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谷歌TPU拥抱液冷时代:亿万克浸没式液冷方案实现PUE低至1.05以下
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简介听说了吗?算力巨头的散热方式正在悄然改写。继英伟达下一代Rubin架构被爆将液冷作为主推散热方案后,谷歌也在新一代TPU AI加速器的技术规范中明确提出取消风冷散热方案支持,全面强制配套液冷系统。谷歌 ...
听说了吗?谷歌算力巨头的散热方式正在悄然改写。
继英伟达下一代Rubin架构被爆将液冷作为主推散热方案后,抱液谷歌也在新一代TPU AI加速器的冷时冷方技术规范中明确提出取消风冷散热方案支持,全面强制配套液冷系统。代亿低至
谷歌TPU芯片是浸没专为AI训练而生,算力密度远超通用芯片,式液单颗功耗已逼近甚至超越传统风冷散热的案实上限,这就是现P下谷歌不得不放弃风冷,选用液冷的谷歌核心原因。
放眼整个AI行业,抱液似乎都在面临同样的冷时冷方困境。芯片制程越来越小,代亿低至晶体管越堆越多,浸没功耗密度曲线一路飙升,式液但空气热容量有限,案实风扇转速再高也会触及物理极 限。高转速带来的噪音、震动、灰尘吸入,还会加速设备老化。
所以液冷不是选择,是出路。
目前行业内主流液冷方案分为冷板式与浸没式两大类。
冷板式液冷通过在CPU、GPU等核心发热部件上覆盖冷板,以冷却液循环带走热量。本质仍是局部接触式散热。散热效率明显高于风冷,但存在局部散热隐患,同时对服务器硬件设计的改造成本较高。

浸没式液冷则是将整台服务器完全浸没在绝缘、不导电的冷却液中,通过冷却液循环流动带走所有部件产生的全部热量,实现全系统均匀散热。
成熟的浸没式液冷方案,要攻克哪些核心难题?
从冷却液配方到系统架构,浸没式方案需要跨越散热效率、材料兼容性、系统稳定性和全生命周期运维等一系列高门槛。亿万克正是在这些关键点上,构建起了完整的技术积累。

行业领先能效,把节能降耗做到极 致
亿万克浸没式液冷方案采用冷媒+冷水循环的双循环架构,不惧外部气候条件变化,PUE值可低至1.05以下。
严苛兼容设计,保障系统稳定运行
工程技术方面,亿万克浸没式液冷技术针对主板布局和机箱流道进行优化,确保冷却液循环无死角,避免局部积热。配套研发的专用冷却液导热性能优越,绝缘性高,使用寿命可达十年以上。
谷歌拥抱液冷,是全球算力发展的必然趋势——散热方式正在重新定义算力边界。
亿万克也将持续深耕液冷技术,推动更多绿色、高效、高密度的算力基础设施落地。
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