AI時代には液冷が唯一の選択肢となるのか

ChatGPT の人気により AIGC の波が巻き起こり、国内外の多くのメーカーが Big Prophecy モデルの発売を発表しました。 AIGC 業界の人気により、コンピューティング能力の需要が大幅に高まりました。予測によると、コンピューティング能力の需要は将来的に急速に増加し、世界のインテリジェントなコンピューティング能力は 2030 年までに 105ZFLOPS (1 秒あたり 1021 回の浮動小数点計算) に達すると予想されており、これは 2020 年と比較して 500 倍に増加します。

コンピューティング能力の継続的な向上に伴い、それをサポートするためにチップのパフォーマンスを大幅に向上させる必要があり、チップの熱設計能力 (TDP) という別の大きな課題が生じます。現在、CPU の消費電力は 350-500W に達し、ハイエンド GPU とスイッチ ASIC チップの電力は 700W 以上に達しています。将来的にチップの電力がさらに増加し​​て700Wを超えると、チップの冷却設計が大きな問題となる。
現在、チップのサーマルソリューションとして最も広く使用されている方法は空冷です。これは、発熱量の高いチップに熱伝導率の良いヒートシンクを取り付け、ヒートシンクの上に小型のファンを固定することを意味します。ヒートシンク上の熱は、ファンの高速回転によって発生する空気流によって奪われます。チップの電力が継続的に増加するため、300W を超えると、放熱に従来のヒートシンクを使用する効果は顕著ではなくなります。液体冷却技術は、AI 時代の理想的な冷却ソリューションと考えられています。

液体冷却技術は、放熱方法の違いにより、コールドプレート液体冷却、浸漬液体冷却、スプレー液体冷却の 3 種類に分類できます。コールドプレート液冷は、放熱対象物にコールドプレートを固定し、コールドプレート内を液体が流れることで機器の熱を奪い放熱する間接接触型の液冷です。スプレー液冷は、IT機器の表面に冷媒を噴霧して放熱する液冷技術ですが、放熱効率は比較的低いです。浸漬液冷は、サーバーなどの放熱が必要なIT機器を冷媒に完全に浸漬し、液体の循環や相変化によって冷却する直接接触型の液冷です。

浸漬液冷は、液冷データセンターにおける大規模導入向けの最も主流で有能な液冷技術と考えられています。これには次のような利点があります。まず、浸漬液冷却は IT 機器を冷媒に直接浸漬するため、放熱効率が高く、熱源と完全に接触して放熱効率が大幅に向上します。第二に、IT機器が冷却剤に完全に浸されるため、騒音低減効果が高く、IT機器から発せられる騒音を低減できます。 3つ目は省エネと環境保護です。浸漬液体冷却では多数のファンを使用する必要がないため、電力消費と二酸化炭素の排出を削減できます。関連データの推定によると、液体冷却は空冷と比較して、サーバーの動作全体に必要な電力の 20% -30% を節約できます。

今後のAI時代の冷却技術は液浸冷却技術が主流になることは必至です。ただし、現在の液冷技術と製品はまだ初期応用段階にありますが、AIやデータセンターなどのアプリケーションの開発により、液冷技術の応用と普及は加速すると考えられます。研究機関によると、中国の水冷IDC市場規模は2025年までに1200億元を超え、成長率は30％を超え、水中液冷技術の割合は40％を超えると予想されている。浸漬液体冷却技術のさらなる発展により、将来的にはそれがデータセンター冷却の唯一の選択肢となる可能性があります。