Como lidar com a crescente demanda por tecnologia de resfriamento em servidores de IA
Atualmente, o módulo de dissipação de calor é composto principalmente por tecnologia de dissipação de calor híbrida ativa e passiva contendo tubos térmicos. O módulo de dissipação de calor do tubo de calor é projetado e combinado com componentes como difusores de ar, dissipadores de calor e tubos térmicos, que podem fornecer um ambiente operacional de dissipação de calor com temperatura uniforme para componentes eletrônicos internos, tornando a operação do equipamento eletrônico mais estável. Com a tendência de produtos eletrônicos terminais multifuncionais e leves, a fábrica de módulos térmicos passou a projetar soluções térmicas baseadas principalmente em câmara de vapor e heatpipe.
O módulo do dissipador de calor é dividido em dois tipos: "dissipador de calor resfriado a ar" e "dissipador de calor resfriado a líquido". Entre eles, a solução resfriada a ar é a utilização do ar como meio, por meio de materiais intermediários, como materiais de interface de calor, câmara de vapor (VC) ou tubos de calor, e é dissipada por convecção entre o dissipador de calor ou ventilador e o ar. "O resfriamento líquido é obtido principalmente por meio de convecção com o líquido, resfriando assim o chip. No entanto, à medida que a geração de calor e o volume do chip aumentam, o consumo de energia do projeto térmico (TDP) do chip aumenta e o uso de resfriamento a ar a dissipação de calor torna-se gradualmente insuficiente.
Com o desenvolvimento da Internet das Coisas, da computação de ponta e das aplicações 5G, a IA de dados conduziu o poder da computação global a um período de rápido crescimento. De acordo com a empresa de pesquisa TrendForce, o volume de remessas de servidores de IA equipados com GPGPUs (GPUs de uso geral) representou cerca de 1% em 2022. No entanto, em 2023, impulsionado pelas aplicações ChatGPT, espera-se que o volume de remessas de servidores de IA cresça. em 38,4%, e a taxa composta geral de crescimento anual das remessas de servidores de IA de 2022 a 2026 chegará a 29%.
Existem duas direções principais para o projeto da próxima geração de módulos dissipadores de calor. Uma é atualizar os módulos de dissipação de calor existentes com câmara de vapor 3D (3DVC), e a outra é introduzir um sistema de refrigeração líquida, usando líquido como meio convectivo para melhorar a eficiência térmica. Portanto, o número de casos de teste de refrigeração líquida aumentará significativamente em 2023, mas o 3DVC é apenas uma solução transitória. Estima-se que de 2024 a 2025 entraremos na era do resfriamento paralelo de gás e do resfriamento líquido.
Com a ascensão do ChatGPT, a IA generativa impulsionou as remessas de servidores, juntamente com os requisitos para atualizar as especificações dos módulos de dissipadores de calor, direcionando-os para soluções de refrigeração líquida para atender aos requisitos rigorosos dos servidores em termos de dissipação de calor e estabilidade. Atualmente, a indústria usa principalmente tecnologia de resfriamento por imersão monofásica em resfriamento líquido para resolver o problema de dissipação de calor de servidores ou peças de aquecimento de alta densidade, mas ainda há um limite superior de 600W, porque ChatGPT ou servidores de ordem superior precisam de um capacidade de dissipação de calor de mais de 700W para lidar.
Com base no fato de que o sistema de refrigeração é responsável por aproximadamente 33% do consumo total de energia no data center, a redução do consumo total de eletricidade e a redução da eficiência do uso de energia incluem a melhoria do sistema de refrigeração, dos equipamentos de informação e do uso de energia renovável. A água tem uma capacidade térmica quatro vezes maior que a do ar. Portanto, ao introduzir um sistema de refrigeração líquida, apenas 1U de espaço é necessário para a placa de refrigeração líquida. De acordo com os testes da NVIDIA, para atingir o mesmo poder de computação, o número de gabinetes necessários para refrigeração líquida pode ser reduzido em 66% O consumo de energia pode ser reduzido em 28%, o PUE pode ser reduzido de 1,6 para 1,15 e a eficiência computacional pode ser melhorada .
A computação rápida leva à melhoria contínua do TDP, e os servidores de IA têm requisitos mais elevados para dissipação de calor. O resfriamento tradicional de tubos de calor está chegando ao seu limite e é inevitável a introdução de soluções térmicas resfriadas por líquido.
