Rob Campbell寫道，隨著人工智能推動數(shù)據(jù)中心電力需求激增，液冷技術正成為提升效率、可靠性及可擴展性的關鍵所在。
如今，數(shù)據(jù)中心行業(yè)正處在一個關鍵節(jié)點。麥肯錫的一份報告指出，2023年至2030年間，支持人工智能的數(shù)據(jù)中心容量需求預計將以年均33%的速度增長。
隨著這種規(guī)模與速度的增長，數(shù)據(jù)中心運營商正面臨著前所未有的電力與冷卻需求，以及為支持加速計算而不斷增長的功率密度要求。這些挑戰(zhàn)正推動著相關創(chuàng)新，以緩解高密度AI服務器產(chǎn)生的熱量，同時降低熱設計功耗（TDP）要求。
多年來，我始終與超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心、企業(yè)、通信及半導體行業(yè)的客戶合作，致力于解決各類技術、商業(yè)和運營挑戰(zhàn)。從我的視角來看，應對數(shù)據(jù)中心擴展過程中產(chǎn)生的熱量與電力挑戰(zhàn)的答案在于一項關鍵技術——直接芯片液冷技術。
液冷相較于傳統(tǒng)方法的優(yōu)勢
我并非唯一強調(diào)液冷能夠助力行業(yè)以更高效率擴展算力與電力的人。Uptime Institute 的2023年冷卻系統(tǒng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，到本十年結(jié)束，直接液冷預計將取代風冷，成為IT基礎設施冷卻的主要方法。
這是因為人工智能和高性能計算工作負載需要功耗更高的處理器和AI加速器，而這些AI服務器產(chǎn)生的熱量可能會成為問題，因為傳統(tǒng)冷卻系統(tǒng)（如風冷）難以維持最佳溫度。這可能導致嚴重問題，包括效率低下、能耗增加，甚至硬件故障。
與其他方法相比，液冷具有諸多優(yōu)勢，包括：
• 提升冷卻效率：與風冷相比，液冷能更有效地維持較低溫度，并在電路板和機架層減少熱量，這對于高性能計算環(huán)境至關重要，因為輕微的溫度升高都可能導致性能下降。
• 空間優(yōu)化：通過使用直接芯片液冷技術，能夠冷卻更密集的服務器，實現(xiàn)空間優(yōu)化。
• 節(jié)能：減少了對傳統(tǒng)、低效風冷方法所需的大量空調(diào)系統(tǒng)的需求。
• 更高可靠性：提供更穩(wěn)定的冷卻效果，防止熱節(jié)流，保護硬件組件并延長其使用壽命。
• 可擴展性：液冷系統(tǒng)設計用于適應AI和其他技術不斷發(fā)展帶來的未來增長需求。
單相液冷的不同方法
液冷技術有多種實現(xiàn)方式，從直接芯片液冷到機架級熱交換器和浸沒式冷卻。一種獨特的方法是專利微對流技術，該技術利用流體噴射陣列對 GPU 和 CPU 上的熱點進行精確冷卻，以降溫并提高性能和可靠性。
與風冷相比，該方法提高了82%的熱性能，降低了15%的客戶功耗，且減少了92%的用水量。與其他微通道液冷方法相比，該技術設計通過消除微通道或風冷散熱器中常見的熱梯度，使熱阻最高可降低40%。
利用先進的數(shù)據(jù)中心冷卻技術促進我們的發(fā)展
在我們應對AI時代復雜性時，先進的冷卻系統(tǒng)對于數(shù)據(jù)中心的可持續(xù)擴展至關重要。為AI數(shù)據(jù)中心做好未來準備，意味著確保它們擁有能夠應對急劇增加的熱負荷和熱通量規(guī)模的解決方案。
液冷是解決許多電力和熱量挑戰(zhàn)的卓越解決方案。結(jié)合全球制造、供應鏈和循環(huán)經(jīng)濟服務，我們能夠通過廣泛部署這些能力，確保行業(yè)擁有滿足當前和未來需求所需的規(guī)模。
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