Kunstig intelligens
Kunstig intelligens giver enorme fordele for brugerne - fra genereret AI-kode og marketingsprog til tilpassede AI-applikationer, forbedring af processer og forenkling af operationer. Disse applikationer til kunstig intelligens skal dog køre på servere i datacentret, og serverkabinetter, der kører avancerede applikationer til kunstig intelligens, er forskellige fra dem, der kører i traditionelle "produktions"-datacentre.
Reolerne i produktionsdatacentret bruger i gennemsnit 8 til 10 kilowatt energi. Kabinetter med kunstig intelligens og højtydende databehandling (HPC) kan forbruge 50kW – 75kW eller mere pr. kabinet. Dette skyldes, at de kræver høj tæthed for at levere den computerkraft, der kræves for at køre avancerede kunstig intelligens-applikationer.
På grund af den betydelige beregningskraft, der kræves af kunstig intelligens, vil strømforbruget for den næste generation af hardware til gengæld generere en betydelig mængde varme. Denne varme kan forårsage problemer med ydeevnen, og hvis den ikke afkøles inden for driftsgrænserne, kan den føre til it-udstyrs hardwarefejl.
Datacenteroperatører skal behandle eksponentielt voksende datasæt på kortere tid for at imødekomme den stigende efterspørgsel efter elektricitet og termiske udfordringer.
Da vi undersøgte den infrastruktur, der kræves for at implementere højtydende databehandling til generering af kunstig intelligens, fandt vi ud af, at væskekølesystemer er den primære løsning på problemet med høje temperaturer, som ikke kan styres effektivt af luftkøling.
Væskekølet kølesystem
Det væskekølede kølesystem kan tilføje stativer med højere tæthed til det datacentermiljø, som du ønsker at udvide til.
Væskekølepladen med direkte kontakt kobler kølepladen direkte til komponenter med høj varme, CPU, GPU og i nogle tilfælde hukommelsesmoduler og strømforsyninger.
Den kolde plade er placeret i toppen af pladens varmekomponent, og varme udledes gennem en enfaset kold plade eller tofaset væske. Disse køleteknologier kan fjerne ca. 70-75% af den varme, der genereres af hele udstyret i stativet, og de resterende 25-30% af varmen kan nemt fjernes gennem et luftkølesystem.
Fordelene ved væskekøling, såsom opnåelse af højere effektivitet, større stativtæthed og forbedret køleydelse, gør det til en vigtig metode for organisationer, der ønsker at integrere banebrydende teknologi og opfylde kølebehovene for de resulterende højdensitetsarbejdsbelastninger.
Avanceret væskekølingsenhed
Vores mikrokanal væskekøleplade giver brancheførende ydeevne og høj køleeffektivitet til AI-systemer.
Awind kanal væskekøling har mange fordele for kunstige intelligenssystemer, herunder:
Lav termisk modstand
Høj varmefluxevne.
Høj termisk effektivitet.
Tilpasset køleområde.
Pladsbesparende funktioner.
Miljøtætning.
Nem at vedligeholde og installere.
Lavt støjniveau.
Udfordringen med væskekøling
Væskekøling giver selvfølgelig også nogle udfordringer. Den største bekymring er risikoen for lækager eller andre fejlfunktioner, der kan forårsage skade på kritisk hardware.
Men gennem omhyggelig design og implementering kan disse risici minimeres, og fordelene ved væskekøling kan opnås. Awind har strenge krav til kvalitetskontrol af væskekølede pladerprodukter. Vi har heliumlækage, vandtanktest, vandnedsænkningsultralydstest, røntgentest osv. Vores produkter gennemgår en række tests, inden de forlader fabrikken for at sikre produktkvaliteten.
Derudover vil vi give dig den mest omkostningseffektive og effektive løsning baseret på dine kølebehov.
Populære tags: kunstig intelligens flydende køleplade, Kina, leverandører, producenter, fabrik, tilpasset, gratis prøve, fremstillet i Kina
