助推現(xiàn)代IDC液體冷卻技術復興，AI至關重要

　　工智能的技術進步，如今已經(jīng)從實驗室的研究轉向真正的商業(yè)和消費者應用。由于人工智能應用程序的計算量很大，因此許多IT硬件架構師使用GPU作為核心處理器或輔助處理器。許多基于GPU的服務器，其散熱量是傳統(tǒng)服務器的兩倍，熱設計功率(TDP)達到了300W，這成為了液體冷卻技術在數(shù)據(jù)中心復興的原因。

　　液體冷卻一直在高性能計算(HPC)應用的利基應用中嶄露頭角，但人工智能的應用對數(shù)據(jù)中心冷卻提出了更高的要求。液體冷卻技術的優(yōu)勢在于能夠以更高的密度進行部署，通過提高效率來降低總成本(TCO)，并顯著減少占地面積。

　　雖然液體冷卻的好處令人印象深刻，但其應用障礙卻令人望而生畏。這是因為新型服務器采用了機箱、歧管、管道、液體流量管理等更多的設計，也因此液體冷卻技術的部署具有高度的復雜性。還有很多人擔心，復雜的管道和配件系統(tǒng)會發(fā)生泄漏導致服務器毀壞。而人們真正關注的是如何維護服務器的可用性，尤其是大規(guī)模應用。

　　還有一些人認為，數(shù)據(jù)中心用液體冷卻可能沒有意義，可以通過開發(fā)更好的空氣冷卻技術來解決。但隨著數(shù)據(jù)中心技術的不斷進步，能耗也越來越高，液體冷卻技術可能在未來成為一種可行的高效冷卻技術。