AI算力爆發帶來散熱挑戰，液冷將成智算中心標配

　　步入2024年以來，從各品牌手機競相接入大模型，到大眾汽車全部車型搭載ChatGPT，再到京東工業上線采購大模型、萬興科技運用大模型創作短視頻等，大模型正加速融入各個領域。

　　大模型的廣泛落地，在為企業數字化帶來革新和顛覆的同時，也給算力行業帶來難題。

　　日前，在ABB電氣創新周綠色數據中心論壇上，一眾專家圍繞“生成式AI為代表的算力需求帶來的挑戰和機遇”進行了深入探討。

　　會上，網宿科技子公司綠色云圖運營總監徐明微表示，大模型的訓練、推理、交互都需要海量AI算力的支撐。隨著AI算力需求爆發，帶來服務器功耗增長，行業必須要應用新的技術來高效帶走熱量，液冷技術將成為最佳解決辦法。

　　當前，AI算力已經成為我國算力發展的主要方向。IDC預測，到2026年中國智算規模將達到1271.4 EFLOPS，未來五年復合增長率達52.3%。與此同時，結合應用發展趨勢，未來80%的場景都將基于人工智能，所占據的算力資源將主要由智算中心承載。

　　徐明微指出，智算意味著更高密度的算力基礎設施建設，單機柜功率密度在40kW以上。而傳統數據中心單機柜密度通常在8-10kW，且機房寬度不超過15米，面對智算新趨勢，傳統機房不僅在空間布局上受到限制，在散熱方面更面臨嚴峻挑戰。

　　在能耗結構上，眾所周知的是，IT和空調制冷設備是數據中心的主要能耗來源，兩者占到數據中心總能耗的85%。傳統的數據中心以風冷技術為主流散熱方式，而由于空氣換熱系數低、散熱能力不足且受環境影響，風冷散熱已無法滿足高密度數據中心的散熱需求。

　　對此，徐明微認為，智算中心必須導向液冷技術。液冷技術具有低能耗、高散熱、節約空間、不受環境限制等特性，相較風冷系統PUE值在1.3-1.4左右，液冷系統可以降低PUE值到1.05-1.1，更能適配高密度、高算力的智算場景。

　　據悉，網宿科技子公司綠色云圖是國內液冷領域的先行者，自2015年起便已投入對液冷技術的研究，目前累計已取得發明專利超過百項，多款液冷產品入選工信部權威節能目錄。在應用方面，依托豐富的商用經驗和領先的技術能力，綠色云圖在高算力場景率先取得規模應用，不斷落地標桿案例，比如綠色云圖為武漢大學打造了液冷超算邊緣數據中心，有效支撐其大規模數據處理和高性能計算需求。

　　“我們相信，隨著未來高算力場景的不斷涌現以及社會對節能要求越來越高，數據中心會更多地部署液冷技術。我們將持續深耕液冷，用更綠色的數據中心滿足生成式AI為代表的算力需求。”徐明微表示。