2024-08-13-施耐德电气-2024智算中心液冷架构探讨白皮书_13页_1mb

智算中心液冷架构探讨总结

本白皮书分析了用于人工智能服务器冷却的液冷架构，强调了在大型语言模型和推理工作负载中，液冷是必要的选择，因为它能提高可靠性和性能、提升能效并减少水资源使用。液冷分为冷板式和浸没式方法，核心涉及三个要素：服务器内部热捕获（芯片间接或直接接触液体）、CDU（冷却分配单元）类型、以及将热排出室外的方法。

CDU是关键组件，具有五大功能：温度控制、流量控制、压力控制、流体处理和热交换隔离。CDU容量和外形尺寸有差异：机柜内安装式适用于小型部署（20-80 kW），落地式支持大规模（从300 kW到1 MW以上）。热交换类型包括六种组合：液体-空气、液体-液体、制冷剂-空气、制冷剂-液体、液体-制冷剂、制冷剂-制冷剂，每个类型有优缺点和适用场景。

散热方法有三种：现有散热系统（热量排入IT机房空气或设施水系统）、专用散热系统（独立水系统用于高能效）。选择架构的步骤分为：首先选择散热方法（基于兼容性、部署规模、速度和能效），其次选择CDU容量和外形尺寸。例如，机柜内安装式CDU适合少量机柜小规模部署，而落地式更好支持大规模并降低成本。

总体而言，液冷架构选择需权衡因素，包括现有基础设施兼容性和能效目标。白皮书旨在帮助数据中心运营商理解和部署液冷系统，确保服务器冷却的完整性。

• 优点：提高能效、可靠性；
• 缺点：可能增加初期成本或部署复杂性。

液体冷却生态系统涉及流体回路设计、隔离和外部散热，参考白皮书中的指南进行决策。
作者包括Paul Lin、Robert Bunger、Victor Avelar，强调了AI工作负载增长对液冷的需求。