الطلب المتزايد على الذكاء الاصطناعي سيجعل حل التبريد السائل أكثر شعبية
في الوقت الحاضر، تتكون الوحدة الحرارية بشكل أساسي من تقنية تبديد الحرارة الهجين النشطة والسلبية التي تحتوي على أنابيب حرارية. تم تصميم وحدة تبريد الأنابيب الحرارية ودمجها مع مكونات مثل موزعات الهواء، وأحواض الحرارة، والأنابيب الحرارية، والتي يمكن أن توفر بيئة تشغيل موحدة لتبديد الحرارة للمكونات الإلكترونية الداخلية، مما يجعل تشغيل المعدات الإلكترونية أكثر استقرارًا. مع اتجاه المنتجات الإلكترونية الطرفية متعددة الوظائف وخفيفة الوزن، تحول مصنع الوحدات الحرارية إلى تصميم حلول حرارية تعتمد بشكل أساسي على غرفة البخار والأنابيب الحرارية.
تنقسم وحدة المبدد الحراري إلى نوعين: "المبدد الحراري المبرد بالهواء" و"المبدد الحراري المبرد بالسائل". من بينها، الحل المبرد بالهواء هو استخدام الهواء كوسيط، من خلال مواد وسيطة مثل مواد الواجهة الحرارية، وغرفة البخار (VC) أو أنابيب الحرارة، ويتم تبديده عن طريق الحمل الحراري بين المشتت الحراري أو المروحة والهواء. "يتم تحقيق تبريد السائل بشكل أساسي من خلال الحمل الحراري مع السائل، وبالتالي تبريد الرقاقة، ومع ذلك، مع زيادة توليد الحرارة وحجم الرقاقة، يزداد استهلاك طاقة التصميم الحراري (TDP) للرقاقة، واستخدام المبرد بالهواء يصبح تبديد الحرارة تدريجيًا غير كافٍ.
مع تطور إنترنت الأشياء والحوسبة المتطورة وتطبيقات الجيل الخامس، دفع الذكاء الاصطناعي للبيانات قوة الحوسبة العالمية إلى فترة من النمو السريع. وفقًا لشركة الأبحاث TrendForce، بلغ حجم شحن خوادم الذكاء الاصطناعي المجهزة بوحدات معالجة الرسومات GPGPU (وحدات معالجة الرسومات للأغراض العامة) حوالي 1٪ في عام 2022. ومع ذلك، في عام 2023، مدفوعة بتطبيقات ChatGPT، من المتوقع أن ينمو حجم شحن خوادم الذكاء الاصطناعي بنسبة 38.4%، وسيصل معدل النمو السنوي المركب الإجمالي لشحنات خوادم الذكاء الاصطناعي من عام 2022 إلى عام 2026 إلى 29%.
هناك اتجاهان رئيسيان لتصميم الجيل القادم من وحدات المبدد الحراري. الأول هو ترقية وحدات تبديد الحرارة الحالية باستخدام غرفة بخار ثلاثية الأبعاد (3DVC)، والآخر هو تقديم نظام تبريد سائل، باستخدام السائل كوسيط حمل حراري لتحسين الكفاءة الحرارية. ولذلك، فإن عدد حالات اختبار التبريد السائل سيزداد بشكل كبير في عام 2023، ولكن 3DVC ليس سوى حل انتقالي. ومن المقدر أنه في الفترة من 2024 إلى 2025، سندخل عصر التبريد الموازي للغاز والتبريد السائل.
مع ظهور ChatGPT، أدى الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى زيادة شحنات الخوادم، إلى جانب متطلبات ترقية مواصفات وحدات المبدد الحراري مما دفعها نحو حلول التبريد السائل لتلبية المتطلبات الصارمة للخوادم لتبديد الحرارة والاستقرار. في الوقت الحاضر، تستخدم الصناعة في الغالب تقنية التبريد الغمر أحادي الطور في التبريد السائل لحل مشكلة تبديد الحرارة لخوادم أو أجزاء التسخين عالية الكثافة، ولكن لا يزال هناك حد أعلى يبلغ 600 واط، لأن ChatGPT أو الخوادم ذات الترتيب الأعلى تحتاج إلى قدرة تبديد الحرارة أكثر من 700 واط للتعامل معها.
واستناداً إلى أن نظام التبريد يمثل ما يقرب من 33% من إجمالي استهلاك الطاقة في مركز البيانات، فإن تقليل إجمالي استهلاك الكهرباء وتقليل كفاءة استخدام الطاقة يشمل تحسين نظام التبريد، ومعدات المعلومات، واستخدام الطاقة المتجددة. يتمتع الماء بقدرة حرارية تبلغ أربعة أضعاف قدرة الهواء. لذلك، عند إدخال نظام التبريد السائل، هناك حاجة إلى 1U فقط من المساحة للوحة التبريد السائل. وفقًا لاختبارات NVIDIA، لتحقيق نفس قوة الحوسبة، يمكن تقليل عدد الخزانات المطلوبة للتبريد السائل بنسبة 66%، ويمكن تقليل استهلاك الطاقة بنسبة 28%، ويمكن تقليل PUE من 1.6 إلى 1.15، ويمكن تحسين الكفاءة الحسابية. .
تؤدي الحوسبة السريعة إلى التحسين المستمر في TDP، كما أن خوادم الذكاء الاصطناعي لديها متطلبات أعلى لتبديد الحرارة. يقترب تبريد الأنابيب الحرارية التقليدية من الحد الأقصى، ومن المحتم تقديم حلول حرارية مبردة بالسوائل.
