今天，数据中心行业正处于一个关键时刻。麦肯锡公司报告称，从2023年到2030年，AI就绪的数据中心容量的需求预计将以每年33%的平均增长率增长。
面对这样的增长速度，数据中心运营商正在管理前所未有的电力和冷却需求，以支持加速计算所需的更高功率密度。这些挑战推动了创新，以减轻由高密度AI服务器产生的热量，并应对迅速增长的热设计功率（TDP）需求。
在我的工作中，我与超大规模、企业、通信和半导体客户合作多年，解决了各种技术、商业和运营上的挑战。以我的视角来看，数据中心扩展过程中面临的热量和电力问题的解决方案在于一种关键技术——直接到芯片的液体冷却。
液体冷却相较于传统方法的优势
在使行业能够更高效地扩展计算和电力方面，液体冷却的重要性并非只有我一个人指出。Uptime Institute的2023年《冷却系统调查》发现，到本世纪末，直接液体冷却预计将超过空气冷却，成为IT基础设施冷却的主要方法。
这是因为AI和高性能计算工作负载需要具有更高功率要求的处理器和AI加速器，而这些AI服务器产生的热量可能成为问题，因为传统的冷却系统（如空气冷却）难以维持最佳温度。这可能导致显著问题，包括效率低下、能耗增加，甚至硬件故障。
与其他方法相比，液体冷却具有许多优势，包括：
- 提高冷却效率：液体冷却能够比空气冷却更有效地维持较低温度，并减少电路板和机架层级的热量，这对于高性能计算环境尤为关键，因为温度稍微上升就可能导致性能下降。
- 空间优化：液体冷却能够有效冷却更多密集堆叠的服务器，特别是直接到芯片的液体冷却技术。
- 节能：通过减少传统空气冷却系统所需的大量空调设备，液体冷却能够实现能效提升。
- 更高的可靠性：液体冷却提供更一致的冷却，避免热限流，保护硬件组件并延长其使用寿命。
- 可扩展性：液体冷却系统设计能够应对AI等技术的未来发展需求，支持持续扩展。
单相液体冷却的不同方法
液体冷却有多种技术方案，从直接到芯片的液体冷却到机架级热交换器和浸没式冷却等。其中一种独特的方法是微对流技术，这种技术能够精准地在GPU和CPU的热点处冷却液体，以缓解热量并改善性能和可靠性。
与空气冷却相比，这种方法将热性能提高了82%，减少了客户的电力消耗15%，并减少了92%的水使用量。而与其他微通道液体冷却方法相比，该技术设计通过消除微通道或空气冷却散热器中常见的热梯度，将热阻降低了多达40%。
在我们迈入AI时代的复杂过程中，先进的冷却系统对于数据中心的可持续扩展至关重要。为AI数据中心做好未来准备意味着确保它们具备能够应对剧增的热负荷和热流量的解决方案。
液体冷却是应对许多电力和热量挑战的突出解决方案。当它与全球制造、供应链和循环经济服务相结合时，我们能够确保行业具备所需的规模，通过广泛部署这些能力应对当前和未来的需求。
