帮助人工智能越走越远：一种新型的冷却系统

　　人工智能(AI)现在很热门。同样热门的还有为这项技术提供动力的数据中心。保持这些中心的低温需要大量的能量。随着高性能人工智能计算机和设备的普及，这个问题只会越来越严重。这就是为什么密苏里大学的研究员Chanwoo Park正在设计一种新型的冷却系统，有望大幅降低能源需求。

　　

人工智能(AI)现在很热门。同样热门的还有为这项技术提供动力的数据中心。保持这些中心的低温需要大量的能量。

随着高性能人工智能计算机和设备的普及，这个问题只会越来越严重。这就是为什么密苏里大学的研究员Chanwoo Park正在设计一种新型的冷却系统，有望大幅降低能源需求。

“冷却和芯片制造是密切相关的，”Park说，他是密苏里大学工程学院(Mizzou College of engineering)机械和航空航天工程教授。“如果没有适当的冷却，部件会过热而失效。节能数据中心将是未来人工智能计算的关键。”

解决明天的问题

数据中心是充满服务器的大型设施，其中包含存储和处理数据的计算机芯片。它们基本上是巨大的计算机中心，里面有运行网站、移动应用程序和云数据的服务器。

他们也渴望权力。2022年，数据中心的用电量占美国总用电量的4%以上，其中40%用于设备制冷。随着对数据中心需求的增加，将需要更多的能源。

为了缓解这种情况，美国能源部已经向研究人员提供了4000多万美元的资金，以寻找冷却数据中心的新方法。Park最近从这个名为COOLERCHIPS的项目中获得了近165万美元。

目前，数据中心的冷却方式要么是空气风扇，要么是将计算机机架上的热量带走的液体。

Park和他的团队正在开发一种两相冷却系统，旨在通过相变(如在薄多孔层中将液体沸腾成蒸汽)有效地散发服务器芯片的热量。当需要较少的冷却时，系统可以被动运行而不消耗任何能量。即使在使用泵的主动模式下，它也只消耗微不足道的能量。

“液体向不同的方向流动，在薄金属表面蒸发，”Park说。“使用这种沸腾表面，我们能够以低热阻实现非常有效的传热。”

该系统还包括一个机械泵，只有在需要时才会激活以吸收更多的热量。

早期的测试表明，两阶段冷却技术大大减少了保持设备冷却所需的能量。

该团队目前正在制造冷却系统，该系统可以在服务器机架内轻松连接和断开。Park希望它们能在未来十年内投入使用，就像人工智能计算机成为主流一样。

“最终，现有的冷却系统将受到限制，这是一个问题，”Park说。“我们正努力走在潮流的前面，为未来的人工智能计算做好准备。这是一个未来的冷却系统。”

Park的工作与能源创新中心(Center for Energy Innovation)的目标一致，该中心正在校园内建造，旨在让跨学科研究人员解决日益严重的能源问题和人工智能快速增长带来的挑战。其理念是利用先进技术优化能源生产、储存和效率。

“该中心将使我们能够围绕节能过程探索更多的想法和创新。”这些都是复杂的问题，需要不同领域的专业知识。我期待着未来的合作。”