La creciente demanda de IA hará que la solución de refrigeración líquida sea más popular
En la actualidad, el módulo térmico se compone principalmente de tecnología de disipación de calor híbrida activa y pasiva que contiene tuberías térmicas. El módulo de enfriamiento de tubo de calor está diseñado y combinado con componentes como difusores de aire, disipadores de calor y tubos térmicos, que pueden proporcionar un entorno operativo de disipación de calor de temperatura uniforme para los componentes electrónicos internos, haciendo que el funcionamiento del equipo electrónico sea más estable. Con la tendencia de productos electrónicos terminales multifuncionales y livianos, la fábrica de módulos térmicos ha recurrido al diseño de soluciones térmicas basadas principalmente en cámaras de vapor y heatpipes.
El módulo disipador de calor se divide en dos tipos: "disipador de calor enfriado por aire" y "disipador de calor enfriado por líquido". Entre ellas, la solución enfriada por aire es el uso de aire como medio, a través de materiales intermedios como materiales de interfaz de calor, cámaras de vapor (VC) o tubos de calor, y se disipa por convección entre el disipador de calor o ventilador y el aire. "La refrigeración por líquido se logra principalmente mediante convección con el líquido, enfriando así el chip. Sin embargo, a medida que aumentan la generación de calor y el volumen del chip, aumenta el consumo de energía de diseño térmico (TDP) del chip y el uso de refrigeración por aire la disipación de calor gradualmente se vuelve insuficiente.
Con el desarrollo del Internet de las cosas, la informática de punta y las aplicaciones 5G, la IA de datos ha impulsado el poder informático global a un período de rápido crecimiento. Según la firma de investigación TrendForce, el volumen de envío de servidores de IA equipados con GPGPU (GPU de uso general) representó aproximadamente el 1% en 2022. Sin embargo, en 2023, impulsado por las aplicaciones ChatGPT, se espera que el volumen de envío de servidores de IA crezca. en un 38,4%, y la tasa de crecimiento anual compuesta general de los envíos de servidores de IA de 2022 a 2026 alcanzará el 29%.
Hay dos direcciones principales para el diseño de la próxima generación de módulos disipadores de calor. Uno es actualizar los módulos de disipación de calor existentes con una cámara de vapor 3D (3DVC) y el otro es introducir un sistema de refrigeración líquida, utilizando líquido como medio convectivo para mejorar la eficiencia térmica. Por lo tanto, el número de casos de prueba de refrigeración líquida aumentará significativamente en 2023, pero 3DVC es sólo una solución transitoria. Se estima que de 2024 a 2025 entraremos en la era del enfriamiento por gas y el enfriamiento por líquido en paralelo.
Con el auge de ChatGPT, la IA generativa ha aumentado los envíos de servidores, junto con los requisitos para actualizar las especificaciones de los módulos de disipador de calor, lo que los lleva hacia soluciones de refrigeración líquida para cumplir con los estrictos requisitos de los servidores en cuanto a disipación de calor y estabilidad. En la actualidad, la industria utiliza principalmente tecnología de enfriamiento por inmersión monofásica en enfriamiento líquido para resolver el problema de disipación de calor de los servidores o piezas de calentamiento de alta densidad, pero todavía hay un límite superior de 600 W, porque los servidores ChatGPT o de orden superior necesitan un Capacidad de disipación de calor de más de 700W para hacer frente.
Teniendo en cuenta que el sistema de refrigeración representa aproximadamente el 33 % del consumo total de energía en el centro de datos, reducir el consumo total de electricidad y reducir la eficiencia del uso de energía incluye mejorar el sistema de refrigeración, los equipos de información y el uso de energía renovable. El agua tiene una capacidad calorífica cuatro veces mayor que la del aire. Por lo tanto, al introducir un sistema de refrigeración líquida, solo se necesita 1U de espacio para la placa de refrigeración líquida. Según las pruebas de NVIDIA, para lograr la misma potencia informática, la cantidad de gabinetes necesarios para la refrigeración líquida se puede reducir en un 66%. El consumo de energía se puede reducir en un 28%, el PUE se puede reducir de 1,6 a 1,15 y se puede mejorar la eficiencia computacional. .
La computación rápida conduce a una mejora continua del TDP y los servidores de IA tienen mayores requisitos de disipación de calor. La refrigeración tradicional con tubos de calor se está acercando a su límite y es inevitable introducir soluciones térmicas refrigeradas por líquido.
