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液冷算力服務器是一種采用液體冷卻技術來散熱的服務器，相比傳統(tǒng)風冷服務器，在應對高算力需求場景下的散熱問題時具有顯著優(yōu)勢，以下為您詳細介紹：

工作原理

冷板式液冷：通過在服務器的發(fā)熱部件（如 CPU、GPU 等）上安裝冷板，冷板內部有冷卻液循環(huán)通道。冷卻液吸收發(fā)熱部件的熱量后，通過循環(huán)系統(tǒng)將熱量帶走，最終在外部散熱設備中釋放熱量 。

浸沒式液冷：將服務器的硬件組件完全浸沒在絕緣冷卻液中，冷卻液直接與硬件接觸，吸收熱量后通過熱交換器將熱量傳遞給外部環(huán)境 。

優(yōu)勢

• 高效散熱：液冷技術能夠更有效地帶走服務器產生的熱量，確保服務器在高負載運行時保持較低的溫度，從而提高服務器的性能和穩(wěn)定性。特別是對于高性能計算、人工智能等算力需求大且芯片功耗高的應用場景，液冷服務器能夠更好地滿足散熱需求，避免因過熱導致的性能下降或硬件損壞 。
• 節(jié)能降耗：液冷服務器減少了對傳統(tǒng)風冷散熱所需的大量風扇等設備的依賴，降低了風扇能耗。同時，液冷系統(tǒng)的散熱效率高，使得數據中心的制冷系統(tǒng)能耗也相應降低，有助于提高數據中心的能源利用效率，降低運營成本 。
• 降低噪音：由于不需要大量風扇進行散熱，液冷服務器運行時產生的噪音大幅降低，為數據中心創(chuàng)造了更安靜的工作環(huán)境，也減少了噪音對服務器硬件和周邊設備的潛在影響 。

• 節(jié)省空間：液冷服務器的散熱模塊通常比風冷散熱模塊更加緊湊，在相同的機柜空間內，可以容納更多的液冷服務器，提高數據中心的空間利用率，有助于數據中心實現(xiàn)更高的算力密度 。
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應用場景

• 人工智能與深度學習：如訓練大規(guī)模的神經網絡模型，像 GPT 這樣的大型語言模型訓練，需要大量的計算資源和極高的算力支持，液冷服務器能夠有效應對長時間高負載運行下的散熱挑戰(zhàn)，保證訓練過程的穩(wěn)定和高效 。
• 高性能計算（HPC）：在科學研究、金融分析、氣象預測等領域的高性能計算任務中，涉及到大量的數據處理和復雜的計算，液冷服務器可以提供持續(xù)穩(wěn)定的高性能算力輸出，確保計算任務的快速完成 。

• 數據中心：隨著數據中心規(guī)模的不斷擴大和功率密度的增加，傳統(tǒng)風冷散熱方式面臨著越來越大的挑戰(zhàn)。液冷服務器為數據中心提供了一種更高效、節(jié)能的散熱解決方案，有助于降低數據中心的 PUE 值，實現(xiàn)綠色節(jié)能的數據中心運營 。
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市場現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢

• 市場增長迅速：據 IDC 報告，中國液冷服務器市場在 2023 年繼續(xù)保持快速增長，市場規(guī)模達 15.5 億美元，同比增長 52.6%，預計在 2023-2028 年，年復合增長率將達45.8%，2028 年市場規(guī)模將達到 102 億美元 。

• 技術不斷創(chuàng)新：液冷技術不斷發(fā)展，如超聚變的 FusionPoD for AI 新一代全液冷整機柜 GPU 服務器，實現(xiàn)了節(jié)點級全液冷，采用分布式 CDU，具備高效和極簡部署等優(yōu)勢 。
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代表產品

• 超聚變 FusionPoD for AI：新一代全液冷整機柜 GPU 服務器，重構集群管理系統(tǒng)，兼容英偉達和其他廠商的 GPU 或加速器，基于超聚變柔性冷板技術實現(xiàn)節(jié)點級全液冷，還可升級為分布式 CDU，具有高效、節(jié)能、靜音等優(yōu)點。
• 寧暢原生全液冷通用機架服務器：實現(xiàn)原生全液冷，對服務器內解熱需求的部件進行原生基因式、標準化的液冷設計，包含 CPU、DIMM、SSD/HDD、GPU、PCIe 卡、PSU 等，并通過 OCP UQD/UQDB 液體連接器以及特殊高分子材料管路實現(xiàn)整機液冷的全面、解耦覆蓋。