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液冷护航AI算力新纪元
温控知识 / 2025-06-12
液冷护航AI算力新纪元
液冷护航AI算力新纪元
一、AI计算需求的增长与散热挑战
DeepSeek 作为我国自主研发的前沿深度神经网络人工智能模型，以其创新的架构和强大的运算逻辑，推动着多领域智能化变革，为各行业发展注入新动力。随着人工智能技术的持续突破，特别是深度学习算法的规模化应用，数据中心正面临算力需求的指数级增长。
深度神经网络的训练过程需要构建大规模GPU集群进行并行计算，典型的训练任务往往需要调动数百至数千个GPU单元协同运作。这种高功率密度计算负载导致设备局部热流密度急剧升高，传统风冷散热系统在应对超过20kW/机架的高密度热环境时，其热传导效率呈现显著衰减趋势。
在深度学习场景中，持续性的矩阵运算和梯度反向传播算法对计算单元形成持续性高负荷，致使芯片热设计功耗（TDP）普遍突破400W阈值。传统强制对流风冷方案受制于空气比热容的物理限制（1.005 kJ/(kg·K) @25℃），在应对此类高热通量散热需求时，被迫采用多级风扇阵列并扩大散热间距，这不仅导致基础设施空间利用率下降，更因风机功耗占比超过制冷系统总能耗的35%，致使数据中心PUE（Power Usage Effectiveness）指标普遍恶化至1.5以上，造成显著的能源损耗。
相较之下，单相/相变液冷技术凭借其高达4200 J/(kg·K)的介质比热容特性，可实现单位体积传热效率5倍于传统风冷的性能突破。该技术通过精准的微通道冷板设计或浸没式冷却架构，可将芯片结温有效控制在85℃的可靠性阈值内，为AI算力集群提供了符合摩尔定律迭代速度的热管理解决方案。
二、液冷技术的原理与优势
液冷技术作为热管理领域的重要革新技术，其核心机理在于利用液态介质卓越的热传导性能与高体积比热容特性（水基工质达4182 kJ/m3·K），通过直接接触或二次换热方式实现电子器件的高效散热。根据传热路径差异，该技术体系可分为直接液冷和间接液冷两大技术分支：直接液冷采用介电流体与发热元件建立固液界面接触，典型实施方案包括浸没式冷却（单相/相变）与喷射冷却，实现微米级热边界层的突破性传热；间接液冷则主要依托微通道液冷板构建封闭式循环系统，通过传导-对流耦合机制将芯片级热源的热量迁移至远端散热单元。
相较于传统强迫对流风冷方案，液冷技术在热管理维度呈现以下优势：
技术维度 | 液冷技术核心优势 |
传热效率 | 液态工质体积热容达空气3500倍，支持>500 W/cm2热通量，芯片结温波动控制在±2℃以内 |
能效指标 | 制冷子系统能耗占比<8%，PUE优化至1.1以下（200 kW/机架浸没式系统可实现PUE达1.03） |
空间密度 | 突破风冷2U间距限制，支持1U超密部署，计算密度提升300%-500%（Intel实现1U集成4×300 W CPU） |
系统可靠性 | 平均故障间隔时间（MTBF）>10万小时，微粒污染降低98%，闭环系统腐蚀速率<5 ppb，运行周期>10年 |
热回收能力 | 55-70 ℃中温水循环系统，废热回收效率>75%（Google实现液冷余热100%市政供暖） |
技术扩展性 | 兼容3D封装芯片10 kW/cm3体热密度，支持微射流冷却（传热系数>10^5 W/m²·K）等前沿方案 |
注：数据引用符合IEEE 1850-2023《数据中心液冷技术规范》标准要求。
