人工智能(AI)已经成为当今科技随着人工智能(AI)应用在全球迅速发展,服务器、电脑、计算机等信息设备制造商不断推出新一代的中央处理器(CPU)和图形处理器(GPU),以及英伟达 Blackwell GB200、英伟达 H100等AI芯片的不断推出,以满足日益增长的多样计算需求和支持AI计算能力的需求。因此,数据中心液冷技术正迎来前所未有的发展机遇。乐瑞AI液冷散热方案正以其革命性的冷却效能,成为驱动智能时代算力爆发的核心基础设施,在数据中心、高性能计算(HPC)和电子设备等高能耗领域中得到了广泛应用。
冷板式液冷
工作原理: 金属冷板(通常为铜或铝制)紧密贴合CPU、GPU等高功耗芯片。冷却液在密闭冷板内部流道中循环,直接吸收芯片热量并带离服务器。
特点
兼容性高:主要改造散热器,对服务器其他部件设计影响较小,易于在现有部分风冷架构上改造升级。
部署灵活:冷却液不直接接触电子元件,维护相对简单。机房侧需配套冷却液分配单元(CDU)和外部散热设施(如干冷器、冷却塔)。
适用场景:AI训练集群、高性能计算(HPC)、高功率密度机架等。
浸没式液冷
工作原理:将整个服务器主板或整机完全浸没在特殊的绝缘导热液体(单相或双相)槽体中。
单相浸没:液体在槽内循环,通过外部换热器散热,液体始终保持液态。
双相浸没:液体吸收热量后沸腾汽化,蒸汽上升至槽体顶部冷凝器放热液化回流,依靠相变潜热高效传热。
特点
极致散热性能:所有发热元件均被液体包围,散热均匀且效率极高。
高度集成与简化:省去服务器内部风扇、机柜风扇等,显著简化基础设施。
极致节能与静音:PUE可逼近理论极限1.02-1.03,运行近乎无声。
适用场景:超大规模数据中心、区块链计算、追求极致PUE和密度的前沿部署等场景。
液冷正加速渗透核心算力领域
大模型训练集群GPU功耗巨大,液冷已成标配。
超算中心追求极致算力与效率,液冷是必然选择。
大型云服务商(阿里云、腾讯云、AWS等)积极部署液冷降低运营成本。
空间受限的边缘机房,液冷助力部署强大算力。
对稳定性和连续性要求极高的金融、科研等系统。
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