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AI及超算领域散热需求特点

高功耗、高密度是数据中心的未来,液冷将成AI服务器散热主流方案。


技术和商业趋势

随着大模型等系列 AIGC 产品的商业化落地,AI 服务器的需求将会快速提升,其中大量的高功率 CPU、GPU 芯片将带动整台 AI 服务器功耗走高。CPU 方面,随着内核数量的增加,处理器性能不断提高,带动处理器功率不断增加,特殊场景下(如高性能云计算)处理器将使用超频以提高运算性能,进一步提升功耗。GPU 方面,最新的一些产品最高功耗可达 700W,已超出传统风冷系统散热的能力范畴。


未来 AI 集群算力密度普遍有望达到 20-50kW/柜,自然风冷技术一般只支持 8-10kW,冷热风道隔离的微模块加水冷空调水平制冷在机柜功率超过 15kW 后性价比大幅下降,液冷散热方案的能力与经济性优势逐步凸显。


迈泰AI及超算领域液冷解决方案
液体冷却技术的特点

液体冷却技术的特点:

液冷的方案基本原理:液冷是一种以液体作为冷媒,利用液体流动将数据中心IT设备的内部元器件产生的热量传递到设备外,使IT设备的发 热部件得到冷却,从而保证IT设备安全运行的技术。

液冷的优势:液冷具备超高能效、超高热密度,能够高效散热,并且不受海拔、地域、气温等环境的影响。


迈泰热传冷板式液冷解决方案:

冷板式液冷是通过液冷板(通常为铜铝等导热金属构成的封闭腔体)将发热器件的热量间接传递给封闭在循环管路中 的冷却液体,通过冷却液体将热量带走的一种散热形式。冷板式液冷方案中技术成熟度最高,是解决大功耗设备部署、提升能效、降低制冷运行费用、降低TCO(Total Cost of Ownership)的有效应用方案。


为什么液冷服务器越来越受欢迎?

大模型和AIGC的普及,导致各地区智能计算中心和算力中心的建设激增。


随着“双碳”政策的不断推进,国家对数据中心PUE提出了更高的要求。服务器作为核心IT基础设施,需要承受散热、“碳能双测试”等多重压力。


芯片的热功率已经达到空气冷却的极限。液体冷却技术在服务器中的应用已成为首选方法之一。


AI及超算服务器散热工作原理
热量交换

冷却液在泵的驱动下通过管路循环。当冷却剂流经服务器内部的热交换器时,它与高温组件(如CPU、GPU等)进行热交换,带走热量。


散热

冷却剂通过散热器将热量散发到环境中,保持低温状态,从而实现服务器的连续稳定运行。