
在现代电子系统,尤其是移动设备、数据中心和物联网(IoT)终端中,电源管理与热管理已不再是独立的模块,而是需要深度融合的设计环节。随着芯片集成度不断提高,功耗密度持续上升,单一优化电源或散热已无法满足系统稳定性和能效需求。
高功耗会导致芯片温度升高,而高温又会加剧漏电流,进一步增加功耗,形成恶性循环。因此,电源管理必须考虑热状态反馈,动态调节电压与频率(DVFS),避免局部过热。
以智能手机为例,当摄像头长时间工作导致局部发热时,系统可通过热管理模块通知电源管理单元,自动降低处理器性能并启用冷却策略(如风扇或导热材料),从而维持整体温升在安全范围内。
随着AI算法在系统级管理中的应用,基于机器学习的预测性电源-热协同控制正成为研究热点。系统可提前预判负载变化,主动调整供电策略,实现“防患于未然”的能效优化。
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