随着人工智能（AI）技术的飞速发展，AI芯片处理的数据量和运算速度需求不断提升，导致芯片功耗急剧增加。据了解，AI芯片的温度每升高10摄氏度，其可靠性可能减半。如何为日益“发热”的AI芯片有效散热，并确保其性能与使用寿命，已成为算力行业面临的一大技术难题。
在湖北江城实验室，荣获2024年度中国青年五四奖章的湖北大学集成电路学院教授吴小虎，正率领其团队致力于为AI芯片设计一种内嵌式微流道结构。该设计旨在使冷却液能够直接流入芯片内部，实现近距离的散热效果。
现年34岁的吴小虎，自博士阶段起便专注于热辐射领域的研究。他发现，在研究不同材料的热辐射特性时，仅有的算法仅适用于各向同性材料，而缺乏针对各向异性材料的算法。他提到，当时若要进行相关计算，只能依赖价格昂贵且运算效率不高的国外软件。
吴小虎并未选择便捷的软件捷径，而是认为理解计算过程对于掌握材料的根本属性至关重要。为此，他花费一年半时间，自行推导出公式并编写代码，最终开发出一套电磁仿真算法。他表示，这项新算法能将以往需要数小时才能完成的各向异性材料物理机理计算，缩短至一秒钟。为了打破国外软件的垄断，他还进一步优化了该算法，并将其制成软件供科研人员使用。
博士毕业后，吴小虎放弃了国外优厚的待遇，选择回国贡献力量，认为出国学习先进技术正是为了更好地报效祖国。
在研究深入之际，一次培训活动促使吴小虎调整了研究方向。2025年7月，他与湖北江城实验室主任杨道虹会面。杨道虹指出，当前各类芯片的散热问题亟待解决，而吴小虎在热辐射领域的研究恰好是国家和社会迫切需要的，并邀请他加入实验室。
面对自己长期耕耘并已取得显著成就的基础研究领域，以及国家急需但需要从零开始的应用研究领域，吴小虎在跨界问题上有所顾虑。但他最终接受了邀请，认为科研人员应弥补国家所需，既然该方向已成为行业瓶颈，他愿意尝试攻克。
怀揣着科研报国的理想，吴小虎将实验室设在了产业需求的最前沿，投身于芯片这一全新领域。他需要从头学习芯片设计、加工、封装等各个环节的相关工艺知识。
在吴小虎的办公桌上，堆满了材料、物理、数学、工程等各类书籍和文献。他几乎将全部时间投入到实验室工作中，并积极与全球高校、研究院及科技企业专家交流，寻求解决方案。他认为，这种潜心研究并非虚度光阴，而是为了积累攻克难题的实力。
经过反复推导和深入研究，吴小虎逐渐掌握了芯片散热的关键问题，并计算出了多种芯片材料的热辐射参数，为后续芯片工艺的改进提供了大量可靠数据。
目前，吴小虎的研究团队共有6名正式成员，均为90后和00后，同时还有不少硕士毕业生和博士研究生陆续加入。
在人才培养方面，吴小虎并不拘泥于学历和出身。他分享了自己农村的成长经历，强调只要愿意沉下心钻研，并为国家需求实干，他都愿意提供平台。
在指导学生研究时，吴小虎始终要求他们将个人理想与国家发展大局相结合。他强调，研究不能仅仅关注论文发表，更应着眼于产业一线实际需求，推动研究成果落地。他鼓励学生不怕坐“冷板凳”，最终才能结出解决实际问题的“热”成果。他认为，如同观看精彩的世界杯直播一样，科研也需要专注和坚持，才能收获激动人心的成果。