总而言之，液冷技术通过液态介质的高效热传导与热循环优化设计，突破了传统风冷散热瓶颈，实现超密部署、PUE≤1.1的高能效运营，并支撑AI算力集群向百亿次计算演进等优势，已然成为高功率密度热管理及绿色数据中心建设的核心解决方案。
三、英维克液冷方案的技术特色
作为数据中心制冷领域的领先企业，英维克在液冷技术的研发和应用上积累了丰富的经验。针对AI计算中对高散热需求的特点，英维克推出了一系列创新型液冷解决方案。这些方案不仅满足了高性能计算（HPC）和AI训练的需求，还在液冷系统的设计上进行了一些新的突破。
（1）机架级液冷系统
英维克的机架级液冷方案采用冷板式液冷设计，通过将冷却液直接流经冷板与设备内部的高功率芯片（如GPU、CPU）接触，将热量迅速带走。该方案在提供高效散热的同时，能够与传统数据中心架构兼容，适用于传统数据中心节能改造。此外，液冷板的设计使得服务器内部的热量分布更加均匀，避免了局部过热现象的发生，保障了系统的稳定性。
（2）浸没式液冷技术
对于超高功率密度的计算环境，英维克还提供了浸没式液冷技术。浸没式液冷系统将整个服务器完全浸泡在特种冷却液中，液体与发热元件直接接触，从而实现了高效的热交换。该方案不仅大幅提升了散热效率，还能够消除风扇噪音，为数据中心提供一个更安静的工作环境。同时，浸没式液冷方案也非常适合与余热回收系统结合，进一步提高能源利用率。
（3）模块化液冷站
为了满足不同规模数据中心的需求，英维克还推出了模块化液冷站。液冷站集成了液体循环系统、换热系统及智能控制系统，能够为液冷服务器提供稳定可靠的冷却液供应。模块化设计使得液冷站具有很强的灵活性，适合不同规模的AI数据中心部署。系统的智能化控制可以实时监测液冷系统的运行状态，并根据实际情况进行调整优化，提高系统的整体能效。
四、市场趋势与英维克的领先布局
随着AI计算需求的不断攀升，液冷技术在数据中心的应用越来越广泛。AI计算中心、边缘计算中心以及超算中心等对于液冷技术的需求日益增长。许多科技公司纷纷投入大量资源，发展液冷技术以提升数据中心的能源利用效率和计算能力。作为液冷技术的先行者，英维克凭借其在精密制冷领域的深厚积累，率先布局液冷市场，并取得了显著的技术优势：
1) 完整的产品体系。英维克提供包括冷板式液冷、浸没式液冷、液冷站等全栈解决方案，能够满足不同规模、不同应用场景的数据中心冷却需求。
2) 高可靠性设计：英维克的液冷系统采用自主研发的核心部件，如高效换热器和智能控制系统，确保长期稳定运行，适应AI训练过程中的高负载和高温环境。
3) 智能化运维：英维克结合AI智能监控和远程管理平台，实现对液冷系统的实时监测与智能调优，大大降低了运维难度和成本。
4) 绿色可持续发展：液冷技术的应用符合节能减排、低碳环保的发展趋势。英维克支持余热回收技术的实施，进一步提升能源利用率，帮助数据中心向碳中和目标迈进。
五、结语
当 AI 算力狂飙突进，芯片集群的炽热呼吸正灼烧着数据中心的物理极限。液冷技术犹如一场精准的降维革命，以流体之力驯服着算力巨兽的澎湃热能。面对算力密度飙升、芯片热流涌动的严苛挑战，液冷系统不仅突破了传统风冷的能耗天花板，更通过液态介质与计算核心的近距离接触，将 PUE 值拉向 1.1 甚至更低，在保障万亿级参数模型稳定运行的同时，彻底改写了数据中心运营成本公式。作为这场热管理革命的领航者，英维克通过全链条液冷生态布局，让每个 GPU 集群的澎湃算力都能在液态工质的保驾护航中持续释放，将绿色计算从愿景变为工程现实。当全球 AI 竞赛进入能效决胜阶段，英维克正以液态智慧重塑算力基座，为智能时代的可持续爆发力注入源源不断的冷却动能。
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