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推動(dòng)液冷技術(shù)在數(shù)據(jù)中心廣泛應(yīng)用的三大趨勢(shì)

戴爾企業(yè)級(jí)解決方案 ? 來(lái)源:戴爾企業(yè)級(jí)解決方案 ? 2025-01-08 10:52 ? 次閱讀
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在當(dāng)今這個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新的時(shí)代,全球數(shù)據(jù)的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)和高級(jí)數(shù)據(jù)分析技術(shù)的進(jìn)步以及人工智能的熱潮正引領(lǐng)著IT基礎(chǔ)設(shè)施的變革,基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)模在不斷擴(kuò)大,性能顯著提升,同時(shí)功耗也在逐步增加。

無(wú)論是運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)中心還是管理IT基礎(chǔ)設(shè)施,企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)隨著工作負(fù)載的增加和硬件的升級(jí)而變得更加嚴(yán)峻,隨之而來(lái)的是不可避免的挑戰(zhàn)——讓IT系統(tǒng)保持涼爽,而這也就催生出了液冷技術(shù)。

雖然不是一項(xiàng)新技術(shù),但液冷技術(shù)現(xiàn)在正在徹底改變數(shù)據(jù)中心的冷卻方式,隨著高性能計(jì)算需求的激增,液冷技術(shù)在市場(chǎng)中的接受度越來(lái)越高,市場(chǎng)規(guī)模也越來(lái)越大。那么,究竟是哪些因素在推動(dòng)液冷技術(shù)在數(shù)據(jù)中心的廣泛應(yīng)用呢?

推動(dòng)液冷技術(shù)

廣泛應(yīng)用的三大趨勢(shì)

眾所周知,人工智能的興起極大地推動(dòng)了液冷服務(wù)器市場(chǎng)的快速增長(zhǎng)。但在人工智能熱潮之前,IT技術(shù)的發(fā)展便已對(duì)數(shù)據(jù)中心的冷卻系統(tǒng)提出了更高的要求。

從宏觀(guān)層面來(lái)看,這些需求主要涉及硬件功耗的持續(xù)迭代、更高密度的部署需求,以及對(duì)能源和空間的高效利用,其核心目標(biāo)是追求更高的效率。而具體到行業(yè)得變化,這些需求可以歸納為三大趨勢(shì):

趨勢(shì)一

由計(jì)算密集型工作負(fù)載引發(fā)的

功耗增長(zhǎng)

進(jìn)入21世紀(jì),企業(yè)積累的數(shù)據(jù)量正以指數(shù)速度激增,據(jù)IDC的統(tǒng)計(jì)和預(yù)測(cè),全球數(shù)據(jù)量在2010年僅為2 ZB,到2025年預(yù)計(jì)將高達(dá)175ZB。因此,我們迫切需要更強(qiáng)大的工具和技術(shù),將這些龐大的數(shù)據(jù)資源更有效的轉(zhuǎn)化為推動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的深刻洞察。

在這種情況下,虛擬化、容器化成為提高資源利用率、增強(qiáng)靈活性的關(guān)鍵技術(shù)趨勢(shì),而這就導(dǎo)致計(jì)算需求的快速增長(zhǎng)并帶來(lái)了更高的功耗:例如容器化,由于它消除了操作系統(tǒng)層,使軟件能夠獨(dú)立于操作系統(tǒng)運(yùn)行,這帶來(lái)了更高計(jì)算資源利用率,從而增加了每臺(tái)服務(wù)器的功耗。

而從硬件層面來(lái)講,隨著人工智能、數(shù)字孿生、數(shù)據(jù)加密等技術(shù)的發(fā)展,為了滿(mǎn)足日益增加的計(jì)算密集型需求,在過(guò)去的十年里,CPU的核心數(shù)量和頻率大大增加,而CPU的熱設(shè)計(jì)功耗(TDP)在經(jīng)歷了短短幾代處理器后幾乎翻了一番。

隨著CPU性能逼近極限,GPU、NPU等專(zhuān)用芯片應(yīng)運(yùn)而生,以分擔(dān)計(jì)算負(fù)荷。然而,這些處理器數(shù)量的增加不僅意味著更高的電力需求,也帶來(lái)了更為嚴(yán)峻的散熱挑戰(zhàn)。

這些變化共同推動(dòng)了硬件計(jì)算能力的增強(qiáng)和計(jì)算需求的增長(zhǎng),進(jìn)而增加了硬件產(chǎn)生的功耗和熱量。液冷技術(shù)作為一種高效散熱解決方案,對(duì)于應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)中心內(nèi)由更高密度硬件引發(fā)的溫升問(wèn)題發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。

趨勢(shì)二

數(shù)據(jù)中心的密度和空間限制

在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心布局中,為了適應(yīng)不同計(jì)算密度并分散熱量以滿(mǎn)足冷卻需求,產(chǎn)生更多熱量的高功率密集型機(jī)柜通常會(huì)被分散布置。然而,隨著功率密集型機(jī)柜的增加,更分散的布局就意味著更多的布線(xiàn)長(zhǎng)度和成本,導(dǎo)致效率降低、成本上升。

