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在国家数字经济、东数西算、双碳、新基建战略的交汇点,公司聚焦数据中心液冷管路连接方案市场,携液冷连接器资深技术专家和管理团队,提供创新流体连接器解决方案产品。AI和算力拉开了新一轮科技革命和产业革命的变革,也加速了数据中心的高效节能转型,实现低碳发展。丹佛斯始终践行绿色转型,以引领行业的技术,智能化的方案及丰富的产品,赋能产业可持续发展,助力成就每一种低PUE高效冷却方案。冷板式液冷技术,近年来发展非常迅速。而得益于液冷技术低能耗、高效率的散热方式,其近年来得到产业链公司密集布局。丹佛斯冷板式液冷系统解决方案,将目光聚焦高效制冷:高精度的压力温度传感器,可靠的流体连接件产品,为数据中心可靠,高效,稳定运维保驾护航。


北京汉深流体
是丹佛斯中国签约经销商,秉承企业家精神和强烈的创新意识,整合推出了具有创新力的一系列液冷连接系统解决方案。以客户为中心,提供全方位价值服务。我们坚持长期主义,并结合自身的愿景、使命与价值观躬身入局,在专业领域持续深耕细作,目标成为数据中心液冷细分领域的佼佼者。我们涉足的服务市场领域包括:数据中心冷板和浸没式液冷、通用服务器、超算、5G基站电子水冷、高性能计算机、边缘计算、半导体测试、充电桩和医疗电子等行业。为广大客户提供了安全可靠和极具经济性的连接方案

 

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“液”来风已止,液冷能吃下数据中心的降耗红利吗?
原创 记录数字化创新的 至顶头条 2023-09-27 18:00 发表于北京
作者 | 李祥敬

 

数据中心温控从“风冷”转向“液冷”已是大势所趋,但液冷数据中心实现产业落地并构建有效的生态链条,仍需解决标准和技术等诸多问题,才能最终走到绿色的产业转型终点。

导语:数据中心温控从“风冷”转向“液冷”已是大势所趋,但液冷数据中心实现产业落地并构建有效的生态链条,仍需解决标准和技术等诸多问题,才能最终走到绿色的产业转型终点。

数据中心正在越来越热。

一边是算力增加产生的大量热量;一边是气候变暖的持续高温;一边是不断提升的环保要求——让数据中心“冷静”下来的成本正在越来越高,传统的数据中心温控设备风冷还是让数据中心服务器降温的最优选择吗?


01 环保、能耗双压,数据中心温控“风液”转换

大多数人都认同,数据中心作为数字经济的“基石”设施,是许多下游数据应用产业的基础,但许多人并不了解的是,数据中心在成为庞大信息产业载体的同时,也成为了碳排放大户、能耗大户。

 

 

根据生态环境部数据,2021年全国数据中心耗电量达2166亿千瓦时,约占全国总耗电量的2.6%;2021全国数据中心二氧化碳排放量约1.35亿吨,较2020年增加3915万吨,占全国二氧化碳排放量的1.14%左右,已经成为现代经济体系中一大碳源。不仅如此,目前中国数据中心的碳排放占全社会比例还较全球平均水平高出一倍。

在东数西算等工程推动下,算力需求井喷,数据中心作为承载数据的关键,为我国数字经济的高质量发展提供了核心驱动力。但也正因为此,数据中心的能耗、碳排和产值之间的矛盾开始显现,促进数据中心的绿色低碳和可持续发展已成为“不可逆”的大趋势。

如何建立一个低能耗、绿色低碳的数据中心,正在成为数据中心服务商思考的问题——而这其中的关键在于温控设备。

温控设备的能耗控制是降低数据中心电能利用效率(PUE)的关键要素。(PUE是评价数据中心能源效率的指标,PUE=数据中心总能耗/IT 设备能耗,值越接近 1 表明非 IT 设备耗能越少)

