Liệu tản nhiệt bằng chất lỏng có phải là lựa chọn duy nhất trong kỷ nguyên AI
Với sự phổ biến của ChatGPT, một làn sóng AIGC đã được khơi dậy, nhiều nhà sản xuất trong và ngoài nước đã công bố ra mắt mô hình Big Prophecy. Sự phổ biến của ngành AIGC đã thúc đẩy mạnh mẽ nhu cầu về sức mạnh tính toán. Theo dự đoán, nhu cầu về sức mạnh tính toán sẽ tăng trưởng nhanh chóng trong tương lai và sức mạnh tính toán thông minh toàn cầu dự kiến sẽ đạt 105ZFLOPS (1021 phép tính dấu phẩy động mỗi giây) vào năm 2030, tăng 500 lần so với năm 2020.

Với sự cải tiến liên tục của sức mạnh tính toán, cần phải cải thiện đáng kể hiệu suất chip để hỗ trợ nó, điều này mang đến một thách thức lớn khác, đó là công suất thiết kế nhiệt (TDP) của chip. Hiện tại, mức tiêu thụ điện năng của CPU đã đạt 350-500W và công suất của GPU cao cấp và chip chuyển mạch ASIC đã đạt trên 700W. Khi công suất chip được tăng thêm lên hơn 700W trong tương lai, thiết kế làm mát của chip sẽ trở thành một vấn đề nghiêm trọng.
Hiện nay, phương pháp được sử dụng rộng rãi nhất cho giải pháp tản nhiệt chip là làm mát bằng không khí, nghĩa là gắn một tản nhiệt có độ dẫn nhiệt tốt vào chip có khả năng sinh nhiệt cao hơn và một quạt nhỏ được cố định phía trên tản nhiệt. Nhiệt lượng trên tản nhiệt được mang đi bởi luồng không khí được tạo ra khi quay tốc độ cao của quạt. Với việc công suất chip không ngừng tăng lên, hiệu quả của việc sử dụng tản nhiệt truyền thống để tản nhiệt không còn đáng kể sau khi vượt quá 300W. Công nghệ làm mát bằng chất lỏng được coi là giải pháp làm mát lý tưởng trong kỷ nguyên AI.

Công nghệ làm mát bằng chất lỏng có thể được chia thành ba loại dựa trên các phương pháp tản nhiệt khác nhau: làm mát bằng chất lỏng dạng tấm lạnh, làm mát bằng chất lỏng ngâm và làm mát bằng chất lỏng phun. Làm mát bằng chất lỏng tấm lạnh là loại làm mát bằng chất lỏng tiếp xúc gián tiếp, cố định tấm lạnh vào vật tản nhiệt và chất lỏng chảy bên trong tấm lạnh để truyền nhiệt ra khỏi thiết bị, đạt được hiệu quả tản nhiệt. Làm mát bằng chất lỏng phun là công nghệ làm mát bằng chất lỏng phun chất làm mát lên bề mặt thiết bị CNTT để tản nhiệt nhưng hiệu quả tản nhiệt của nó tương đối thấp. Làm mát bằng chất lỏng ngâm là loại làm mát bằng chất lỏng tiếp xúc trực tiếp giúp ngâm hoàn toàn các thiết bị CNTT như máy chủ cần tản nhiệt trong chất làm mát và làm mát chúng thông qua tuần hoàn chất lỏng hoặc thay đổi pha.

Làm mát bằng chất lỏng ngâm được coi là công nghệ làm mát bằng chất lỏng chủ đạo và có khả năng triển khai quy mô lớn nhất trong các trung tâm dữ liệu làm mát bằng chất lỏng. Nó có những ưu điểm sau: thứ nhất là hiệu suất tản nhiệt cao, vì làm mát bằng chất lỏng ngâm trực tiếp nhúng thiết bị CNTT vào chất làm mát, có thể tiếp xúc hoàn toàn với nguồn nhiệt và cải thiện đáng kể hiệu quả tản nhiệt; Thứ hai, hiệu quả giảm tiếng ồn rất tốt do thiết bị CNTT được ngâm hoàn toàn trong chất làm mát, điều này có thể làm giảm tiếng ồn do thiết bị CNTT phát ra; Thứ ba là tiết kiệm năng lượng và bảo vệ môi trường. Làm mát bằng chất lỏng ngâm không cần sử dụng số lượng lớn quạt, điều này có thể làm giảm mức tiêu thụ điện và lượng khí thải carbon dioxide. Theo ước tính dữ liệu liên quan, làm mát bằng chất lỏng có thể tiết kiệm 20% -30% lượng điện cần thiết cho toàn bộ hoạt động của máy chủ so với làm mát bằng không khí.

Công nghệ làm mát bằng chất lỏng ngâm chắc chắn sẽ trở thành công nghệ làm mát chủ đạo trong kỷ nguyên AI trong tương lai. Tuy nhiên, công nghệ và sản phẩm làm mát bằng chất lỏng hiện nay vẫn đang trong giai đoạn ứng dụng ban đầu, nhưng với sự phát triển của các ứng dụng như AI và trung tâm dữ liệu, việc ứng dụng và phổ biến công nghệ làm mát bằng chất lỏng sẽ được đẩy nhanh hơn. Theo các tổ chức nghiên cứu, quy mô thị trường IDC làm mát bằng chất lỏng ở Trung Quốc dự kiến sẽ vượt 120 tỷ nhân dân tệ vào năm 2025, với tốc độ tăng trưởng trên 30% và tỷ trọng công nghệ làm mát bằng chất lỏng chìm dự kiến sẽ vượt quá 40%. Với sự phát triển hơn nữa của công nghệ làm mát bằng chất lỏng ngâm, nó có thể trở thành lựa chọn duy nhất để làm mát trung tâm dữ liệu trong tương lai.