同時(shí),隨著高性能計(jì)算和AI等對(duì)算力需求極高的工作負(fù)載日益增長(zhǎng),服務(wù)器需要盡可能地靠近彼此,以減少計(jì)算資源間的數(shù)據(jù)傳輸延遲,從而提升整體效率。而當(dāng)這些“熱量怪獸”集中在一起時(shí),它們就對(duì)冷卻系統(tǒng)提出了更大的挑戰(zhàn),增加了散熱負(fù)擔(dān)。

在這種情況下,液冷技術(shù)能夠顯著減少機(jī)柜與硬件間所需的空間,使得功率密集型服務(wù)器得以緊密排列。即使功率密度繼續(xù)增加,數(shù)據(jù)中心也能留有余地提升計(jì)算能力,這對(duì)于空間寶貴的數(shù)據(jù)中心尤為重要。

而由于液體冷卻在熱傳導(dǎo)效率上遠(yuǎn)超空氣冷卻,因此更多的電力可以被直接用于計(jì)算任務(wù),而非風(fēng)扇等冷卻設(shè)備,從而實(shí)現(xiàn)計(jì)算資源的高效利用。

趨勢(shì)三

基礎(chǔ)設(shè)施由集中式

向分布式的轉(zhuǎn)型

隨著邊緣計(jì)算的重要性日益凸顯,眾多企業(yè)正將傳統(tǒng)的集中式基礎(chǔ)設(shè)施轉(zhuǎn)變?yōu)楦稚⒌募軜?gòu)。在邊緣位置,最終用戶(hù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量激增促使著企業(yè)迫切需要在數(shù)據(jù)源附近處理數(shù)據(jù),從而減少延遲、提升性能和降低網(wǎng)絡(luò)傳輸成本。

長(zhǎng)期以來(lái),液冷技術(shù)主要集中在大城市的高密度數(shù)據(jù)中心。但隨著邊緣計(jì)算的興起,企業(yè)需要在邊緣位置獲得更多的計(jì)算能力,尤其是在建筑、石油和天然氣以及醫(yī)療保健等行業(yè),這些行業(yè)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算需要位于最終用戶(hù)附近。

而隨著邊緣計(jì)算與人工智能技術(shù)的共同進(jìn)步,邊緣站點(diǎn)需要支持更高計(jì)算密度和更高能耗的應(yīng)用程序及基礎(chǔ)設(shè)施,液冷技術(shù)以其在有限空間內(nèi)高效部署大量計(jì)算資源的能力,成為適應(yīng)空間受限的邊緣環(huán)境的理想選擇。

這些趨勢(shì)正是推動(dòng)液冷技術(shù)發(fā)展的底層原因,無(wú)論是運(yùn)行人工智能程序、處理大規(guī)模數(shù)據(jù)或其他計(jì)算密集型工作負(fù)載,所需的功率越大,系統(tǒng)溫度就越高,傳統(tǒng)的空氣冷卻技術(shù)已被當(dāng)今的需求推向極限。

而隨著人工智能、數(shù)字孿生等技術(shù)的廣泛應(yīng)用,一個(gè)很顯然的趨勢(shì)是,未來(lái)的計(jì)算密集型工作負(fù)載將越來(lái)越多,而在未來(lái)的數(shù)據(jù)中心里,液冷技術(shù)無(wú)疑將占有一席之地,為應(yīng)對(duì)這些高密度計(jì)算需求提供有效的散熱解決方案。

多年液冷技術(shù)創(chuàng)新

戴爾科技液冷方案值得信賴(lài)

技術(shù)的革新永無(wú)止境,未來(lái)處理器的散熱挑戰(zhàn)將更為嚴(yán)峻,因?yàn)槠錈崦芏葘⒊^(guò)燃?xì)鈬姛舻幕鹧?。沒(méi)有企業(yè)會(huì)因?yàn)橛布^(guò)熱而放緩業(yè)務(wù)發(fā)展的步伐,而戴爾科技集團(tuán)的液冷方案能夠確保您的業(yè)務(wù)持續(xù)加速。

作為全球領(lǐng)先的IT端到端解決方案供應(yīng)商,戴爾科技在液冷領(lǐng)域深耕多年,是業(yè)界最早幾乎全線(xiàn)服務(wù)器產(chǎn)品支持液冷的廠(chǎng)家,早在2010年便已經(jīng)完成了單相浸沒(méi)式液冷解決方案的商業(yè)化部署。到2023年,戴爾科技每年交付數(shù)萬(wàn)臺(tái)液冷服務(wù)器,擁有完備的技術(shù)方案和優(yōu)秀的液冷基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)鏈,可提供包括液冷服務(wù)器、集成式機(jī)架、模塊化數(shù)據(jù)中心等一系列解決方案。

