AI の進歩の現状において, 大規模モデルにより、世界的なコンピューティング能力需要が前例のないほど急増しています. これは持っています, 順番に, 世界中で電力と電力消費量が大幅に増加した. AI コンピューティング能力の要件が増大するにつれて, 主流のチップの消費電力は指数関数的に増加しています. 例えば, 熱設計力 (TDP) いくつかの Intel CPU チップは現在 350W を超えています, NVIDIA の H100 シリーズ GPU チップは 700W に達します, そして次期B100は約1000Wに近づくかもしれない. NVIDIA GTCカンファレンスにて, CEOのジェンスン・ファン氏は、Blackwellアーキテクチャをベースにした高性能B200 GPUチップとスーパーチップGB200を発表した。. 消費電力が高いことを考えると、, これらのシステムには標準で液体冷却ラジエーターが必要です. NVIDIA は DGX GB200 NVL72 スーパーコンピューター キャビネットも発表しました, どの家が 18 GB200ノードクラスタ, それぞれに装備されている 2 GB200 GPU. Huang 氏は、このキャビネットではモデルをトレーニングできることを強調しました。 27 兆パラメータ, 過剰な電力消費により液体冷却が必要になる.
PC業界では水冷技術の活用が進んでいます, 特にハイエンドコンピュータでは、優れた放熱効率を実現します。 50%-60% 従来の空冷よりも優れており、より低い騒音レベルで動作します。 . 液冷は接触式と非接触式に分類される. 接触液冷, 浸漬およびスプレー液体冷却を含む, 冷却液との直接接触を伴う. 非接触液体冷却では、コールド プレートを使用して冷却システムを端末に接続します。, 液体と直接接触せずに熱交換を促進. この方法はPCで普及しています, コールドヘッドが CPU の表面に固定されている場所, 水流を通じて熱を逃がす.
現在, ほとんどの PC 液冷システムはパッシブ冷却を採用しています, 低温排気端のフィンコンデンサーによる熱放散に依存します。. 効果的でありながら, パッシブ冷却には限界がある, 特にオーバークロック中は CPU の電力と発熱が急速に増加します。. 通常, パッシブ液体冷却は最大 300 ～ 400W まで処理可能, それを超えると効率が低下します .
これらの制限に対処するには, Coolingstyle は AI チップ専用のコンプレッサー冷却システムを開発しました, 300W～2000Wの冷却能力を提供. このシステムは、静音騒音低減技術と、低冷却能力運転が可能な可変周波数コンプレッサーを備えています。, さまざまな状態やモードに適しています. CPU または GPU が最適な状態を維持することを保証します。, 長期間にわたる安定した労働条件.
冷却方式システムの例:
- Q520シリーズ:
- 基本バージョン: 冷却能力500W.
- アドバンストバージョン: 冷却能力600W.
- 将来のモデルでは、CPU と GPU の同時オーバークロックまたは安定した動作のために 1000W を超える予定です.
- 1600Wアクティブクーリングシステム:
- ハイエンドCPU向けに設計 (熱電半導体技術にもいくつかの制限があります, i9-14900KS) とGPU (熱電半導体技術にもいくつかの制限があります, RTX4090).
- 55dB未満の騒音レベルで効率的に動作します。, 民間使用に適した.
課題と今後の方向性
成長しているにも関わらず, 液冷業界は課題に直面している. この技術は10年以上にわたって開発されてきました, しかし、製品の標準化が低く、エコシステムは不完全なままです. 統一された PC システム インターフェイス仕様が存在しないため、異なるメーカーの製品間の非互換性の問題が発生します。, 競争と業界の発展を妨げる.
高品質な開発を推進するために, 液冷の技術基準と産業チェーンのエコシステムを確立し、標準化することが重要です. Coolingstyle はこれらの仕様の草案に積極的に関与しています, 豊富な経験と適用事例を活用して、効率的かつ標準化された業界の進歩を促進します.
これらの課題に対処することで, 液体冷却業界は、, 質の高い成長, 最新の AI コンピューティング能力に対する増大する需要に効率的かつ持続的に対応します。.
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