上世紀(jì)60年代采用晶體管技術(shù)的大型主機(jī)能耗巨大，使得許多組織采用液體冷卻循環(huán)技術(shù)進(jìn)行冷卻。上世紀(jì)70年代和80年代的超級(jí)計(jì)算機(jī)（例如Crays）也采用了復(fù)雜的液體冷卻技術(shù)。然而，隨著服務(wù)器的微處理器技術(shù)不斷進(jìn)步，性能得到指數(shù)級(jí)提高，這需要更加合理的熱輸出。

當(dāng)今通用的服務(wù)器可以通過(guò)空氣流動(dòng)排出熱量進(jìn)行冷卻，而無(wú)需專門(mén)采用液體冷卻技術(shù)。主流2U服務(wù)器的功率通常為150W左右。這種熱設(shè)計(jì)功率（TDP）的標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)存在了10年，因此，可以使用精密空調(diào)冷卻技術(shù)有效地進(jìn)行冷卻。

人工智能對(duì)IDC的冷卻提出了巨大的要求

隨著人工智能的技術(shù)進(jìn)步，如今已經(jīng)從實(shí)驗(yàn)室的研究轉(zhuǎn)向真正的商業(yè)和消費(fèi)者應(yīng)用。由于人工智能應(yīng)用程序的計(jì)算量很大，因此許多IT硬件架構(gòu)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(wù)器，其散熱量是傳統(tǒng)服務(wù)器的兩倍，熱設(shè)計(jì)功率（TDP）達(dá)到了300W，這成為了液體冷卻技術(shù)在數(shù)據(jù)中心復(fù)興的原因。

液體冷卻一直在高性能計(jì)算（HPC）應(yīng)用的利基應(yīng)用中嶄露頭角，但人工智能的應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)中心冷卻提出了更高的要求。液體冷卻技術(shù)的優(yōu)勢(shì)在于能夠以更高的密度進(jìn)行部署，通過(guò)提高效率來(lái)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(yīng)用障礙卻令人望而生畏。這是因?yàn)樾滦头?wù)器采用了機(jī)箱、歧管、管道、液體流量管理等更多的設(shè)計(jì)，也因此液體冷卻技術(shù)的部署具有高度的復(fù)雜性。還有很多人擔(dān)心，復(fù)雜的管道和配件系統(tǒng)會(huì)發(fā)生泄漏導(dǎo)致服務(wù)器毀壞。而人們真正關(guān)注的是如何維護(hù)服務(wù)器的可用性，尤其是大規(guī)模應(yīng)用。

還有一些人認(rèn)為，數(shù)據(jù)中心用液體冷卻可能沒(méi)有意義，可以通過(guò)開(kāi)發(fā)更好的空氣冷卻技術(shù)來(lái)解決。但隨著數(shù)據(jù)中心技術(shù)的不斷進(jìn)步，能耗也越來(lái)越高，液體冷卻技術(shù)可能在未來(lái)成為一種可行的高效冷卻技術(shù)。

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