AI算力驱动散热方式变革：数据中心液冷散热技术分析

AI算力驱动散热方式变革：数据中心液冷散热技术分析

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生成式AI和各种大模型给我们带来全新的应用体验，也对算力提出了更高的需求。对于数据中心运营管理者而言，由于GPU服务器的功率密度大幅提升，对数据中心的制冷设备和技术提出了更高要求。因此，他们除了关注算力本身之外，也更加关注数据中心功耗与散热所带来的各种问题。

AI算力驱动数据中心散热方式变革

在AI算力需求的强力驱动下，数据中心GPU服务器的数量大幅增加，所带来的功耗问题日益突显。我们知道，数据中心单机柜风冷的极限总功率为15kW，在机柜上架率不变下，GPU服务器所带来的功率增长已经逼近单机柜的极限值。然而，GPU的功耗还在不断地增长。

今年 上，英伟达正式发布了GB200旗舰级GPU，这款产品包括两个 GPU内核，每个内核功耗约为1200W，同时还拥有两个Arm CPU，功耗在300W左右，那么仅仅这个产品的总功耗就达到了恐怖的 2700W左右。不难发现，面对高功耗高密度场景，传统的风冷显然已经无法满足能耗和散热需求，液冷技术以超高能效、超高热密度等特点，成为智算中心温控解决方案的必选项。