ChatGPT מקדם תרחישים של כוח מחשוב גבוה כמו AI, מה שמוביל לפיצוץ בביקוש לטכנולוגיית קירור
הקידום של טכנולוגיית ChatGPT קידם עוד יותר את הפופולריות של תרחישי יישומים בעלי הספק גבוה כגון כוח מחשוב בינה מלאכותית. על ידי חיבור מספר רב של קורפוסים כדי לאמן מודלים ולהשיג פונקציות סצנה כגון אינטראקציה בין אדם למחשב, נדרשת כמות גדולה של כוח מחשוב כתמיכה. עם ההאטה של חוק מור, כוח המחשוב של השבבים וצריכת החשמל גדלו באופן משמעותי, וטכנולוגיית קירור מקורר אוויר עומדת בפני אתגרים גדולים.
לפי נתוני CDCC, המוליכות התרמית של נוזלים היא פי 15-25 מזו של האוויר. עם העלייה בצפיפות התרמית, קירור נוזלי צפוי להחליף את קירור האוויר כדי להשיג פיזור חום יעיל יותר. גורמים בשוק אומרים כי הפיתוח של AIGC צפוי להביא לגידול נפיץ בביקוש לכוח מחשוב, ושיפור כוח המחשוב יביא לביקוש גבוה יותר לקירור שבב, מה שצפוי להביא לפיצוץ בביקוש לקירור נוזלי ברמת השבב.
כיום, יישומים טכנולוגיים רבים בחברה עדיין מסתמכים על פיתוח של בינה מלאכותית, כמו רובוטים רפואיים, רובוטים תעשייתיים של פס ייצור, תעשיות LED וכו'. אפילו לשימוש היומיומי של אנשים בטלפונים ניידים ובמחשבים יש אפליקציות קשורות, כך שפיתוח הבינה המלאכותית קידם את התפתחות החברה. לכן, בינה מלאכותית ידועה כמנוע החדש של הפיתוח הכלכלי, שמציב דרישות גבוהות יותר לתוכנית הניהול התרמי הכוללת שלה.
כאשר שרתי מחשוב גבוה בינה מלאכותית עובדים, הרכיבים הפנימיים שלהם מייצרים כמות גדולה של חום, במיוחד שבבי השרת. על מנת להבטיח את פעולתו היציבה של השרת, יש לשלוט בטמפרטורת העבודה של ARM SoC בעל ביצועים גבוהים (CPU פלוס NPU פלוס GPU), דיסק קשיח ורכיבים אחרים בטווח המותר, על מנת להבטיח ביעילות שלשרת יש יכולת עבודה טובה וחיי עבודה ארוכים יותר. בשל צפיפות הספק גבוהה יותר, פיזור חום באמצעות מערכות חומר ניהול תרמי מתקדמות הוא חיוני לעמידה בסטנדרטים פונקציונליים חדשים.
