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液体コールドプレート
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スーパー計算機水冷プレート マイクロチャネル液冷プレート

スーパー計算機水冷プレート マイクロチャネル液冷プレート

ブランド名: Uchi
モデル番号: ヒートシンク
MOQ: 100個
価格: 1300-1500 dollars
支払い条件: T/T、ペイパル、ウェスタンユニオン、マネーグラム
補給能力: 50000000個/月
詳細情報
起源の場所:
中国広東省東莞市
証明:
SMC
ハイライト:

マイクロチャネル液冷プレート

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計算機用水冷プレート

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マイクロチャネル付き液冷プレート

製品の説明
超計算機 水冷却プレート マイクロチャネル液体冷却プレート
基本定義と作業原理

スーパーコンピュータ用水冷却プレートは,CPUやGPUなどの高熱流チップに直接搭載された金属熱交換部品である.精密な内部流通チャネルを含んでおり,循環する離子化水または特殊冷却液を使用してチップから熱を迅速に除去します熱はCDU (冷却物流分流ユニット) と屋外ドライクーラーを通って散布され,閉ループ冷却システムを形成します.

空気冷却と比較して,水冷却プレートは熱流密度を5~8倍に増加させ,空気冷却のキャビネットの電力密度を約15 kWから50 kW以上に引き上げます.PUE (電力使用効率) は 1 に削減できます.05-11データセンターのエネルギー消費を大幅に削減します

接触インターフェイスに高性能熱油脂または相変化材料 (TIM) を適用しなければならない.固定装置は接触比が95%以上であることを保証し,熱抵抗を≤0.05 °C/Wに制御する.

主な構造と製造プロセス
  • スキーフリン/マイクロチャネル冷却プレート:0.1-1mmのマイクロチャネルまたはフィンは,銅またはアルミニウム基板に精密加工または刻印されています.それらは,大きな熱交換領域と低熱抵抗 (0.02 °C/Wまで) を特徴としています.MLCP (マイクロチャネル冷却プレート統合パッケージ) は,さらにチップ IHS と冷却プレートを統合,中間層TIMを排除し,熱抵抗を40%以上削減し,1500〜2000WのGPU/CPUに適しています.
  • 管内冷却プレート:銅管はベースプレートにフライドド溝に埋め込み,溶接で密封される.コストはマイクロチャネルタイプより約30%低くなっており,中高電力一般ノードに適しています.わずかに高い局所的な熱耐性がある場合でも.
  • 3Dプリント冷却プレート:SLM技術で製造され,銅合金とトポロジー最適化流通チャネルを使用します.複雑なチャネルをカスタマイズすることができ,熱散電効率を30%向上します.しかし,大量生産コストが高いため, 超コンピュータのパーソナライズされた部品にしか使用できません..
  • 吹いた/挤出した冷却プレート:低コストで生産速度が高いが,熱性能は限られている.通常はコアコンピューティングチップに使用されない.
主要技術仕様とシステムサポート
  • 材料:銅 (熱伝導力401W/ ((m*K),熱交換に好ましい),アルミ (軽量で補助部品のコストが低い).高級 型 は,熱 導 率 と 熱 膨張 率 を 均衡 する ため,銅 ・ タングメン 合金 を 用いる.
  • 密封と安全性2つのOリング+真空溶接,漏れ率 < 10−6 mL/h. 圧力/液体漏れセンサーと自動シャットオフバルブを備えています.
  • 冷却剤:デイオニ化水 (低コスト,高特異熱容量),水グリコール (防凍),電子フッ化液 (隔熱,漏れ敏感な用途)
  • CDUとコントロール:温度制御精度 ±0.5°C,切片間の過度の温度差を避けるために調整可能な流量
  • 熱性能:熱流密度最大100W/cm2+,チップ表面温度差 < 5 °C
典型的なスーパーコンピュータアプリケーション

サミット/シエラ (オークリッジ/ローレンス・リバーモア国立研究所,アメリカ)すべてのCPUとGPUの直接冷却によるハイブリッド冷却を採用する.冷却プレートは熱負荷の90%を処理する.冷却水の温度が40°Cを超え,システムのエネルギー消費量を大幅に削減する.

新世代の家庭用エクサスケールスーパーコンピュータ:冷板液体冷却を広く使用する.MLCPと2相冷却 (相変化液体の沸騰熱吸収) を採用する.冷却効率をさらに向上させ,ポンプの電力消費量を30%~60%削減する.

課題と発展傾向
  • 製造コスト:マイクロチャネルとMLCPには非常に高い加工精度が必要で,出力はコストに直接影響します.
  • メンテナンス長期間の運用には高清度の冷却液と 腐食や汚れを防ぐための清潔なパイプラインが必要です
  • トレンド:冷却プレートとチップパッケージの統合,二相冷却,ハイブリッド浸水+冷却プレートソリューション,およびCDU流量と温度のためのAIベースの予測制御.