一、课程介绍
演讲与主题：来自AMD的产品开发工程师Rajesh和Wiwynn的散热工程师Yuzhou Lin，共同探讨高功率密度AI数据中心的Mega AALC（高级辅助液体冷却）解决方案。
文档文本+视频（中英文版本）已上传至星球，见文末：
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二、数据中心发展趋势
核心挑战：AI芯片功率密度急剧攀升，现有风冷基础设施已无法满足散热需求。
液冷转型的瓶颈：将商业数据中心全面转型为液冷，需要3到6年时间进行场地准备、审批、设计和施工，这与芯片技术快速迭代的节奏不匹配。
AALC的价值：AALC提供了一种过渡性液冷方案，能利用现有数据中心的大量闲置机架空间，加速AI机架的部署。
三、机架功率密度与冷却技术
1. 冷却趋势
AI芯片热流密度：AI芯片的热流密度已高达400 W/cm²，正在逼近现有基础设施的极限，迫使数据中心向100%液冷转型。
机架功率密度飙升：机架级功率密度从2024年的120-150 kW，预计到2030年将超过1000 kW（1兆瓦）。
液冷占比快速提升：随着机架功率密度增长，单机柜所需的液冷能力同步增加。预计到2027年，液冷占比将接近98%，最终走向100%液冷。
2. 混合冷却技术
两种主流混合冷却方案：无需全面改造，即可增强AI机架冷却。
·RDHx（后门热交换器）：一种混合冷却方式。
·Sidecar（侧挂式冷却）：另一种混合冷却方式。
Sidecar的优势：在相同热负载（24 kW）下，Sidecar的功耗比RDHx低30%-40%，效率更高，可扩展性更强。
原因：两者在风扇效率和泵效率上存在差异。
Mega AALC的设计方向：为了进一步提升效率，Mega AALC需要采用AC（交流电）供电的风扇和泵。
应对未来高密度机架：当机架功率密度从当前的80-120 kW提升到0.5兆瓦甚至1兆瓦时，Mega AALC方案能更好地利用现有数据中心的空间。
四、Mega Sidecar介绍
1. 趋势与预测
现有挑战：在现有风冷数据中心部署AI机柜，需解决配电布局、气流管理和集成限制等问题。
Mega Sidecar方案：为高功率AI机柜设计的冷却方案，采用交流（AC）供电的风机与泵，提升单机柜整体效率。
当前功率密度：单机柜功率密度约在80到120千瓦。
AI芯片机柜TDP：可达约500千瓦。
乐高式模块化设计：侧边冷却方案采用模块化设计，换热器和泵组数量可按需增减，以适应不同机柜功率密度。
当前方案：现有侧边冷却方案多为2个机柜宽度。
未来演进：到2027或2030年，可能演进到10个机柜宽度的AALC部署。
运营与物流：以2柜宽或3柜宽的乐高式模块进行规划，这些模块可按需倍数扩展。
单相冷却Mega Sidecar：为实现1兆瓦冷却，未来配置可能需要超过10个机柜宽度。
两相冷却Mega Sidecar：通过应用两相冷却剂，所需侧边宽度可能因设计而异。
2. 设计特点
1）风扇与泵的选型设计
现有方案：当前多数AALC系统使用直流（DC）风扇和泵模块。
优势：可在数据中心快速部署，无需额外控制模块，易于与服务器系统管理集成，简化机房电源设计。
未来趋势：对于即将到来的高功率AI机柜，交流（AC）泵和风扇方案预计将成为主要选择。
性能优势：在同等占地空间下，AC方案能提供更高的扬程和风压，非常适合更高功率密度的AI机柜。
HVDC方案：高压直流（HVDC）风扇和泵模块仍将是未来AI机柜的可行选项。
AC泵 vs DC泵：
·扬程：AC泵 > 200 psid，DC泵 < 100 psid。
·最大流量：AC泵 400-600 LPM，DC泵 200-300 LPM。
AC风扇 vs DC风扇：
·静压：AC风扇 > 1800 Pa，DC风扇 1000-1200 Pa。
·最大流量：AC风扇 4000-6000 CFM，DC风扇 1000-1500 CFM。
·尺寸：AC风扇 > 360 mm，DC风扇 Φ200-240 mm。
2）风泵功率效率对比
实验设置：在2024年展示的实验中，对风扇和泵使用不同电源进行对比。
效率对比结果：
·60 kW热负载下：AC风扇与泵同DC风扇与泵的pPUE几乎相同。
·150 kW热负载下：AC风扇与泵的pPUE是DC方案的0.9倍，即AC方案显示出约10%的效率优势。
结论：对于即将到来的AI负载，AC模块是Mega AALC的更好选择。
3）微级过滤
冷板制造技术演进：随着AI芯片发热量增加，冷板制造技术向更小特征尺寸演进，以实现更高效散热。
·Skived Fin：最小特征尺寸约150微米。
·激光粉末床熔融：最小特征尺寸100-150微米。
·电化学增材制造：最小特征尺寸可小于50微米。
Mega AALC过滤器设计要求：
·颗粒尺寸：过滤器截止尺寸必须不大于冷板翅片间隙的一半，以阻挡潜在污染物。
·过滤效率（β值）：β值应尽可能高，确保污染物在一个循环周期内被捕获。
