1. AI 芯片功耗急剧攀升
AI 芯片功耗的飙升直接导致液冷成为必选项:
- NVIDIA H100 单卡功耗达 700W
- NVIDIA GB200 单柜功率达 120kW 以上(典型功耗 125-135kW)
- 华为昇腾 950DT 采用自研 HiZQ 2.0 HBM,内存容量 144GB、带宽 4TB/s
- 传统风冷方案难以满足高功率 AI 芯片的散热需求
2. PUE 合规要求
政策端对数据中心 PUE 提出更高要求:
- 新建大型/超大型数据中心 PUE ≤ 1.25
- 国家算力枢纽节点内项目 PUE 需控制在 1.2 以内
- 液冷可大幅降低制冷系统能耗,PUE 可降至 1.1 以下
3. 空间与成本效益
液冷技术带来多重优势:
- 提升功率密度:单机柜功率可提升至 100kW 以上
- 节省空间:同等算力所需机房面积大幅减少
- 降低运维成本:减少空调系统能耗占比
4. 稳定性提升
液冷为高功率 GPU 提供稳定的运行环境:
- 精准控制芯片温差,保障 7×24 小时稳定运行
- 减少风扇噪音,故障率大幅下降