人工智能散热解决方案

人工智能芯片及相关硬件在进行复杂的计算任务时，如深度学习模型的训练和推理，会产生大量热量。例如，一些数据中心的人工智能集群，由于众多高算力芯片同时运行，总功耗极高，散热需求巨大。为追求更高的计算性能，人工智能设备往往将大量的计算核心、存储单元等高密度集成在有限空间内，导致热量集中，散热难度增加。像一些人工智能加速卡，芯片和其他组件排列紧密，热量难以快速散发。

液冷散热 

直接液冷：将冷却液直接喷淋或浸泡在发热部件上，如人工智能芯片，利用液体的高比热容直接带走热量。散热效率极高，但对冷却液的兼容性和系统密封性要求高。一些高性能的人工智能超级计算机可能会采用这种方式。 

间接液冷：通过液冷板等部件与发热源接触，冷却液在液冷板内循环带走热量。这种方式相对直接液冷更易实现和维护，常用于数据中心的人工智能服务器机柜，可有效降低服务器整体温度。