目前温控设备能耗在非 IT 设备能耗中占比较大,根据第三方研究机构数据,占比达到总能耗的40%。风冷采用气体作为导热媒介,其导热能力远远弱于液体,降低ICT设备能耗的能力弱于液冷,另外由于侧重于对机房整体环境温度管理,为了保证不出现局部过热,风冷通常需要提供冗余制冷,导致风冷能耗较大,使用风冷的数据中心 PUE 通常在 1.5 以上,而采用液冷的方式散热能耗较风冷降低 50-60%,进而大幅降低 PUE。

从数据来看,液冷技术凭借其在节能降碳的突出优势,可以成为数据中心建设的重要选择之一。而无论从政策角度、市场需求还是技术成熟度来看,都在推动数据中心步入“液冷时代”。

赛迪顾问股份有限公司液冷领域分析师袁钰说,液冷正在重塑数据中心的发展样式,液冷数据中心的各类验证已经基本通过,正式进入了规模扩张的阶段。“液冷已经进入可验证、可复制、可推广的拓展阶段。”

随着液冷技术从点状到面的规模化发展,曙光数创副总裁张鹏认为,未来3-5年,液冷渗透率将从目前的5%-8%左右增加到30%。

 


02 液冷的诱惑:更节能、更环保

 

为什么液冷技术在数据中心倍受青睐?这要从散热压力和节能挑战谈起。算力持续增加促进芯片功率密度增长,芯片功率密度的持续提升直接制约着芯片散热和可靠性,传统风冷散热能力越来越难以为继。芯片功率密度的攀升同时带来整柜功率密度的增长,对机房制冷技术也提出了更高的挑战。

中国建筑标准设计研究院数据中心工程部主任吴晓晖表示,制冷系统是节能潜力最大的,数据中心的空调系统从行级空调到背板空调,因为芯片是最大的制热源,制冷手段越来越接近热源。从冷源看,现在的制冷趋势越来越关注自然冷。制冷越接近热源,最大化利用自然冷,两个代表性的技术,就是液冷和蒸发冷却技术。

在这种情况下,行业内对机房制冷技术进行了持续的创新和探索,包括风冷冷却、水冷冷却、自然冷却及液冷冷却等技术。

液冷是以液体作为热量传导媒介,通过冷却液与服务器发热部件直接或间接接触的方式换热,将发热部件产生的热量带走的一种服务器散热技术。由于液体比空气的比热容大得多,制冷效率远高于风冷散热,并且由于省去了风扇,也可达到降低噪音的效果。相比而言,液冷更适用于高密度功率的数据中心。根据中国电子节能技术协会的数据,液冷PUE低于传统风冷PUE至少50%,意味着众多数据中心的能耗能够至少减少50%,碳排放量也将减少50%。

正是液冷技术具有如此诸多优势,国内数据中心产业链上下游进行了积极探索。

2023年6月5日,三大电信运营商联合液冷产业链相关代表共同发布《电信运营商液冷技术白皮书》。根据白皮书公布内容,三大运营商将于2023年开展技术验证,2024年开展规模测试,新建数据中心项目10%规模试点应用液冷技术,共同推进产业生态成熟,降低全生命周期成本:2025年开展规模应用,50%以上数据中心应用液冷技术。

此外,包括中科曙光、华为、浪潮信息、联想、阿里巴巴等上下游厂商也开始对服务器液冷技术探索与研究的布局。

 


03 液冷数据中心,“想说爱你不容易”

目前数据中心温控市场整体规模偏下,2021年市场规模不足百亿,不过随着数据中心整体市场扩容,温控设备市场规模也会随之提高,且液冷的初始投资大于风冷,技术壁垒较高,头部液冷设备厂商有望享受到规模和集中度双重提升。另外,直接接触式液冷占比提升还会带来氟化液等冷却液需求提高。温控设备仍有一定国产替代空间。

