AI时代算力浪潮下的散热挑战与选择

在人工智能的持续浪潮下，各行业对算力的需求呈现指数级增长趋势。然而，随着算力需求的增加，硬件功耗也水涨船高。以至强可扩展处理器的平均TDP值（热设计功耗）为例，其已经从一代的150W提升至五代的350W。主流GPU的TDP值也从250W增长到700W。对于AI训练服务器而言，单台设备功耗直逼10KW大关，对设备散热提出了更多挑战。

数据中心通常采用两种主要的散热方式：风冷散热和液冷散热。风冷散热是目前大多数数据中心采用的方式之一，其原理是通过风扇将热空气从服务器内部吹出，达到降温的效果。而液冷散热则采用液体冷却技术，通过液体的浸没或流动将发热元件的热量带走。

风冷散热技术成熟度高，具备成本低、无需额外组件、安全维护简单、安全性高等特点，目前仍然是改善服务器散热的低成本主流方案。不过，风冷散热已较难满足AI训练服务器等高功耗设备的散热需求。

联想ThinkSystem SR670 V2 风冷散热服务器

而液冷散热技术虽然前期成本和维护成本相对较高，部署较为复杂。但液冷技术具有低能耗、高散热、低噪声、低TCO成本等优势。液冷技术通常更适用于需要大规模散热及注重能源效率、部署密度的应用场景。

在散热方式选择方面，业界普遍认为风冷散热技术在低功耗、低成本、易维护等方面有优势，而液冷散热技术则在高功耗、高效率、密集度等方面具备优势。然而，随着AI算力需求的增加，液冷散热技术的应用前景将更加广阔。

联想ThinkSystem SD650 温水液冷散热服务器

借助自身的科研实力，联想成功研发了海神温水水冷技术，这项技术融合了材料学、流体力学和传热学等多个领域的研究成果，不同于业内常见的水温保持在40~45摄氏度，联想通过大量实验数据分析认为，进水的温度最高50度，出水温度60度左右，可以获得最佳的能耗比和经济效用，这样服务器的水冷循环系统将实现全年自然冷却。通过联想温水水冷技术的应用，可减少对精密空调和系统风扇的需求，为数据中心节约42%的能耗和间接碳排放。

风冷散热和液冷散热各有其适用的场景和优劣势，企业在选择时应根据自身需求和实际情况做出合适的选择。

在政策方面，随着能源消耗和碳排放等问题日益受到关注，各地政府部门也相继出台了一系列关于数据中心绿色节能建设的政策。这些政策要求数据中心在设计和运行中充分考虑能源利用效率，力争降低PUE值，推动数据中心向绿色低碳方向发展。

数据中心的能源消耗主要来自于散热系统和IT设备。有效地利用液冷散热技术可以降低数据中心的能源消耗，提高能源利用效率，进而降低PUE值，实现数据中心的绿色节能建设目标。

在液冷技术方面，国内外厂商都在不断进行技术创新和产品研发。中国厂商在液冷服务器技术方面已经取得了一定的进展，液冷技术在中国数据中心建设中的应用也在逐步扩大。

总的来说，随着人工智能技术的不断发展和应用，数据中心对算力的需求将继续增加。在这种背景下，液冷散热技术将成为未来数据中心建设和改造的重要方向，有望在提高能源利用效率、降低能耗成本等方面发挥重要作用。