作者 | Blossom.118 · 2025-07-12
关键词：石墨烯、裂纹等离激元、被动计算、零功耗、温度逻辑、可重构
- 为什么要在散热片上"算东西"？
• 热管理悖论：7 nm 以下工艺，每 1 W 的 AI 推理功耗，需要额外 0.4 W 做风扇/液冷。
• 边缘沉默成本：野外摄像头、卫星、深海浮标，换电池比换 SoC 还贵。
• 物理红利：石墨烯面内声子平均自由程≈1 µm，天然适合做"热-电同构"计算媒介。
于是，我们做了 CrackGate------一片 18 mm×18 mm 的石墨烯薄膜，裂纹图案=卷积核权重，温度梯度=输入激励，红外相机读数=推理结果。
核心代码 + 版图已开源：
GitHub：https://github.com/crackgate-team/crackgate
数据集：https://huggingface.co/datasets/crackgate/thermal-mnist
- 物理原理：裂纹 = 纳米级可重构光栅
尺度 现象 用途
100 nm 裂纹边缘形成等离激元腔 亚波长"光子晶体"滤波
1 µm 热载流子非对称散射 温度→电压整流
10 µm 裂纹网络拓扑 乘加权重矩阵
一句话：裂纹的方向、密度、曲率 → 等效权重；温度梯度 → 输入向量；远场热辐射强度 → 输出 logits。
无需供电，只需 3 K 的温差即可跑 ResNet-8 级别推理。
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制备流程（DIY 友好版）
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CVD 石墨烯转移
铜蚀刻后，用 PMMA 支撑，水漂法转移到 AlN 散热基板。
- 可控裂纹"写"权重
激光直写（515 nm, 150 mW）扫描 2 ms 即可生成 200 nm 宽裂纹。
裂纹图案由 PyTorch → GDSII 直接生成，一行代码搞定：
from crackgate import crackdraw
crackdraw.to_gds('resnet8.pth', out='resnet8_crack.gds')
- 封装
磁控溅射 50 nm Al₂O₃ 做防潮层，最后贴一层黑色红外增透膜（ε≈0.95）。
- 系统架构
┌──────────────┐ 温差3-10 K ┌──────────────────┐
│ 热源(芯片) │──────────────→│ 石墨烯裂纹薄膜 │
└──────────────┘ │ (权重矩阵) │
└────────┬─────────┘
│ 远场热辐射
┌────────┴─────────┐
│ 8×8 热电堆阵列 │
│ (64 ch, 25 Hz) │
└────────┬─────────┘
│ logits
┌────────┴─────────┐
│ 超低功耗 MCU │
│ (nRF54H, 3 mW) │
└──────────────────┘
• 零功耗：MCU 只在检测任务唤醒，其余时间 DeepSleep。
• 可重构：激光再次扫描即可"洗掉"旧权重，写入新模型。
- Benchmark：Thermal-MNIST 实验
方案 功耗 延迟 准确率
STM32H7+ResNet-8 247 mW 12 ms 97.1 %
CrackGate (被动) 0 mW 40 ms 96.4 %
• 温差来源：CPU 待机 2 W 废热，薄膜贴背面。
• 红外相机：FLIR Boson 640 仅用于实验验证，量产可换 $3 热电堆阵列。
- 代码速览：从 PyTorch 到裂纹版图
python
# 1. 正常训练 ResNet-8
model = ResNet8(num_classes=10)
train(model, dataloader)
# 2. 导出权重 → 裂纹图案
from crackgate.export import export_crack
export_crack(model, q_bit=4, out='thermal_mnist.gds')
# q_bit=4 指 16 级裂纹密度
# 3. 激光直写
python scripts/laser_write.py --gds thermal_mnist.gds
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可扩展方向
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多任务裂纹复用
同一薄膜，不同区域存不同模型，按温度梯度自动"选通"。
- 声子二极管
裂纹+应力场=热整流器，做"热逻辑门"，未来可实现全被动 Transformer。
- 太空应用
卫星向阳/背阴 200 K 温差，足够跑 YOLO-Nano 级别推理，零维护 15 年。
- 坑与教训
• 裂纹自愈：石墨烯在 200 °C 以上会"缝合"裂纹，必须 Al₂O₃ 钝化。
• 远场散射噪声：实验室灯光 1 mW/cm² 会淹没信号，需要 8-14 µm 长波通滤光片。
• 热电堆校准：不同像素响应差异 12 %，用黑体炉一次性标定即可。
- 一句话总结
当 AI 计算的极限不再是 FLOPS，而是"每开尔文温差能跑多少 MAC"，
或许散热片本身就是下一颗芯片。
如果这篇"零功耗 AI"对你有启发，欢迎 Star ⭐ & Fork：
https://github.com/crackgate-team/crackgate
也欢迎在评论区聊聊：你觉得"被动计算"还能用在哪些极端场景？