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人工智能冷却:平均温度是否掩盖了真正的问题?

液态冷板可以显示出良好的平均温度——但仍然存在热量问题。

为什么?

温度均匀性。

想象一个平均温度为65°C的高功率热源。

听起来可以接受。

但如果一个地区温度为58°C,而另一个地区达到78°C呢?

平均温度掩盖了热点。

在人工智能和高性能计算系统中,随着热通量持续上升,这一点变得越来越重要。

有多种因素会影响温度均匀性:

• 流量分布

• 通道几何

• 热源布局

• 局部热阻

• 歧管设计

• TIM/接触电阻

这就是为什么评估冷板应不仅仅是问:

“平均温度是多少?”

也可以问:

“整个热源的温度有多均匀?”

设计良好的冷却方案不仅仅是去除热量。

关键是从热源处移除热量——并且均匀地去除。

对于高功率液冷,你认为哪种更重要:

最低温度还是温度均匀性?

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