AI 关键冷却概述

人工智能 （AI） 服务器的数据中心冷却是现代基础设施的一个重要方面，这是由 AI 工作负载不断增长的计算需求推动的。人工智能服务器，特别是那些运行机器学习模型和高性能计算任务的服务器，由于其密集的配置和高功率组件（例如 GPU 和 TPU）而产生大量热量。传统的空气冷却方法通常难以跟上这些热负荷，导致采用更先进的冷却技术。液体冷却，包括直接芯片冷却和浸入式冷却，已成为首选解决方案，可提供卓越的散热和更高的能源效率。这些方法可以提高服务器密度、降低能耗并降低运营成本，这使得它们对于人工智能驱动的数据中心至关重要。

生成式人工智能、大型语言模型和实时分析等人工智能应用的快速增长加剧了对高效冷却系统的需求，以保持最佳性能和硬件寿命。作为回应，数据中心运营商正在投资可持续冷却策略，包括使用可再生能源、人工智能驱动的冷却管理系统和热回收技术。此外，后门热交换器和混合冷却系统等创新正在获得关注，以平衡效率与可扩展性。随着人工智能服务器需求的持续增长，有效冷却仍将是确保可靠性、最大限度地减少停机时间和减少数据中心对环境影响的关键因素。

AI 冷却液质量 – 关键性能指标

关键冷却液测量对于确保数据中心人工智能服务器的高效可靠运行至关重要。这些措施有助于监测和控制冷却系统，防止过热并保持最佳性能。

人工智能数据中心关键冷却系统流体质量的行业指南（即 ASHRAE 等）强调保持最佳的水化学成分，以确保长期可靠性和效率。关键参数包括：

• pH 平衡
  保持中性或微碱性 pH 值（通常在 7.0 至 9.0 之间），以防止冷却回路腐蚀或结垢。

• 浊度控制
  低浊度水平对质量至关重要，因为高浊度会降低传热效率并导致关键传热表面结垢。

• 电导率监测
  监测电导率以管理可能导致结垢或腐蚀的溶解固体。

• 过滤和颗粒去除
  ASHRAE 建议使用精细过滤来去除液体冷却系统中的颗粒物并防止堵塞，特别是在高密度人工智能环境中。

• 缓蚀剂/沉积物抑制剂和冷却液残留控制
  保持适当的流体处理残留物腐蚀、沉积物和冷却液控制水平可能是流体质量管理计划中的关键要素。

• 腐蚀速率监测
  通过 LPR（线性极化电阻）技术对一般和局部腐蚀进行腐蚀监测和报告是 AI 关键冷却水系统的关键性能指标。

此外，ASHRAE 建议使用冷却剂分配装置 （CDU） 将设施水系统 （FWS） 与技术冷却系统 （TCS） 分开，从而改善热控制并防止污染。鼓励定期监控和瞬态建模，以预测不同负载下的性能并确保系统弹性，特别是当人工智能工作负载将芯片功率和散热需求推向未知领域时。

Pyxis Lab® 智能传感器创新

Pyxis Lab， Inc. 专门开发和生产先进的水监测技术。该公司是专业“智能”在线传感器、手持式分析设备和荧光示踪化学品的领先制造商，这些化学品用于各个行业和市场，包括人工智能服务器的关键冷却剂分配系统。他们的技术专注于通过提供更大的检测范围、更低的检测限和用户友好的界面来改善水处理作，这些界面能够通过集成的 4-20mA 和 RS-485 协议从传感器直接通信到网络或 PLC。Pyxis Lab 的全球总部位于德克萨斯州休斯顿附近，并在西班牙和中国设有办事处，为全球超过 25,000 台设备提供服务，为智能流体管理、化学品计量和过程控制提供强大的解决方案。

Pyxis Lab Inc. 提供的在线智能传感器平台非常适合用于 CDU 关键循环回路的水和冷却液质量监测。所有 Pyxis 传感器均采用 24V 直流供电，平均功率需求为 <1.5W，并在传感器主体/PCB 本身内完全集成了发射器，无需任何外部显示器、数据记录器或发射器。这使得 Pyxis 系列非常适合与现场 DCS 或 PLC 的直接模拟和数字 （RTU） 通信轻松集成。当与作为可选附件出售的可选蓝牙/USB 适配器一起使用时，每个传感器还完全能够与 uPyxis 2.0 应用程序直接连接，以进行数字诊断、配置和校准。

Pyxis 传感器平台也采用 316L 不锈钢制成，能够在高达 290psi 的压力下运行，同时安装在 ST-009 系列不锈钢流量组件选项中。这简化了安装，允许轻松拆卸传感器以进行校准维护，同时确保材料与 CDU 的所有部分完全兼容，包括冷凝器水系统、设施水系统和技术冷却系统。

不锈钢流通池尺寸（毫米）

传感器尺寸（毫米）

      

                                                                     

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