כיצד להתמודד עם הביקוש הגובר לטכנולוגיית קירור בשרתי AI
נכון לעכשיו, מודול פיזור החום מורכב בעיקר מטכנולוגיית פיזור חום היברידית אקטיבית ופסיבית המכילה צינורות תרמיים. מודול פיזור החום בצינור החום מתוכנן ומשולב עם רכיבים כגון מפזרי אוויר, גופי קירור וצינורות תרמיים, שיכולים לספק סביבת הפעלה לפיזור חום בטמפרטורה אחידה לרכיבים אלקטרוניים פנימיים, מה שהופך את פעולת הציוד האלקטרוני ליציב יותר. עם הטרנד של מוצרים אלקטרוניים מסוף רב תכליתי וקל משקל, מפעל המודול התרמי פנה לתכנון פתרונות תרמיים המבוססים בעיקר על תא אדים ו-Heatpipe.
מודול גוף הקירור מחולק לשני סוגים: "גוף קירור מקורר אוויר" ו"גוף קירור מקורר נוזלי". ביניהם, פתרון מקורר אוויר הוא שימוש באוויר כתווך, באמצעות חומרי ביניים כגון חומרי ממשק חום, תא אדים (VC) או צינורות חום, והוא מתפזר בהסעה בין גוף הקירור או המאוורר לאוויר. "נוזל מקורר מושגת בעיקר באמצעות הסעה עם הנוזל, ובכך לקרר את השבב, אולם ככל שייצור החום ונפח השבב גדלים, צריכת החשמל בתכנון התרמי (TDP) של השבב עולה, והשימוש במקורר אוויר. פיזור החום הופך בהדרגה לבלתי מספק.
עם התפתחות האינטרנט של הדברים, מחשוב קצה ויישומי 5G, בינה מלאכותית של נתונים הניעה את כוח המחשוב העולמי לתקופה של צמיחה מהירה. לפי חברת המחקר TrendForce, נפח המשלוחים של שרתי AI המצוידים ב-GPGPUs (GPUs General Purpose) היווה כ-1% בשנת 2022. עם זאת, בשנת 2023, מונעת על ידי יישומי ChatGPT, צפוי כי נפח המשלוחים של שרתי AI יגדל ב-38.4%, ושיעור הצמיחה השנתי הכולל של משלוחי שרתי AI מ-2022 עד 2026 יגיע ל-29%.
ישנם שני כיוונים עיקריים לעיצוב הדור הבא של מודולי גוף קירור. האחד הוא שדרוג מודולי פיזור החום הקיימים עם תא אדים תלת מימדי (3DVC), והשני הוא הצגת מערכת קירור נוזלית, תוך שימוש בנוזל כתווך ההסעה כדי לשפר את היעילות התרמית. לכן, מספר מקרי בדיקת קירור הנוזל יגדל משמעותית בשנת 2023, אך 3DVC הוא רק פתרון מעבר. ההערכה היא כי מ-2024 עד 2025, ניכנס לעידן של קירור גז מקביל וקירור נוזלי.
עם עלייתו של ChatGPT, הבינה המלאכותית הגנרטיבית העלתה את משלוחי השרתים, יחד עם דרישות לשדרוג המפרטים של מודולי גוף קירור המניעות אותם לעבר פתרונות קירור נוזליים כדי לעמוד בדרישות המחמירות של שרתים לפיזור חום ויציבות. נכון לעכשיו, התעשייה משתמשת בעיקר בטכנולוגיית קירור טבילה חד פאזי בקירור נוזלי כדי לפתור את בעיית פיזור החום של שרתי חימום בצפיפות גבוהה או חלקים, אבל עדיין יש גבול עליון של 600W, מכיוון ששרתים של ChatGPT או מסדר גבוה יותר צריכים יכולת פיזור חום של יותר מ-700W להתמודדות.
בהתבסס על העובדה שמערכת הקירור מהווה כ-33% מכלל צריכת האנרגיה במרכז הנתונים, הפחתת צריכת החשמל הכוללת והפחתת יעילות צריכת החשמל כוללת שיפור מערכת הקירור, ציוד המידע ושימוש באנרגיה מתחדשת. למים קיבולת חום פי ארבעה מזו של אוויר. לכן, כאשר מציגים מערכת קירור נוזלי, יש צורך רק ב-1U של מקום עבור לוח הקירור הנוזלי. על פי בדיקות NVIDIA, כדי להשיג את אותו כוח מחשוב, ניתן להפחית את מספר הארונות הנדרשים לקירור נוזלי ב-66% ניתן להפחית את צריכת האנרגיה ב-28%, ניתן להפחית את ה-PUE מ-1.6 ל-1.15, ולשפר את היעילות החישובית. .
מחשוב מהיר מוביל לשיפור מתמיד ב-TDP, ולשרתי AI דרישות גבוהות יותר לפיזור חום. קירור צינורות חום מסורתי מתקרב לגבולו, ואין מנוס מלהכניס פתרונות תרמיים מקוררים בנוזל.
