使用液体来冷却最新的 AI 芯片

1971 年，英特尔推出了第一款商用微处理器“4004”，彻底改变了世界。这款芯片采用 16 针 DIL 封装，拥有 2,300 个晶体管，15V 电源轨的功耗不到半瓦。它标志着现代大规模计算时代的开始，尽管 $60 的价格并不便宜——相当于今天的 $460 左右。

当时，处理器设计工程师了解速度和功耗之间的关系，但热设计并不是一个问题。即使在 740kHz 的最大时钟速度下全速运行，IC 也几乎不会变热。工程师也不关心电源轨的 5% 公差，而且由于 IC 通常只消耗 30mA 电流，因此轨道上的压降可以忽略不计。这使得简单的电源可以放置在最方便的地方。

相比之下，最新的 AI 定位处理器（如 Nvidia GB200“超级芯片”）拥有 2000 多亿个晶体管，峰值功耗超过 2.5kW，电源轨低于 1V，必须提供数千安培电流。现在，使用某种形式的冷却将芯片温度保持在安全范围内的能力已成为关键因素 数据中心 指标——处理性能、服务器占用空间、电源使用效率 (PUE)、成本效益和环境影响。此外，电源轨必须由 高效 DC/DC 转换器 直接位于处理器处以最大限度地减少电压降。

在达到一定功率水平之前，处理器产生的热量通常使用强制通风进行管理。芯片与 IC 顶部的散热板热连接，而散热板又直接或通过连接到相邻散热器的简单热管连接到翅片式散热器。然后，系统风扇的气流会带走热量，通常会排放到局部环境中。然后，建筑物空调会将这些热量从更广泛的环境中带走，但能源成本相当高。用于冷却的能源反映在 PUE 指标中，即使用的总能源除以 IT 能源，通常值为 1.5。 许多数据中心现在消耗超过 100 兆瓦的电力，其中三分之一的能量可能用于冷却，这意味着巨大的成本并对环境产生重大影响。