AIGC ubrzava eksploziju tržišta tekućinskih hlađenja na razini čipova
AIGC pokreće veliku potražnju za računalnom snagom. AIGC se temelji na velikim modelima i velikim podacima. Generativni model/multimodalni pristup u AIGC-u uglavnom zahtijeva inteligentnu računalnu snagu. U 2021., ukupna skala globalne računalne snage računalne opreme/inteligentne računalne snage je 615/232EFlops, a očekuje se da će porasti na 56/52.5ZFlops do 2030., s CAGR65 posto /80 posto; Vrijeme udvostručavanja prosječne računalne snage smanjeno je na 9,9 mjeseci.
Hlađenje tekućinom na razini čipa postalo je glavno rješenje za hlađenje. Povećanje potrošnje energije potiče nadogradnju zahtjeva za hlađenjem: potrošnja energije Intel CPU-a prelazi 350 W, potrošnja energije NVIDIA GPU-a prelazi 700 W, a gustoća računalne snage AI klastera općenito doseže 50 kW/kabinet. Hlađenje zrakom i rasipanje topline dosegli su gornju granicu kapaciteta: snaga ormara veća od 15 kW je gornja granica kapaciteta hlađenja zrakom, a toplinska vodljivost tekućine je 15-25 puta veća od toplinske vodljivosti zraka. Postoji hitna potreba za nadogradnjom tekućeg hlađenja. Hlađenje je sve bliže glavnom izvoru topline: očekuje se da će se razviti od razine sobe, razine kabineta i razine poslužitelja do razine čipa. Stroga regulativa politike ubrzava infiltraciju tekućinskog hlađenja: Potrošnja energije sustava za kontrolu temperature jedan je od ključnih čimbenika u smanjenju PUE. Pod dual carbon pozadinom, PUE zahtjev za East Digital West Computing čvor je ispod 1,25/1,2.
Iza poboljšanja računalne snage, čipovi moraju imati veću računalnu učinkovitost i izvršiti više izračuna u kraćem vremenu, što neizbježno dovodi do povećanja potrošnje energije čipa. Prema ODCC-u "Bijela knjiga o pouzdanosti poslužitelja s hladnim pločastim tekućim hlađenjem", 2022. godine potrošnja energije pojedinačnog CPU-a Intelovog poslužiteljskog procesora četvrte generacije premašila je 350 vata, potrošnja energije jednog NVIDIA-inog GPU čipa premašila je 700 vata, a gustoća računalne snage AI klastera općenito je dosegla 50 kW/kabinetu. Radna temperatura čipa značajno utječe na njegove performanse, a povećanje gustoće snage značajno povećava gustoću toplinskog toka čipa, što rezultira povećanjem temperature čipa. Kod tradicionalnih čipova 98 posto volumena koristi se za hlađenje, a samo 2 posto za proračun i rad. Međutim, još uvijek je teško riješiti trenutni problem rasipanja topline. Uz kontinuirano i brzo poboljšanje performansi čipa, problem rasipanja topline postat će sve izraženiji.
U odabiru rashladnih medija također postoji daljnji trend odabira rashladnih medija s boljom učinkovitošću hlađenja. Prema podacima CDCC-a, toplinska vodljivost tekućina je 15-25 puta veća od toplinske vodljivosti zraka. S povećanjem toplinske gustoće, očekuje se da će hlađenje tekućinom zamijeniti hlađenje zrakom kako bi se postigla učinkovitija disipacija topline. Prema Intelovoj bijeloj knjizi "Innovative Practice for Green Data Centers - Cold Plate Liquid Cooling System Reference Design Reference", podatkovni centri koji koriste zračno hlađenje obično mogu riješiti hlađenje ormarića unutar 12kW, sa snagom ormarića većom od 15kW. U usporedbi s postojećim zračno hlađenim podatkovnim centrima, dostignuta je gornja granica kapaciteta odvođenja topline protoka zraka, a tehnologija tekućeg hlađenja, kao tehnologija s jačim kapacitetom odvođenja topline, može podržati veću gustoću snage.
Trenutna rješenja za odvođenje topline na razini čipa uglavnom uključuju tehnologiju rashladne tekućine, tehnologiju odvođenja topline za skladištenje topline s promjenom faze, tehnologiju hlađenja isparavanjem, itd. Tehnologija tekućeg hlađenja jedno je od važnih rješenja za odvođenje topline na razini čipa i očekuje se da će u budućnosti postati mainstream . U tehnologiji tekućeg hlađenja pokriva hladne ploče, uranjanje, raspršivanje itd. Trenutno je razvoj hladne ploče i vrste uranjanja relativno zreo u usporedbi s vrstom raspršivanja.
Potaknut AIGC-om, budući rast AI poslužitelja i dalje je optimističan. Prema podacima IDC-a, veličina globalnog tržišta poslužitelja s umjetnom inteligencijom u 2021. bila je 15,6 milijardi američkih dolara, a očekuje se da će globalno tržište inteligentnih poslužitelja s umjetnom inteligencijom dosegnuti 31,8 milijardi američkih dolara do 2025., s CAGR-om od 19,5 postotak; U 2021. opseg kineskog tržišta AI poslužitelja dosegao je 35 milijardi RMB, a očekuje se da će opseg kineskog tržišta AI poslužitelja dosegnuti 70,2 milijarde RMB do 2025., s CAGR-om od 19,0 posto. Očekuje se da će AIGC dodatno ubrzati rast AI poslužitelja.
