人工知能 (AI)、特に大規模言語モデルと複雑なニューラル ネットワークの爆発的な成長により、サーバーの電力密度は前例のないレベルに達しています。50kW、100kW、またはそれ以上を消費する AI ラックに直面したときに、物理的な限界に達します。AI サーバーが計算能力の限界を押し広げ続け、その過程で大量の熱を発生させる中、液体冷却は、最適なパフォーマンスと信頼性を維持するための頼りになるソリューションとして浮上しています。
液体冷却の仕組み
AI サーバー用の液体冷却システムは、熱伝達の原理に基づいて動作します。熱容量の高い液体冷却剤は、発熱部品に近接したチャネルまたはコールドプレートを通って循環します。クーラントはコンポーネントから熱を吸収し、熱交換器に伝達し、そこで熱が周囲の環境に放散されます。液体冷却システムには、直接冷却システムと間接冷却システムの 2 つの主なタイプがあります。
直接液体冷却
直接液体冷却では、クーラントは発熱コンポーネントと直接接触します。直接液体冷却の最も一般的な形式の 1 つは浸漬冷却です。この方法では、AI サーバー全体または特定のコンポーネントが非導電性冷却剤に浸されます。冷却剤は高温の表面に直接接触すると熱を吸収し、加熱された冷却剤はエンクロージャから熱交換器に循環して冷却されます。直接液体冷却の別の形式はスプレー冷却で、冷却剤が発熱コンポーネントに直接噴霧されます。これにより、液体が熱源から直接熱を吸収するため、非常に効率的な冷却方法が提供されます。
間接液体冷却
間接液体冷却には、コールドプレートの使用が含まれます。コールドプレートは、クーラントが流れるためのチャネルを備えた金属プレートです。コールドプレートは、CPUやGPUなどの発熱部品に直接取り付けられます。熱は伝導によって部品からコールドプレートに伝達され、コールドプレートを流れるクーラントが熱を吸収して運び去ります。その後、クーラントは熱交換器を通過して熱が除去され、冷却されたクーラントはコールドプレートに再循環されます。

液体冷却システムの主要コンポーネント
冷却剤
クーラントの選択は、液体冷却システム.水は、その高い熱容量と優れた熱伝達特性により、一般的に使用される冷却剤です。ただし、腐食を防ぎ、細菌の増殖を抑制するために添加剤と混合されることがよくあります。直接液体冷却用途、特に浸漬冷却では、電気的短絡を防ぐためにフッ素系液体や鉱物油などの非導電性冷却剤が使用されます。
パンプス
ポンプは、システム内で冷却剤を循環させる役割を果たします。効率的な熱伝達を確保するには、信頼性が高く、一貫した流量を提供できる必要があります。遠心ポンプとギアポンプは、AI サーバーの液体冷却システムで一般的に使用されています。
熱交換器
熱交換器は、冷却剤からの熱が周囲の環境に伝達される場所です。空気から液体への熱交換器が一般的に使用され、高温の冷却剤が一連のフィンを通過し、フィンに空気を吹き付けて熱を放散します。場合によっては、特に既存の冷水インフラがあるデータセンターで、水から液体への熱交換器が使用されます。
コールドプレート
コールドプレート間接液体冷却システムの重要なコンポーネントです。発熱部品と接触する表面積を最大化し、効率的な熱伝達を保証するように設計されています。コールドプレートは通常、銅やアルミニウムなどの熱伝導率の高い材料で作られています。
未来は流動的(そしてハイブリッド)

AI モデルの複雑さとハードウェアのパワーが絶え間なく上昇し続ける中、液体冷却は効率的で持続可能な AI データセンターのオプションから必需品へと移行しています。特定のワークロードと密度に合わせた D2C ソリューションとイマージョン ソリューションの両方がより広く採用されるでしょう。ラック/列レベルでの液体冷却と部屋の最適化された空気処理を組み合わせたハイブリッドアプローチも一般的になります。流体化学、熱交換器設計、再生可能エネルギー源との統合における革新により、効率がさらに向上します。

結論
液体冷却は、次世代の AI コンピューティングを実現するための重要なイネーブラーです。空気の熱制限を克服することで、データセンターは最も強力な AI ハードウェアを効率的、持続可能、確実に導入できるようになります。導入には慎重な計画と投資が必要ですが、パフォーマンス、エネルギー節約、密度の利点により、液体冷却は AI 革命を推進するための明確な道筋となります。適切なソリューション(D2Cと浸漬)の選択は、特定の電力密度目標、施設の制約、およびTCO目標によって異なります。