Primjena nove tehnologije 3D ispisa u polju ploča hlađenih tekućinom

Hlađenje tekućinom je skuplje od hlađenja zrakom. Stoga postoje mnoge studije o maksimiziranju ulaganja prilikom konverzija. Unutarnja struktura ploče za tekuće hlađenje poslužitelja ima značajan utjecaj na učinkovitost prijenosa topline. Optimalni dizajn može maksimalno povećati područje izmjene topline između rashladne ploče i vrućih komponenti kao što su CPU ili GPU, čime se osigurava učinkovit prijenos topline.

Na primjer, mikrokanali ili rebra unutar hladne ploče mogu poboljšati difuziju topline, čime se postiže bolja disipacija topline. Uzorak protoka i karakteristike izazvane turbulencijom unutar hladne ploče pažljivo su dizajnirane kako bi se osiguralo da rashladno sredstvo učinkovito apsorbira i uklanja toplinu. Maksimiziranje kontaktne površine, povećanje površine, optimiziranje uzoraka protoka i odabir odgovarajućih toplinski vodljivih materijala mogu poboljšati učinak hlađenja.

Glavna učinkovita metoda hlađenja koja se trenutno koristi u podatkovnim centrima je hladna ploča, a odgovarajuće ploče hlađene tekućinom uglavnom koriste mikrokanale s rebrima od 100 mikrona. Proizvodnja metalnih aditiva može proizvesti ove vrste dizajna, obično po višoj cijeni od izravnih mikrokanala. Tradicionalna aditivna metoda proizvodnje koristi se za ispis složenijih dizajna i zahtijeva uklanjanje praha prije upotrebe. Korištenjem tehnologije proizvodnje elektrokemijskih aditiva nije potreban prah, pa se može koristiti za rashladne otopine.

3D ispis omogućuje precizan dizajn složenih geometrijskih oblika unutar hladne ploče, kao što su rešetkasti mikrokanali s tri minimalne površine (TPMS) i značajke izazvane turbulencijom. To omogućuje stvaranje složenih prilagođenih struktura, optimizirajući izmjenu topline između unutarnje strukture hladne ploče i rashladnog sredstva.

     More efficient liquid cooled cold plates can help improve performance and reduce cooling costs, especially as the next generation of chips approaches 500W TDP CPUs. In terms of AI accelerators, we have seen designs for 1kW accelerators per socket. Two CPUs, eight accelerators, along with network and memory, will mean that each node system is>10kW. Potrebno je hlađenje tekućinom.