应用
智能数据中心控制的液冷传感器
TE Connectivity传感器可实现压力、温度和液位的实时监测，保障系统高效运行、可靠性并具备扩展能力。
人工智能 (AI) 的快速发展正在实时重塑数据中心基础设施。 随着机架密度不断提升并突破纯风冷架构的极限，全球超大规模数据中心运营商、云服务提供商、托管服务商以及企业纷纷采用液冷方案，为AI和高性能计算 (HPC) 工作负载提供散热。根据业务需求，这些组织可能对现有设施进行改造，或建设全新的数据中心。液冷技术正以两位数的年增长率快速发展，直冷式 (D2C) 解决方案已占据接近一半的市场份额。
行业领导者正协同制定先进AI计算基础设施标准。包括NVIDIA、AMD、Google、Amazon、Vertiv、nVent、Boyd以及TE Connectivity在内的技术与基础设施企业，均参与开放计算项目 (OCP)，共同推动下一代数据中心基础设施的开放标准与规范。随着机架计算密度不断提升，液冷将成为主流方案，这也对精确控制提出了更高要求。IT与基础设施团队在部署冷却系统时，需要评估工作负载需求、电力与热传导需求，并对多种数据中心散热方案进行比较分析。
在这一过程中，还需要决定适合实现PUE（电能使用效率）目标的D2C架构，例如液冷对风冷 (L2A) 或液冷对液冷 (L2L)。
同时，还需部署包括冷却液分配单元 (CDU)、歧管、冷板、换热器、管路、过滤器以及相关工具设备。此外，还需要规划持续的监测与维护体系。
CDU冷却液循环
CDU负责冷却液的持续循环，是保障服务器正常运行的关键组件。 冷却液通常为去离子水或水-乙二醇混合液（如PG25），在封闭的技术冷却系统 (TCS) 回路中循环。该回路通常称为二级回路，包括泵、过滤器、换热器、膨胀罐、管路、歧管以及冷板，用于直接从IT设备中带走热量。冷却液的流量与温度均被实时调控，以确保在不同负载条件下实现稳定运行与高效散热。在液冷对风冷 (L2A) CDU中，热量通过带风扇的换热器释放到空气中。
在高散热需求场景中，液冷对液冷 (L2L) CDU通过换热器将热量传递至设施水系统 (FWS)。该一级回路由冷水机组或其他散热系统提供支持，在保持TCS冷却回路独立的同时，实现更高的散热能力。
行级液冷对液冷CDU架构示例
通过关键组件（如泵、过滤器等）的N+1冗余设计以及热插拔结构，可在不中断运行的情况下进行维护，从而实现高运行可用性。随着冷却回路变得更加复杂和分布化，识别潜在故障模式对于防止诸如压力不稳定、微泄漏、气泡、泵空转以及冷却液性能劣化等问题至关重要。
如果未被及时发现，这些问题将降低散热效率、干扰泵运行，甚至影响价值数百万美元GPU集群的性能与可靠性。传感器在防止液冷系统不稳定及故障方面至关重要，同时也有助于优化系统性能。但要实现理想的精度、性能与成本平衡，传感器必须根据不同应用场景在设施侧与技术回路中进行合理配置。
获取专家见解
白皮书
- 为什么液冷正变得至关重要：了解从风冷向液冷系统的转变趋势及其在高密度环境中的优势。
- 液冷系统的关键挑战：了解影响性能与可靠性的设计、监测与运行风险。
- 传感器在热管理中的作用：了解传感技术如何提供实时数据、实现早期故障检测并优化系统运行。
- 如何提升可用性与效率：探索防止故障并确保系统稳定运行的策略。
- 下一代基础设施设计考量：了解构建可扩展、面向未来的AI与HPC冷却架构的关键要点。
关于作者
Alexandru Istrate，高级首席系统架构师
Alexandru拥有跨传感器技术的系统级经验，专注于高可靠性工业平台中的应用，重点关注半导体制造、先进热管理与数据中心冷却、机器人和状态监测等领域的长期架构需求与技术趋势。
