Застосування нової технології 3D-друку в області пластин з рідинним охолодженням
Рідинне охолодження дорожче повітряного. Тому існує багато досліджень щодо максимізації інвестицій при здійсненні конверсій. Внутрішня структура пластини рідинного охолодження сервера має значний вплив на ефективність теплопередачі. Оптимальна конструкція може максимізувати площу теплообміну між охолоджувальною пластиною та гарячими компонентами, такими як ЦП або ГП, забезпечуючи тим самим ефективну теплопередачу.
Наприклад, мікроканали або ребра всередині холодної пластини можуть посилити дифузію тепла, тим самим досягаючи кращого розсіювання тепла. Схема потоку та характеристики, викликані турбулентністю всередині холодної пластини, ретельно розроблені, щоб забезпечити ефективне поглинання та видалення тепла теплоносієм. Збільшення площі контактної поверхні, збільшення площі поверхні, оптимізація структури потоку та вибір відповідних теплопровідних матеріалів можуть покращити ефективність охолодження.
Основним ефективним методом охолодження, який зараз використовується в центрах обробки даних, є холодна пластина, а відповідні пластини з рідинним охолодженням переважно використовують мікроканали з ребрами 100 мікрон. Виробництво металевих добавок може виробляти такі типи конструкцій, як правило, з вищою ціною, ніж прямі мікроканали. Традиційний метод адитивного виробництва використовується для друку складніших дизайнів і вимагає видалення порошку перед використанням. Завдяки використанню технології виробництва електрохімічних добавок порошок не потрібен, тому його можна використовувати для охолоджуючих розчинів.
3D-друк дозволяє точно проектувати складні геометричні форми всередині холодної пластини, наприклад триперіодні мінімальні поверхні (TPMS) гратчасті мікроканали та елементи, викликані турбулентністю. Це дозволяє створювати складні індивідуальні конструкції, що оптимізують теплообмін між внутрішньою структурою холодної пластини та теплоносієм.
More efficient liquid cooled cold plates can help improve performance and reduce cooling costs, especially as the next generation of chips approaches 500W TDP CPUs. In terms of AI accelerators, we have seen designs for 1kW accelerators per socket. Two CPUs, eight accelerators, along with network and memory, will mean that each node system is>10 кВт. Потрібне рідинне охолодження.
