AI 算力需求急增,資料中心耗能增加使液體冷卻成為必備方案,以 NVIDIA GB200 NVL72 為例,是運算晶片的功耗就超過116kw,而當機架密度超過 20kw 時,超過氣冷解熱上限,因此首次採取水冷散熱技術,以達效率最佳化。 在 AI 伺服器向更高算力、更低能耗演進的進程中,水冷散熱已經未來的必要技術,不僅解決了散熱瓶頸,更透過能源效率革新推動 AI 基礎設施的永續發展。 在此趨勢之下...
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