过去国际品牌凭借其品牌及技术优势占据主要市场份额,国内厂商数量多,但大多数规模较小,收入规模上亿、研发实力较强的自主品牌民营企业不多。维谛(前身为艾默生网络能源有限公司)自70年代末进入中国市场,迅速打开中国国内机房空调市场,最初市场份额稳定在30%左右,在多年的发展中,随着国内供应商在产品制造能力、软实力(非标化能力)等多方面的提升,国产品牌的销售额及市场份额稳步提升。

虽然液冷技术的应用在加速,但整体看中国数据中心的液冷渗透率还比较低,整个产业仍处于商业化的初级阶段。

尽管液冷数据中心涉及的链条很长,但目前我国已经形成了较为完整的液冷数据中心产业链,不过由于上游零部件的工艺性能、技术水平等方面与进口产品还是存在差距,液冷数据中心产业链有待完善。

以液冷快速连接器为例,史陶比尔中国区水冷业务总负责人连理军表示,液冷快速连接器的可靠性和绝对密封性至关重要,其事关整个液冷系统的安全性,使得其具备较高的技术门槛和较多的技术要点,包括防水密封、高耐用度及材质兼容性等。

另外,在浸没式液冷技术中,冷却液是关键的原材料之一。以前,冷却液基本上被3M为代表的国外企业垄断,如今国内企业在冷却液方面也取得了国产突破。巨化集团推出高性能巨芯专用冷却液,攻克了数据中心高效液冷与安全智能热控防护等关键技术,并实现批量生产。

除了产业链的不完善,行业标准不匹配也正在影响着国内液冷行业的发展,标准化的统一迫在眉睫。

液冷技术非常复杂,涉及液冷数据中心系统架构层、液冷部件及接口层、液冷基础设施层(液冷机柜、组件、换热设备、室外集成冷源等)、液冷监控系统层等多方面,产业链上各个企业技术路径多种多样、产品规格千差万别,产品质量良莠不齐,让用户难以选择。

近年来,众多团体、协会为推动液冷技术在数据中心的应用与普及,纷纷牵头液冷技术的标准立项编制工作。但百“标”齐放,未能让液冷数据中心的设计建设、节能设备验收、液冷机房运维等环节简便与清晰。在液冷普及路上“百标大战”难以避免。兼容性已成问题,这显然对数据中心用户并不是好事。

除了上述的问题,有业内人士感慨,现有数据中心液冷升级还存在三道难关:技术难,风转液冷首先要考验包括复杂部件液冷适配、漏液可靠性等在内的综合技术;建设久,液冷升级涉及楼体、空间改造等多个环节,周期长且产业链协同性较弱;成本高,用户倾向于关注初期建设成本,往往忽略了液冷释放的性能带来的业务效益与节能效果。

在液冷中心落地面临的所有问题中,技术的挑战是重中之重。

曙光数创产品规划部负责人白泽阳表示,液冷技术在落地中存在诸多技术挑战,比如原有数据中心的建设是按照风冷设计,结果机房承重、用电容量无法支持高功率密度的部署方式等等。

液冷技术虽然诞生较早,但此前一直处于小规模部署阶段,众多链条企业尚依靠“作坊式生产”的方式完成产品及服务交付,在产品方面,缺乏长周期、规模化部署验证,用户对于使用液冷技术存在疑虑,诸如电子器件长时间在冷却液的环境中是否会出现腐蚀情况,是否影响器件功能和使用寿命,是否有漏液隐患,液冷管道安全性如何保证等等问题都在挑战着用户的“神经”。

除了技术,生态的不完善也在制约着液冷中心的落地——液冷产业链涉及上游的产品零部件提供商、中游的液冷服务器提供商及下游的算力使用者,整体生态尚未成熟贯通。

以服务器与机柜为例,由于机柜与服务器需要深度耦合,但目前业内并没有服务器与机柜的统一接口规范标准,这导致各厂商生产的服务器设备、冷却液、制冷管路、供配电等产品形态各异,不同厂家产品接口不同、不能互相兼容——市场的混乱无序无形中提高了液冷的应用门槛,用户难以寻找到完整液冷解决方案提供商,来实现从规划、实施到服务的一站式“交钥匙”工程。

