資料中心機架密度已翻倍，但仍不夠

每个数据中心都将成为AI数据中心。而关键的区别在于它们能以多快的速度实现这一目标。在过去的一年里，一切都发生了变化。在2024年的报告中，受访者表示机架的平均密度已增加到12千瓦。大多数受访者(60%)正在积极努力提高机架的密度(58%)，主要是通过改善气流，其次是遏制(42%)和液体冷却(40%)。根据报告，大多数受访者(53%)认为新的AI工作负载(生成式AI)会增加主机托管行业的容量需求。

尽管密度已经翻倍，但它仍然不足以支持AI和高密度架构。尽管密度有所增加，但传统数据中心只能在其机架中支持其中一个高端单元。这种快速的发展速度已成为我们行业创新的驱动力，最显著的区别是它发生得非常快。

液體冷卻和後門熱交換器是答案嗎？

在密度方面，必須做出一些改變。我們現在要求資料中心營運商從支援每機架6-12千瓦轉變為支援每機架40、50、60甚至更高的千瓦。雖然氣流和氣流遏制是提高效率和密度的絕佳方法，但我們很快就會達到氣流物理的極限。

因此，下一個合乎邏輯的步驟是轉向液體冷卻。與需要不斷努力工作的空氣冷卻不同，後門熱交換器或直接晶片液體冷卻解決方案的冷卻機制可以用更少的工作產生更好的冷卻效果，從而減少能源消耗和碳排放。這些技術還可以一起使用，將100%的熱負荷驅動到液體中。

虽然直接芯片冷却最终将代表自引入PUE指标以来最显著的冷却效率提升，但后门热交换器对于中高密度应用来说是一种有效且节能的解决方案-包括正在寻找液体冷却策略的现有风冷数据中心。

展望未來

值得注意的是，我們這個產業所經歷的不僅僅是技術轉變。我們看到的是人類與數據互動方式的轉變。我們第一次可以向數據提出問題並得到「有意識」的答案。原創內容是根據我們的要求生成的，這背後是大量的計算，用於創建大型語言模型和進行推理訓練，我們的設施將是這場革命的核心。你的任務是找到創意、創新和永續的方式來支持這個數位基礎設施的新時代。