人工智能（AI）越来越受欢迎，但支持这一技术的数据中心也在产生大量的热量。保持这些中心的凉爽环境需要消耗大量的能源，随着 AI 驱动的计算机和设备变得更加普遍，这个问题预计会进一步恶化。为了应对这一挑战，研究人员正在创新一种新的冷却系统，旨在大幅减少能源消耗。
人工智能目前是一个热门话题，与此同时，支持该技术的数据中心也成为了焦点。防止这些中心过热需要大量的能源使用。
随着基于强大人工智能设备和计算机使用的增加，这一挑战只会升级。这就是为什么密苏里大学的研究员 Chanwoo Park 正在开发一种创新的冷却系统，它有潜力显著降低能源需求。
“冷却和芯片制造是相互关联的，”担任密苏里大学工程学院机械与航空航天工程教授的 Park 解释道。“如果没有足够的冷却，组件可能会过热并失败。开发节能型数据中心对于人工智能技术的未来至关重要。”
应对未来挑战
数据中心是大型设施，充满了负责数据存储和处理的计算机芯片的服务器。它们作为管理网站、移动应用程序和云数据所需服务器的巨大计算中心。
这些中心也是电力的贪婪消费者。在 2022 年，数据中心占美国总电力使用量的 4％ 以上，其中大约 40％ 的电力用于冷却设备。随着数据中心容量需求的增加，能源消费也将上升。
对此，美国能源部已向研究人员拨款超过 4000 万美元，以寻求新的数据中心冷却方法。Park 最近获得了近 165 万美元的资助，这一项目被称为 COOLERCHIPS。
目前，数据中心通常依赖空气移动风扇或液体系统将热量从服务器机架中转移出去。
Park 和他的研究团队正在创建一种两相冷却系统，旨在通过相变（例如在薄而多孔的层中将液体转变为蒸气）从服务器芯片中去除热量。该系统可以被被动操作，在冷却需求较低时不需要能源。即使在主动模式下使用泵时，能源消耗也保持在极低水平。
“液体以不同方向流动，并在薄金属表面上蒸发，”Park 说。“通过利用这种沸腾表面，我们能够实现高效的热量传递，且热阻最低。”
该设计还结合了一种机械泵，仅在需要时激活以去除多余热量。
初步实验表明，两相冷却方法可以显著减少保持设备在舒适温度所需的能源。
该团队目前正在建设这一冷却系统，预计该系统将易于在服务器机架内连接和断开。Park 预期，随着AI驱动计算机变得标准化，这一系统将在下一个十年内投入使用。
“最终，现有的冷却系统将面临限制，这将构成挑战，”Park指出。“我们的目标是提前应对这一问题，并确保为未来的 AI 计算提供解决方案。这是一个前瞻性的冷却系统。”
Park 的努力与能源创新中心的目标一致，该中心正在校园内建设，旨在使跨学科研究人员解决因 AI 技术迅速增加而带来的能源相关挑战。愿景是利用先进技术提高能源的生成、储存和效率。
“该中心将为我们提供机会去探讨围绕节能解决方案的新想法和创新，”Park 说。“这些复杂问题需要来自不同领域的专业知识。我期待未来的合作。”