采用直接液體冷卻(DLC)的PowerEdge服務(wù)器是戴爾液冷解決方案的核心部分。以PowerEdge XE9640為例,作為一款2U插槽服務(wù)器,通過(guò)新一代英特爾至強(qiáng)處理器中多達(dá)56個(gè)核心的高核心數(shù)量,以實(shí)現(xiàn)不折不扣的高性能,滿(mǎn)足計(jì)算密集型工作負(fù)載。同時(shí),其高額的GPU容量最大限度地利用了寶貴的數(shù)據(jù)中心空間。

由于采用DLC直接液體冷卻技術(shù),PowerEdge XE9640的機(jī)架密度是風(fēng)冷平臺(tái)的兩倍,同時(shí)減少了數(shù)據(jù)中心對(duì)冷空氣的需求。冷板作為其冷卻系統(tǒng)的心臟,將熱量高效傳遞到專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)的液體冷卻劑中,從而安全地將其從關(guān)鍵部件中帶走,在效率和成本效益方面優(yōu)于傳統(tǒng)風(fēng)冷系統(tǒng)。

PowerEdge XE9640的內(nèi)部液冷模塊

當(dāng)然,部署液冷服務(wù)器是一個(gè)定制化的系統(tǒng)工程,而客戶(hù)最關(guān)注的往往是其安全性和可靠性。

為了消除對(duì)漏液的擔(dān)憂(yōu),PowerEdge XE9640在iDRAC 中提供了泄漏檢測(cè)報(bào)告,在冷卻系統(tǒng)、CDU和冷卻回路周?chē)椴悸┮簷z測(cè)點(diǎn),一旦水滴到這些檢測(cè)點(diǎn)上,開(kāi)路回路就會(huì)檢測(cè)到短路從而發(fā)出漏液警告。

除此以外,戴爾科技還考慮到了盲插拔插的磨損問(wèn)題、密封圈材質(zhì)選擇、冷卻液導(dǎo)熱效率、微生物滋生和結(jié)垢等一系列問(wèn)題,帶給用戶(hù)最可靠、最穩(wěn)定的產(chǎn)品體驗(yàn)。

當(dāng)然,戴爾科技不僅可以為客戶(hù)提供解耦的冷板和浸沒(méi)解決方案,給予客戶(hù)充足的技術(shù)靈活性,也提供整機(jī)柜的一站式交付解決方案讓客戶(hù)開(kāi)箱即用,與客戶(hù)的標(biāo)準(zhǔn)DIY安裝相比,戴爾科技的機(jī)架集成服務(wù)(IRSS)可將基礎(chǔ)架構(gòu)部署速度提升2倍,大大節(jié)省了部署時(shí)間。

IRSS可處理高達(dá)264 kW以上的功率密度,最新的Integrated Rack 5000系列(IR5000)擁有極高的GPU容量,可支持的GPU數(shù)量高達(dá)96個(gè),同時(shí)提供液冷和風(fēng)冷雙選項(xiàng),進(jìn)一步擴(kuò)大用戶(hù)在各類(lèi)處理器上的選擇范圍。

結(jié) 語(yǔ)

隨著高性能計(jì)算和計(jì)算密集型工作負(fù)載的增多,液冷技術(shù)因其高效散熱、節(jié)能、環(huán)保等優(yōu)勢(shì),正逐漸成為數(shù)據(jù)中心發(fā)展的重要趨勢(shì)。根據(jù)賽迪顧問(wèn)發(fā)布的《2023中國(guó)液冷應(yīng)用市場(chǎng)研究報(bào)告》表明,數(shù)據(jù)中心液冷技術(shù)正步入穩(wěn)步發(fā)展期,液冷數(shù)據(jù)中心每kW的散熱成本逐年下降,驅(qū)動(dòng)著液冷技術(shù)在數(shù)據(jù)中心的進(jìn)一步普及。

在液冷逐漸成熟并快速發(fā)展的現(xiàn)在,無(wú)論是擴(kuò)展IT環(huán)境以滿(mǎn)足新的業(yè)務(wù)需求,還是只想讓現(xiàn)有基礎(chǔ)架構(gòu)適應(yīng)未來(lái)需求,戴爾科技全面、可靠的液冷解決方案都可以幫助您的數(shù)據(jù)中心保持涼爽,并在競(jìng)爭(zhēng)中處于領(lǐng)先地位。

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原文標(biāo)題:驅(qū)動(dòng)液冷技術(shù)廣泛應(yīng)用的動(dòng)力究竟是什么?

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    ALDC 2024第四屆<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)中心</b><b class='flag-5'>液冷</b>產(chǎn)業(yè)大會(huì)圓滿(mǎn)舉辦

    數(shù)據(jù)中心液冷和水冷的區(qū)別

    數(shù)據(jù)中心液冷和水冷是兩種常見(jiàn)的散熱方式,它們?cè)谏嵩怼⑿阅?、成本、維護(hù)以及應(yīng)用場(chǎng)景等方面存在顯著差異。 一、散熱原理 液冷 液冷是一種以液體作為冷媒,利用液體流動(dòng)將
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