上世紀60年代采用晶體管技術的大型主機能耗巨大，使得許多組織采用液體冷卻循環(huán)技術進行冷卻。上世紀70年代和80年代的超級計算機（例如Crays）也采用了復雜的液體冷卻技術。然而，隨著服務器的微處理器技術不斷進步，性能得到指數級提高，這需要更加合理的熱輸出。

當今通用的服務器可以通過空氣流動排出熱量進行冷卻，而無需專門采用液體冷卻技術。主流2U服務器的功率通常為150W左右。這種熱設計功率（TDP）的標準已經存在了10年，因此，可以使用精密空調冷卻技術有效地進行冷卻。

人工智能對IDC的冷卻提出了巨大的要求

隨著人工智能的技術進步，如今已經從實驗室的研究轉向真正的商業(yè)和消費者應用。由于人工智能應用程序的計算量很大，因此許多IT硬件架構師使用GPU作為核心處理器或輔助處理器。許多基于GPU的服務器，其散熱量是傳統(tǒng)服務器的兩倍，熱設計功率（TDP）達到了300W，這成為了液體冷卻技術在數據中心復興的原因。

液體冷卻一直在高性能計算（HPC）應用的利基應用中嶄露頭角，但人工智能的應用對數據中心冷卻提出了更高的要求。液體冷卻技術的優(yōu)勢在于能夠以更高的密度進行部署，通過提高效率來降低總成本（TCO），并顯著減少占地面積。

雖然液體冷卻的好處令人印象深刻，但其應用障礙卻令人望而生畏。這是因為新型服務器采用了機箱、歧管、管道、液體流量管理等更多的設計，也因此液體冷卻技術的部署具有高度的復雜性。還有很多人擔心，復雜的管道和配件系統(tǒng)會發(fā)生泄漏導致服務器毀壞。而人們真正關注的是如何維護服務器的可用性，尤其是大規(guī)模應用。

還有一些人認為，數據中心用液體冷卻可能沒有意義，可以通過開發(fā)更好的空氣冷卻技術來解決。但隨著數據中心技術的不斷進步，能耗也越來越高，液體冷卻技術可能在未來成為一種可行的高效冷卻技術。

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