·长期可靠性：高β值对于确保Mega AALC系统具备长期可靠性和持续稳定运行至关重要。
4）高可用性与维护性
设计关键点：构建AALC时，需考虑以下三个关键点以实现高可用性：
·热插拔设计：支持快速维护的风扇和泵模块，可热插拔。
·UPS系统与应急计划：为备份电源提供不间断电源系统和应急计划。
·冷却液监控系统：用于检查冷却液状态，确保系统可靠性。
系统可用性参数：
·m：任务成功所需单元数。
·n：在线活动单元总数（n = m + 冗余数）。
·MTBF：平均无故障时间，需具备热插拔功能。
·Mct：平均纠正维护时间，即服务停机时间。
3. 测试指南与设备
现有AALC产品测试结果：常见AALC产品通常提供两类测试结果：
·热性能测试结果：不同风量下，热负载（kW）与逼近温度（°C）的关系。
·液冷冷却液测试结果：不同LPM/kW下，流量（LPM）与压力（PSI）的关系。
未来AI芯片冷却需求：冷却需求将不限于1.5 LPM/kW，建议测试要求高于此值。
AALC验证测试计划：为获得整体AALC性能，提出以下三类测试：
·气流测试：使用机架级风洞，每10%占空比测量风扇墙性能。
·热性能测试：使用步入式环境试验箱模拟数据中心环境。
·测试条件：服务器入口液体温度35°C，流量1.5 LPM/kW，环境温度30°C。
·PQ曲线测试：使用可调阀门测试不同阻抗下的性能。
测试目的：这些测试共同帮助真实测试Mega AALC的工作包络线，以应对AI负载。
4. 现有数据中心的物流规划
物流关键性：当扩展到整机柜系统或模块系统时，物流变得至关重要。
包装要求：需要更坚固的木质包装和防震托盘。
部署协助：在数据中心内部署时需要相应协助，以支持Mega AALC的部署。
楼层承重限制：需考虑数据中心楼层承重限制，设计值需低于1600 kg/m²。
设计考量：未来Mega AALC设计需始终考虑这些物流因素。
五、行动倡议
参与邀请：邀请解决方案提供商和客户参与，共同定义指南并推动能力提升。
六、知识小结
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| 型号 | 功能亮点 | 技术参数 | 适用场景 | 竞品对比 |
| Mega ALC（空气-液体冷却） | 从低功率密度向高功率密度机架过渡的解决方案；采用AC供电风扇和AC泵，效率提升30%-40% | 当前机架功率密度：120-150 kW/rack → 未来3-5年：1 MW/rack；TDP高达400 W/cm² | 高功率密度AI数据中心；现有数据中心空间利用（空置机架空间填充） | 与混合冷却（radiator/侧车）对比：AC泵+风扇效率比DC泵+风扇高10%（150 kW时） |
| Mega ALC（乐高模块化设计） | 模块化可扩展设计（2-3机架宽度模块可倍增）；支持半兆瓦到1兆瓦机架功率密度 | 半兆瓦机架：3-4个热交换器；1兆瓦机架：20个热交换器；未来（2027-2030）扩展到10机架宽度 | 现有数据中心升级；适应快速变化的机架功率密度需求 | 传统侧车方案：2机架宽度固定；Mega ALC：灵活增减热交换器和泵机架 |
| Mega ALC（AC模块） | AC泵和AC风扇提供更高功率密度和性能；支持未来AI芯片更高TDP | 冷却液需求：1.5 LPM/kW；过滤器精度：≤25微米；CDP（冷却液分配板）压降：550微米 | 下一代AI芯片（更高TDP）；需要更高可靠性和持续服务的数据中心 | DC模块：达到极限；AC模块：在相同占地面积下提供更高性能 |
| Mega ALC（设计关键点） | 高可维护性（热插拔风扇/泵模块）；UPS电源交互；冷却液监控系统 | 气流测试：机架级风洞；热测试：工作腔模拟数据中心条件；PQ曲线：可调阀门测试不同阻抗 | 最小化停机时间；确保长期可靠性 | 传统方案：缺乏模块化热插拔和实时监控 |
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| 对比维度 | 传统方案 | Mega ALC方案 | 优势 |
| 时间线 | 数据中心建设需3-6年（场地准备、设计、审批、施工） | 利用现有空间，快速部署（模块化） | 与芯片技术迭代同步 |
| 功率密度 | 当前：80-120 kW/rack | 未来：0.5-1 MW/rack | 提升5-10倍 |
| 冷却效率 | 混合冷却（80%液冷+20%风冷） | 98%-100%液冷 | 消除效率差距 |
| 电源效率 | DC泵+风扇（效率较低） | AC泵+风扇（效率高10%） | 降低功耗 |
| 可扩展性 | 固定2机架宽度 | 乐高模块化（2-3机架模块可倍增） | 灵活适应需求变化 |
| 维护性 | 传统维护方式 | 热插拔模块+实时监控 | 减少停机时间 |
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