、リファレンスデザインとして使用されたElmorLabs Volcano CPU LN2コンテナの販売価格はわずか260ドルです。
基本パフォーマンス テストでは、AI 設計の LN2 コンテナと ElmorLabs Volcano を 3 つのカテゴリで比較しました。
- 冷却時間。液体窒素が容器を周囲温度 28 ℃ から -194 ℃ まで冷却するのにかかった時間。
- 加熱時間、1,250W の熱負荷を使用してチャンバーを -194ºC から 20ºC まで上げるのに必要な時間。
- 500mL の効率、500mL の液体窒素を使用した場合の 28.4 ℃ と最低達成温度間の温度差。
試験では、AIが生成したLN2コンテナは、冷却テストでVolcanoを圧倒しました。わずか56秒弱で-194℃に到達しました。Volcanoはほぼ3分かかり、プロトタイプの3倍の時間がかかりました。加熱テストでもAI設計が有利に働きましたが、それほど劇的な差はありませんでした。コンテナはVolcanoの1.2倍の速さで20℃まで加熱され、30秒以上も早くなりました。
最終的に、AI設計のLN2コンテナは、ElmorLabsの設計よりも20%効率が高いことが証明されました。500mLの液体窒素を使用したVolcanoは-100℃まで冷却されましたが、AI設計のプロトタイプは-133℃まで冷却されました。
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これらのテストは実用的な考慮を反映していないため、チームはさらに、より実用的な性質のテストも実施しました。
- Cinebench 2024を使用したオーバークロック性能テスト。
- CPU コンテナ ベースと CPU ヒート スプレッダー間の温度差をチェックして、どの設計が CPU からの熱を最も効率的に伝達したかを確認します。
- 600W を超える電力を数分間供給して CPU がどの程度のパフォーマンスを発揮するかを調べるための全面的なストレス テストです。
研究チームは、AI設計のコンテナが実世界テストにおいてElmorLabs Volcanoを上回ったものの、その改善効果はElmorLabs Volcanoほど顕著ではなかったことを発見しました。AI設計と既存製品との価格差が劇的であることを考えると、AI設計は費用対効果の高い代替品とは言えません。
初期テストを終えた今、SkatterBencherとそのパートナーは、パフォーマンスとコストの最適化を検討し、AMD Ryzen Threadripperのようなさらに高出力のCPU向けに用途を変更する可能性があります。チームはこの設計の商用化も希望していますが、商業的に実現可能なものにするには、まだかなりの作業が必要になると思われます。
ジェフ・バッツは10年以上にわたりテクノロジーニュースを取材しており、彼のIT経験はインターネット誕生以前から培われてきました。そう、彼は9600ボーが「高速」と呼ばれていた時代を今でも覚えています。特にDIYやメーカー関連の話題、そして最先端のテクノロジーに関する記事を好んで取り上げています。
