液冷技術(shù)：迎接AIGC時(shí)代數(shù)據(jù)中心的散熱挑戰(zhàn)

隨著人工智能生成內(nèi)容（AIGC）的跨越式發(fā)展，算力需求呈爆炸式增長(zhǎng)，帶動(dòng)了數(shù)據(jù)中心的功耗和熱管理需求的飛速上升。AI模型訓(xùn)練和推理過(guò)程中的高計(jì)算資源需求，導(dǎo)致服務(wù)器發(fā)熱量大幅增加，對(duì)散熱技術(shù)提出了更高的要求。根據(jù)Colocation America發(fā)布的數(shù)據(jù)，2020年全球數(shù)據(jù)中心單機(jī)柜平均功率已經(jīng)達(dá)到16.5kW，比2008年增加了175%。液冷技術(shù)因此成為數(shù)據(jù)中心散熱技術(shù)的新熱點(diǎn)。  26[.