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AI时代,大数据中心的服务器这样“洗澡”
www.wforum.com | 2025-12-24 19:25:51  BBC | 0条评论 | 查看/发表评论

它们全天候高速运作,并且会变得炙热——但是,资料中心的电脑芯片却享有“温泉级”待遇,有些甚至像住在水疗中心。

“我们会让冷却液流上来,然后像淋浴般洒落,或缓缓滴落在元件上,”液体冷却公司Iceotope的执行长乔纳森·巴伦(Jonathan Ballon)说,“有些地方会直接喷洒。”

在其他情况下,这些勤奋的装置会浸泡在循环流动的冷却液浴中,藉此带走它们产生的热量,让它们能以极高速度运作,这种方式称为“超频”。

“我们有客户一直在超频,因为完全没有烧毁伺服器的风险,”巴伦说。他还表示,一家美国连锁饭店甚至计划利用伺服器产生的热能来加热客房、洗衣房和游泳池。

没有冷却系统,数据中心就会瘫痪。

去年11月,美国一家资料中心的冷却系统故障,导致全球最大交易所营运商芝加哥商品交易所集团(CME Group)的金融交易技术离线。该公司随后增加了额外冷却容量,以防止类似事件再次发生。

目前,数据中心需求正急速增长,部分原因是AI技术的崛起。但这些设施消耗的能源与水资源,令它们日益引发争议。

美国有超过200个环保团体最近要求暂停新数据中心的建设。但一些数据中心公司表示,他们希望降低环境影响。

他们还有另一个动机:数据中心的电脑芯片越来越强大,以至于业界普遍认为传统的冷却方式——例如风扇持续吹送空气的“风冷”——已不足以应付某些运算。

巴伦意识到能耗巨大的数据中心建设引发的争议:“社区正在反对这些计划。我们的系统需要的电力和水显著更少,完全没有风扇,运作时非常安静。”

电脑晶片周围的管线,有些呈蓝色,有些则是亮白色

Iceotope表示其技术可将冷却成本降低多达80%

Iceotope表示,其液体冷却技术能同时冷却资料中心的多个元件,而不仅仅是处理芯片,并可将冷却相关的能耗降低多达80%。

该公司的技术使用水来冷却实际和电脑互动的油基冷却液。但水保持在封闭回路中,因此无需不断抽取当地水源。

当被问及这些油基冷却液是否源自化石燃料时,巴伦表示部分确实如此,但强调不含PFAS(俗称“永久化学物质”),这类物质对人体有害。

部分液体冷却技术使用含PFAS的制冷剂。不仅如此,许多制冷剂会产生高效温室气体,加剧气候变迁。

市场调查公司IDTechEx前高级技术分析师王裕霖(Yulin Wang)解释说,两相冷却系统使用这类制冷剂。制冷剂起初是液体,但伺服器元件的热量会使其蒸发成气体,这种相变吸收大量能量,因此冷却效果显著。

在某些设计中,资料中心设备完全浸泡在大量含PFAS的制冷剂中。“蒸汽可能会逸出储槽,存在安全问题,”王裕霖说。在其他情况下,制冷剂仅直接输送至最热的元件——电脑芯片。

目前,一些提供两相冷却的公司正改用不含PFAS的制冷剂。

王裕霖身穿棕色连帽外套,坐在满是南瓜的公园里微笑

王裕霖(Yulin Wang)指出,一些冷却特质可能存在安全问题

多年来,企业尝试过各种冷却方法,竞相寻找最佳方案。

微软曾将一个装满伺服器的管状容器沉入奥克尼海域,希望冷海水能提升装置内部风冷系统的效率。

去年,微软宣布终止该计划,但公司从中获得了宝贵经验,微软Azure全球基础设施总经理 阿利斯泰尔·斯皮尔斯(Alistair Speirs)表示:“没有人工操作,问题更少,这改变了我们的运营流程。”无人值守的数据中心似乎更可靠。

初步结果显示,这个海底数据中心的电力使用效率(PUE)为1.07,远高于大多数陆上数据中心,且完全不需用水。

但最终,微软认为建造与维护海底数据中心的经济效益不佳。

该公司仍在研究液体冷却技术,包括微流体技术,让微小液体通道穿过芯片的多层结构。“你可以把它想像成纳米尺度的液体冷却迷宫。”斯皮尔斯说。

研究人员也在提出其他构想。

今年7月,加州大学圣地亚哥分校的陈仁坤(Renkun Chen)教授及其团队发表论文,介绍一种基于多孔膜的冷却技术,可被动冷却芯片,无需主动泵送液体或吹风。

“基本上,你是利用热量来提供泵送动力。”陈教授说。他将其比作水从树叶蒸发,诱发抽水效应,将更多水分从树干输送到枝叶补充水分。陈教授表示希望能将该技术商业化。

机器学习应用公司Hugging Face的AI与气候负责人萨莎·卢乔尼(Sasha Luccioni)表示,对冷却技术的需求日益迫切。

这部分源于AI的需求,包括生成式AI或大型语言模型(LLMs),即驱动聊天机器人的系统。她过去的研究显示,这类技术消耗大量能源。

数据中心内蓝色管道上连接的压力表

数据中心若没有冷却系统就无法运作

“如果模型非常耗能,冷却就必须再升级。”她说。

她补充,能解释输出过程的推理模型更耗能。

它们使用的能量是只回答问题的标准聊天机器人的“数百倍甚至数千倍”。卢乔尼呼吁AI公司应更透明地披露各产品的能耗。

巴伦则认为,大语言模型只是AI的一种形式,并主张它们在生产力方面已“达到极限”。

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