Đồng hoặc Nhôm, tốt hơn cho giải pháp làm mát bằng chất lỏng

Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là trong các lĩnh vực như deep learning và mô hình ngôn ngữ quy mô lớn, nhu cầu về sức mạnh tính toán đã tăng lên đáng kể. Các mô hình AI ngày nay, chẳng hạn như GPT-4o, có hàng chục hoặc thậm chí hàng tỷ tham số và yêu cầu tài nguyên điện toán khổng lồ để đào tạo. Việc huấn luyện các mô hình này yêu cầu số lượng lớn cụm GPU hoặc TPU, tạo ra một lượng nhiệt đáng kể khi chạy ở mức đầy tải. Ngoài ra, để cung cấp phản hồi theo thời gian thực trong các ứng dụng, nhiều hệ thống AI yêu cầu hoạt động liên tục. Các hệ thống này thường được triển khai trong trung tâm dữ liệu hoặc các thiết bị điện toán biên, vốn cũng phải đối mặt với những thách thức về tiêu thụ điện năng và làm mát cao.

Với sự tiến bộ của công nghệ chip và sự tăng trưởng nhanh chóng của sức mạnh tính toán máy chủ, việc xây dựng các trung tâm dữ liệu lớn mật độ cao, tiêu thụ năng lượng cao đã trở thành một lựa chọn cần thiết để cân bằng sức mạnh tính toán và các quy định về môi trường. Hệ thống lạnh là một trong những cơ sở hạ tầng quan trọng trong trung tâm dữ liệu. Trong hoạt động của trung tâm dữ liệu mật độ cao, hệ thống làm mát không khí truyền thống phải đối mặt với vấn đề tản nhiệt không đủ và tiêu thụ năng lượng nghiêm trọng. Công nghệ làm mát bằng chất lỏng đã trở thành giải pháp tối ưu để giảm PUE trong trung tâm dữ liệu, mang lại lợi ích kinh tế hơn ở mức 15kW/tủ trở lên.

Công nghệ tấm làm mát bằng chất lỏng là giải pháp nhiệt gián tiếp truyền nhiệt của các bộ phận sang chất lỏng làm mát được đặt trong đường ống tuần hoàn thông qua tấm lạnh (một khoang kín bao gồm các kim loại dẫn nhiệt cao như đồng và nhôm), sau đó sử dụng bộ làm mát chất lỏng để lấy đi nhiệt.

Tấm lạnh lỏng là phương pháp làm mát bằng chất lỏng được áp dụng sớm nhất, có độ chín cao và giá tương đối thấp. Theo dữ liệu nghiên cứu, làm mát bằng chất lỏng tấm lạnh chiếm 90% thị phần tại Trung Quốc. Làm mát bằng chất lỏng tấm lạnh đạt được bằng cách cố định chặt tấm lạnh vào bộ phận làm nóng, truyền nhiệt từ bộ phận làm nóng sang chất lỏng làm mát trong tấm lạnh. Nó đơn giản, thô sơ nhưng hiệu quả. Tỷ lệ thâm nhập của công nghệ làm mát bằng chất lỏng trong các trung tâm dữ liệu dự kiến ​​sẽ vào khoảng 5% đến 8% vào năm 2022, trong đó làm mát bằng không khí vẫn chiếm hơn 90% thị phần.

Độ dẫn nhiệt của đồng khoảng 400 W/mK và độ dẫn nhiệt của nhôm khoảng 235 W/mK. Độ dẫn nhiệt của đồng cao hơn nhiều so với nhôm. Do đó, về mặt lý thuyết, các tấm lạnh bằng đồng có thể truyền nhiệt do máy chủ tạo ra nhanh hơn sang chất làm mát, từ đó đạt được khả năng tản nhiệt hiệu quả hơn. Mặc dù độ dẫn nhiệt của nhôm không tốt bằng đồng nhưng độ dẫn nhiệt của nó tương đối cao, đủ đáp ứng nhu cầu tản nhiệt của hầu hết các máy chủ làm mát bằng chất lỏng.

Mật độ của đồng tương đối cao, khoảng 8,96 g/cm³, khiến tấm lạnh bằng đồng tương đối nặng. Điều này có thể đặt ra những thách thức nhất định đối với việc thiết kế cấu trúc và cài đặt máy chủ. Nhôm có mật độ thấp hơn khoảng 2,70 g/cm³, nhẹ hơn nhiều so với đồng nên tấm nhôm nguội có lợi thế đáng kể về trọng lượng. Mật độ nhôm thấp làm cho tấm nhôm lạnh nhẹ hơn. Điều này không chỉ có lợi cho việc giảm trọng lượng tổng thể của máy chủ mà còn có thể cải thiện độ bền kết cấu của máy chủ ở một mức độ nhất định. Ngoài ra, vật liệu nhôm nhẹ hơn, giúp giảm trọng lượng tổng thể của máy chủ và giảm chi phí vận chuyển, lắp đặt.

Tấm lạnh đồng và nhôm đều có những ưu nhược điểm riêng trong việc sử dụng máy chủ làm mát bằng chất lỏng. Trong trường hợp yêu cầu về nhiệt cao và chi phí không phải là vấn đề chính cần cân nhắc, tấm nguội bằng đồng có thể phù hợp hơn; Để đạt được hiệu quả chi phí và trọng lượng nhẹ, tấm nhôm lạnh có thể có nhiều ưu điểm hơn. Việc lựa chọn cụ thể cần được xem xét toàn diện dựa trên các yêu cầu và hạn chế của kịch bản ứng dụng cụ thể. Nếu chúng ta có thể hiểu chi tiết về các tình huống cụ thể như tải nhiệt, ngân sách, hạn chế trọng lượng, v.v. trong kịch bản ứng dụng, điều đó có thể giúp chúng ta đưa ra những lựa chọn chính xác hơn.