01
背景介紹
ChatGPT(Chat Generative Pretrained Transformer),是由美國高科技公司OpenAI 研發的聊天機器人程序。該產品在2022年11月30日發布。ChatGPT技術的出現推動了計算機算力的飛速發展。
全球算力高速發展態勢
, 2021年,全球計算設備算力總規模達到615EFlops,增速44%。2030年,有望增至56ZFlops, CAGR達到65%, 其中智能算力由232EFlops增至52.5ZFlops, CAGR超過80%;算力翻倍時間明顯縮短;計算大模型出現后,帶來了新的算力增長趨勢,平均算力翻倍時間為9.9個月。
02
散熱需求升級
算力提升的背后是芯片必須具備更高計算效率,因而必然伴隨芯片能耗的加大,導致電子器件工作過程中的溫度升高。傳統芯片中,用于冷卻的體積占98%,只有2%用于計算運行,但是依然很難解決現在存在的散熱問題,隨著芯片性能的持續快速提升,散熱問題將愈加突出。
(來源:《基于大功率密度熱源的芯片級微流道散熱技術研究》)
03
高效散熱手段
根據文獻報道,液體的導熱性能是傳統風冷效果的15-25倍,隨著ChatGPT的出現,算力表現出的爆發式提升,散熱面臨著嚴峻的挑戰。液冷有望代替風冷從而可以實現更加高效的散熱效果。而在冷卻介質的選擇上,也進一步趨于選擇冷卻效率更好的冷卻介質。
(來源:騰訊、浙商證券研究所)
04
政策導向
在國家“雙碳”政策的背景下,數據中心的PUE指標不斷降低。算力的持續增加,意味著硬件部分的能耗也在持續提升;在保證算力運轉的前提下,只有通過降低數據中心輔助能源的消耗,才能達成節能目標下的 PUE 要求。
(來源:騰訊、浙商證券研究所)
05
液冷散熱方式
目前風冷技術是數據中心最為成熟和應用最為廣泛的冷卻方案之一。風冷技術存在低密度和相對較低的散熱能力的不足。這對于高性能計算(HPC)應用尤為明顯。因此液冷技術是芯片散熱重要方案之一,有望成為未來主流。液冷技術中涵蓋冷板、浸沒、噴淋等。當前來看, 冷板式和浸沒式較噴淋式發展相對成熟。
(來源:《綠色高能效數據中心散熱冷卻技術研究現狀及發展趨勢》 )
液冷是通過液體代替空氣,把 CPU、內存等 IT 發熱器件產生的熱量帶走,液冷具有低能耗、高散熱、低噪聲等優勢。按冷卻原理,冷板式、浸沒式和噴淋式是目前液冷的 3 種主要部署方式。其中,浸沒式和噴淋式液冷等為接觸式液冷,冷卻液體與發熱器件直接接觸。
(來源:《綠色高能效數據中心散熱冷卻技術研究現狀及發展趨勢》 )
06
市場規模
參考IDC數據,2021年全球AI服務器市場容量達到156億美元,預計到2025年達到318億美元,CAGR達到19.5%。2021年中國AI服務器市場容量達到350億元,預計在2025年中國AI服務器市場容量將會達到702億元,CAGR達到19.0%,有望進一步加速拉動液冷行業的市場的增長。其中浸沒式液冷憑借其優良的制冷效果,市場份額將快速提升。
(來源:IDC、國際在線、浙商證券研究所 )
07
行業動態
算力的提升帶來更高的散熱需求,因此有望帶來芯片級液冷行業需求的爆發。目前國內液冷解決方案廠商,以及冷卻液廠商、 服務器廠商、交換路由器廠商等也都積極參與進來。數據中心液冷有望進入規模部署階段,行業空間廣闊,多家上市公司已開始布局。
(來源:浙商證券研究所)
08
總結
憑借高效制冷、技術成熟、成本優勢,液冷尤其是浸沒式液冷的發展前景毋庸置疑,但想要實現繼續推動技術的突破創新,推進相關解決方案的進步,需要整個行業的共同努力,這包括技術的發展以及與其他節能技術的結合,行業標準制定與完善等,需要行業領軍者在技術上進行新的突破。液冷行業標準的制定,將有效推動行業規范化的發展,也為數據中心液冷的發展指出方向,為液冷的研發提供有力的支撐,為液冷接下來的發展奠定基礎,從而進一步發揮數據中心液冷在高效制冷、節能減碳方面的作用,實現國家的“雙碳”目標。
END
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