 


04 标准与技术:构建液冷中心的落地生态

尽管液冷数据中心的趋势已不可阻挡,但要解决产业化落地中的问题还需更精准的方法。

浪潮信息服务器产品线总经理赵帅表示,当下核心要解决的问题在于如何正确引导市场需求,从产品技术、生产组织、品质标准等产业要素入手,降低门槛,让液冷技术走向更多客户的数据中心。

完善的标准是产业成熟的关键性一步。通过标准化可以有效地降低液冷应用的技术门槛和成本门槛,从而实现产业化、批量化。当标准和规范打通后,才能让液冷部件“可控”——打通标准也意味着任何一家企业都可以凭借自身的能力提供标准化产品而成为“玩家”。

除了统一标准之外,从产品技术入手,通过技术攻关解决产品“痛点”,持续创新提升技术成熟度并实现工程化,通过标准化、规模化、系列化的产品来建立用户信心。

以液冷系统为例,冷却液泄漏是一个必须重视的技术痛点。针对正压液冷技术存在的漏液痛点,浪潮信息首创的液环式真空CDU是一种液冷系统二次侧均为负压的动力单元,能够实现液冷系统的低风险、高可靠,一方面由于管路内均为负压,因此彻底杜绝了漏液隐患,无需漏液监测设备;另一方面其运用真空泵制造的压差小于1个大气压,因此也降低了对液冷管路、流体连接器耐压性的要求,提升系统可靠性——技术的提升也直接转为客户对产品的信心。

所以,要解决液冷中心产业化的瓶颈,要从标准和核心技术痛点入手——标准化可以有效地降低液冷应用的技术门槛和成本门槛;产品核心技术的解决可以提升系统可靠性和用户的信心——而这些都需要产业链上下游从服务器、冷却设备、网络设备等多个环节加强合作,共同推动液冷数据中心的研发和推广,构建协同发展的液冷产业生态。

液冷已走到了临界点,数据中心温控从“风冷”转向“液冷”已是大势所趋,但液冷数据中心实现产业落地并构建有效的生态链条,仍需解决标准和技术等诸多问题,才能最终走到绿色的产业转型终点。

 

什么是 AI? What is AI?


Artificial intelligence (AI) is technology that enables computers and machines to simulate human learning, comprehension, problem solving, decision making, creativity and autonomy. 人工智能 (AI) 是一种使计算机和机器能够模拟人类学习、理解、解决问题、决策、创造力和自主性的技术。


Applications and devices equipped with AI can see and identify objects. They can understand and respond to human language. They can learn from new information and experience. They can make detailed recommendations to users and experts. They can act independently, replacing the need for human intelligence or intervention (a classic example being a self-driving car). But in 2024, most AI researchers and practitioners—and most AI-related headlines—are focused on breakthroughs in generative AI (gen AI), a technology that can create original text, images, video and other content. To fully understand generative AI, it's important to first understand the technologies on which generative AI tools are built: machine learning (ML) and deep learning. 配备 AI 的应用程序和设备可以查看和识别对象。他们可以理解和回应人类语言。他们可以从新的信息和经验中学习。他们可以向用户和专家提出详细的建议。它们可以独立行动,取代对人类智能或干预的需求(一个典型的例子是自动驾驶汽车)。 但在 2024 年,大多数 AI 研究人员和从业者以及大多数与 AI 相关的头条新闻都专注于生成式 AI(gen AI) 的突破,这是一种可以创建原始文本、图像、视频和其他内容的技术。要充分了解生成式 AI,首先要了解构建生成式 AI 工具的技术:机器学习?(ML) 和深度学习。




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