全球對人工智能、高性能計算（HPC）和雲服務等技術的需求正在加速增長，依賴這些技術的數據中心使用的冷卻系統的效率比以往任何時候都更加重要。
如今，數據中心約佔全球用電量的 1.5%：根據國際能源署的數據，到 2030 年，人工智能等技術意味著全球能源需求將翻一番。
聯想 EMEA HPC/AI 區域經理。
冷卻數據中心的傳統方法是空氣冷卻，大型風扇位於數據中心內部和硬件內部。隨著能源需求的增加，空氣冷卻很難滿足當前和未來數據中心的需求。
使用溫水冷卻組件的液體冷卻正在成為一種重要的替代方案，在效率和可持續性方面具有重大優勢。
由於人工智能工作負載需要比以往更高的功率密度，並且可持續性已成為基礎設施戰略的前沿，因此數據中心領導者在冷卻方面做出明智的選擇非常重要。考慮到多種因素，以下是這兩種方法的主要優點和缺點。
熱效率
液體冷卻系統的主要優點之一是效率，因為水能夠提供效率更高的空氣。水的散熱效率比空氣高 3,000 倍，這意味著它 數據中心運營商必須使用更少的電力來保持設備和數據中心涼爽。
液體冷卻技術，例如直接節點冷卻，可以消除服務器高達 98% 的熱量，溫水還可以重新用於為建築物甚至游泳池等設施供熱。總體而言，液冷可降低能耗高達 40%。
可持續發展
儘管液冷技術發展迅速，但液冷和風冷在可持續性方面各有優缺點。空氣冷卻消耗大量能源，但可以節省水。
液體冷卻更節能，但依靠蒸發冷卻運行的舊系統（將熱水噴灑到要冷卻的墊上）必須從外部來源補充。
溫水冷卻系統可減少水損失，而較新的系統可以接受更高的入口溫度，這意味著冷卻水所浪費的能量更少。
組織還從開環熱管理系統（通過蒸發冷卻水）轉向閉環系統（通過閉環液體-空氣熱交換器去除熱量），以使液體冷卻更加高效且更具可擴展性。
空間密度
風冷系統需要更大的物理空間來運行，因為風冷系統能夠支持每個機架約 70 千瓦的功率，但有一個稱為“比熱容”的物理限制，超過該限制它們就無法運行。
這 為 AI 平台提供動力的 GPU 需要的功率比傳統 CPU 高出 10 倍，並且包含更多晶體管：3D 矽堆疊等其他設計功能允許 GPU 製造商將更多組件封裝到更小的空間中。
這增加了數據中心的功率密度，使空氣冷卻超出了其可行的範圍。隨著數據中心功率密度的增加，空氣限制了可擴展性，這意味著在相同的空間內可以投入更少的計算能力。
液體冷卻使組件運行速度更快，這意味著數據中心可以運行更密集的人工智能和高性能計算工作負載，從而實現更高的計算密度。
未來的準備
高盛表示，到本十年末，人工智能等技術的電力需求將導致數據中心的電力需求增長 160%。這意味著提高液體冷卻效率將變得越來越重要。
數據中心效率通過電力使用效率 (PUE) 來衡量，即運行整個數據中心所需的能源除以 IT 設備的電力需求。
一些液體優化數據中心的 PUE 水平已經達到 1.1 甚至 1.04 客戶還可以使用熱水為辦公樓供暖，這在最新的系統中變得更加容易。隨著全球計算需求的增長，這些效率將變得更加重要。
可靠性和可維護性
風冷系統在可靠性和維護方面有明顯的缺點：所使用的風扇可能意味著硬件暴露在灰塵中，並且風冷數據中心的溫度可能會波動，這兩者都會對維護產生影響。
一般來說，液冷系統需要更多的經驗來維護。但這種情況正在改變。現代液體冷卻系統在各種環境中都可維護、安全且高度實用。
最新的水冷卻系統可以以多種配置運行，以方便採用，包括使用空氣和水的混合系統。
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