Omdia洞察|数据中心冷却系统及其重要性

原创 Omdia 2024-08-29 11:00

要点

在当今这个超级互联的数字时代,数据中心是我们数字生态系统的基石,为大量网络、云计算和许多其他数字应用提供动力。然而,高性能 IT 设备(如服务器和存储设备)的持续运行会产生大量热量,这给我们带来了挑战,需要有效的冷却解决方案来确保最佳的运行条件。


有效冷却不仅在技术上对数据中心至关重要,在战略上也至关重要。保持关键部件的安全温度对于防止运行中断和保护 IT 数据至关重要。冷却系统的故障可能会导致严重故障,从而造成超过 IT 基础设施本身成本的重大经济损失。从精密空调到尖端的液体冷却,冷却技术在散热、硬件保护、节能和环境可持续性方面发挥着举足轻重的作用。


随着数据中心及其 IT 设施的规模、功率和复杂性不断扩大,对精密先进的冷却解决方案的需求也随之增加。要满足日益增长的计算需求,同时保持运行效率和弹性,热管理方面的创新必不可少。数据中心冷却的主要目标是在自身运行产生大量热量的情况下,确保稳定、安全的数字环境。


数据中心冷却系统的工作原理


设计数据中心冷却解决方案需要考虑数据中心的规模、IT 设备的热负荷和外部环境条件。机械冷却技术和被动冷却技术可根据具体情况单独或组合使用。在每个热传导循环中,热传导介质可以是空气,也可以是液体,通过相变或热传导吸收热量,并通过连续的热循环传递热量,直至将热量排出数据中心之外。


数据中心已开发出一系列具有不同功能和能力的高效冷却解决方案。下面将概述这些冷却技术,并概述其具体功能和应用。


1. 空气处理单元(AHU)

室内自动空气处理单元:这些设备提供房间级空气控制,通常有水平气流通过设备流向数据中心的白空间。它们可利用冷冻水、直接或间接蒸发冷却或分体式直接膨胀 (DX) 系统进行排热。


室外自动空气处理单元:安装在建筑物外部、屋顶或数据中心附近的较大型系统,可提供精确的冷却和湿度控制。通过冷冻水、成套 DX 或直接/间接蒸发式散热器实现排热。


2. 顶棚式 

这些冷却系统安装在吊顶上方或未完工的天花板区域,为房间提供温度和湿度控制。它们可以通过管道连接到相邻的房间,并利用 DX 或冷冻水进行排热。


3. 小型分体式 

这些产品通过独立的室内外机组提供精确的冷却和湿度控制。室内机安装在墙壁上,直接为房间提供冷气流,室外机则负责冷凝器盘管、风扇和压缩机。它们可以一对一或一对多进行配置。


4. 行列式(行列内)

这些产品安装在一排机架内,通常位于机架之间,以提供有针对性的冷却。它们使用 DX 或冷冻水,属于主动冷却设备。行内产品通常与通道隔离装置一起部署。


5. 后背板热交换器(RDHx)

安装在机架机箱后部的门式产品,使用带有内置风扇的 DX 或冷冻水从单个机架中带走热量。


6. 周边冷却

周边冷却是最广泛采用的冷却解决方案,可在房间一级提供空气冷却和湿度控制。这包括 CRAH(机房空气处理器)和 CRAC(机房空调),设计用于在高架地板或无高架地板上顺流使用。通过冷却水或 DX 系统实现排热。


7. 冷水机组

冷水机组是为不同规模数据中心的热管理提供冷冻水的专用室外机。这是数据中心热管理的第二大类别。


8. 冷热通道

这是将 IT 设备的送风和回风分开的物理屏障。可在过道、行或机架层面进行,以提高空气冷却系统的效率和空气管理。


9. 冷板式液体冷却

冷板式冷却是通过在芯片上放置一个冷板,利用液体在冷板内流动并传递热量来去除芯片级的热量。它可以是单相的,也可以是双相的。单相意味着热量通过热传导传递,而在双相中,热量通过液体汽化带走。


10. 浸没式液体冷却

浸入式冷却是另一种液体冷却方法,它通过将整个服务器浸入装有介电液体冷却剂的容器中,直接在服务器层面带走热量。它可以是单相或两相浸入式冷却,具体取决于热量的去除方式。


人工智能数据中心冷却技术的进步


人工智能的快速发展导致数据处理和计算需求空前增加,推动了数据中心冷却方法的重大演变。在这个时代,传统的冷却方法越来越无法处理人工智能应用所需的密集计算集群和高性能硬件产生的热量。这推动了更多针对人工智能数据中心需求量身定制的创新冷却解决方案。


与传统数据中心相比,人工智能数据中心的冷却方式有很大不同。传统数据中心通常依靠房间级空气冷却系统,如周边冷却、风扇和空调来管理整个空间的温度。然而,当面对人工智能计算所产生的高密度热量时,这些方法可能会变得低效和不足。


相比之下,人工智能数据中心采用的冷却解决方案往往更加精确和强大,如冷板式冷却和浸没式液体冷却,或 RDHx 和行列式冷却,从而实现高效的热交换。更重要的是,人工智能数据中心冷却系统采用人工智能算法,可根据工作量、环境温度和其他因素等实时变量动态调整冷却策略。这不仅能提高冷却效率,还能显著降低能耗。


在这个时代,人工智能驱动的预测性维护变得十分必要,它通过对传感器和历史信息进行海量数据分析来实现,能够采取积极主动的措施,防止意外停机和昂贵的维修,确保关键人工智能应用的持续可靠性和性能。


数据中心冷却的未来

展望未来,数据中心冷却系统有望实现更深层次的变革,以应对不断升级的计算需求和可持续发展的挑战。先进的人工智能算法将深度集成到冷却系统中,实现无与伦比的自动化和智能化。实时数据分析将实现冷却策略的准确预测和调整,以动态适应不断变化的工作负载,优化能源效率和系统可靠性。


在可预见的未来,液体冷却,特别是冷板式冷却,将因其卓越的导热性、对高密度计算环境的支持和成本效益而成为主流。此类技术的大规模应用将大大降低数据中心的能耗和碳足迹。此外,将废热转化为建筑供暖或农业热源的热回收系统也将得到广泛采用,从而进一步推进绿色数据中心的概念并创造新的价值。


数据中心还在探索与自然环境相协调的方法,利用地热、海水冷却和被动冷却技术来减少对机械冷却的依赖。结合智能建筑设计原则,数据中心将变得更加环保,并能无缝融入智慧城市的基础设施中。


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本文作者

王珅

首席分析师 - 数据中心

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