上世紀(jì)60年代采用晶體管技術(shù)的大型主機(jī)能耗巨大,，使得許多組織采用液體冷卻循環(huán)技術(shù)進(jìn)行冷卻。上世紀(jì)70年代和80年代的超級(jí)計(jì)算機(jī)（例如Crays）也采用了復(fù)雜的液體冷卻技術(shù),。然而,，隨著服務(wù)器的微處理器技術(shù)不斷進(jìn)步，性能得到指數(shù)級(jí)提高,，這需要更加合理的熱輸出,。

當(dāng)今通用的服務(wù)器可以通過空氣流動(dòng)排出熱量進(jìn)行冷卻，而無需專門采用液體冷卻技術(shù),。主流2U服務(wù)器的功率通常為150W左右,。這種熱設(shè)計(jì)功率（TDP）的標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)存在了10年，因此,，可以使用精密空調(diào)冷卻技術(shù)有效地進(jìn)行冷卻,。

人工智能對(duì)IDC的冷卻提出了巨大的要求

隨著人工智能的技術(shù)進(jìn)步，如今已經(jīng)從實(shí)驗(yàn)室的研究轉(zhuǎn)向真正的商業(yè)和消費(fèi)者應(yīng)用,。由于人工智能應(yīng)用程序的計(jì)算量很大,，因此許多IT硬件架構(gòu)師使用GPU作為核心處理器或輔助處理器。許多基于GPU的服務(wù)器,，其散熱量是傳統(tǒng)服務(wù)器的兩倍,，熱設(shè)計(jì)功率（TDP）達(dá)到了300W，這成為了液體冷卻技術(shù)在數(shù)據(jù)中心復(fù)興的原因,。

液體冷卻一直在高性能計(jì)算（HPC）應(yīng)用的利基應(yīng)用中嶄露頭角,，但人工智能的應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)中心冷卻提出了更高的要求。液體冷卻技術(shù)的優(yōu)勢在于能夠以更高的密度進(jìn)行部署,，通過提高效率來降低總成本（TCO）,，并顯著減少占地面積。

雖然液體冷卻的好處令人印象深刻,，但其應(yīng)用障礙卻令人望而生畏,。這是因?yàn)樾滦头?wù)器采用了機(jī)箱、歧管,、管道,、液體流量管理等更多的設(shè)計(jì)，也因此液體冷卻技術(shù)的部署具有高度的復(fù)雜性,。還有很多人擔(dān)心,，復(fù)雜的管道和配件系統(tǒng)會(huì)發(fā)生泄漏導(dǎo)致服務(wù)器毀壞。而人們真正關(guān)注的是如何維護(hù)服務(wù)器的可用性,，尤其是大規(guī)模應(yīng)用,。

還有一些人認(rèn)為，數(shù)據(jù)中心用液體冷卻可能沒有意義，可以通過開發(fā)更好的空氣冷卻技術(shù)來解決,。但隨著數(shù)據(jù)中心技術(shù)的不斷進(jìn)步,，能耗也越來越高，液體冷卻技術(shù)可能在未來成為一種可行的高效冷卻技術(shù),。

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