随着人工智能（AI）技术的飞速发展，其对计算能力的需求呈指数级增长，这使得数据中心和高性能计算（HPC）设施面临着前所未有的散热挑战。AI应用的复杂性和多样性导致了动态且不均匀的热特性，传统的单一冷却方式已难以满足其需求。在这种背景下，混合冷却系统作为一种动态冷却解决方案，凭借其灵活性、高效性和适应性，逐渐成为满足AI不断变化热需求的理想选择。
人工智能的热管理挑战
人工智能的训练和推理过程需要大量的计算资源，尤其是深度学习模型，其训练过程可能涉及数百万甚至数十亿个参数的优化。这些计算任务通常在高性能的GPU或专用AI芯片上运行，这些芯片在高负载下会产生大量的热量。例如，Nvidia的某些高性能芯片可以在一个机架中提供高达138千瓦的功率，仅靠空气冷却已无法满足其散热需求。此外，AI工作负载的动态性意味着其热产生模式会随着任务的不同而变化，这进一步增加了散热的复杂性。
混合冷却系统的优势
混合冷却系统结合了多种冷却技术的优点，以应对AI的复杂热需求。常见的混合冷却技术包括风冷、液冷和自然冷却的组合。例如，维谛技术（Vertiv）推出的360AI混合制冷方案，通过“风冷+液冷+自然冷”的组合，覆盖从服务器到房间、再到户外的全链路制冷路径。这种混合系统可以根据AI工作负载的动态变化灵活调整冷却策略，确保在需要的地方实现高效、针对性的冷却。
灵活性
混合冷却系统能够根据不同的工作负载和环境条件灵活调整冷却方式。例如，在低负载或环境温度较低时，可以主要依赖风冷或自然冷却；而在高负载或高温环境下，则可以通过液冷提供更强大的散热能力。这种灵活性使得混合冷却系统能够适应AI应用的动态变化，同时优化能效。
高效性
液冷技术在热传递方面比传统空气冷却更有效，能够快速将热量从热源传递到冷却液中。例如，冷板液冷和浸没式液冷等液冷方案可以精准应对AI计算核心的热源问题。此外，混合冷却系统还可以通过智能控制算法，根据实时热需求动态分配冷却资源，进一步提高冷却效率。
适应性
混合冷却系统不仅能够适应不同的工作负载，还可以根据数据中心的基础设施和环境条件进行定制。例如，一些混合冷却系统可以捕获并再利用AI硬件产生的废热，将其用于加热办公空间或提供热水，从而提高整体能效和可持续性。此外，混合冷却系统还可以减少对国家电网的影响，降低运营成本。
混合冷却系统的技术实现
液冷技术
液冷技术是混合冷却系统的核心组成部分之一，主要包括冷板液冷和浸没式液冷。冷板液冷通过在芯片或模块上安装冷板，将热量直接传递到冷却液中。浸没式液冷则是将整个计算模块浸没在冷却液中，通过液体的对流和传导将热量带走。液冷技术具有高热传递效率和低热阻的特点，能够有效应对AI芯片的高热密度问题。
风冷技术
风冷技术在混合冷却系统中仍然发挥着重要作用，尤其是在低负载或辅助散热场景中。全变频风冷氟泵解决方案可以满足房间级远端制冷和列间级近端制冷等不同需求。通过“预冷+补冷”的混动双擎技术，风冷系统可以释放自然冷源的价值，提升系统能效。
智能控制算法
混合冷却系统的另一个关键组成部分是智能控制算法。通过利用人工智能和机器学习技术，智能控制算法可以根据实时热需求动态调整冷却资源的分配。例如，AI算法可以预测AI工作负载的变化趋势，并提前调整冷却策略，以确保系统在高效运行的同时，避免过度冷却或冷却不足。
混合冷却系统的发展趋势
随着AI技术的不断发展，混合冷却系统也在不断创新和优化。例如，佐治亚理工提出了一种将芯片本身转化为冷却结构的方法。通过在芯片上构建微鳍片散热器和硅柱液冷路径，这种设计可以将冷却能力提高到300W/cm²。此外，混合键合技术和背面供电网络等新技术也在不断涌现，这些技术不仅可以提高散热效率，还可以降低热应力导致的裂纹风险。
混合冷却系统的应用案例
混合冷却系统已经在多个领域得到了应用。例如，维谛技术（Vertiv）的CoolLoop Trim Cooler是一种节能且节省空间的解决方案，旨在应对人工智能和高性能计算应用中常见的水温波动。该系统支持高达40°C的供水温度波动和在45°C下的冷板功能。此外，三星在CES 2025上推出了一款集成“AI混合冷却技术”的冰箱。这款冰箱通过结合传统的压缩机和帕尔贴模块，实现了智能化的温控系统。在AI工作负载较高的情况下，帕尔贴模块会自动启动，迅速降低内部温度。这种混合冷却技术不仅提高了冰箱的能效，还增加了内部可用空间。
总结
混合冷却系统作为一种动态冷却解决方案，凭借其灵活性、高效性和适应性，能够有效满足人工智能不断变化的热需求。通过结合液冷、风冷和自然冷却等多种技术，混合冷却系统可以根据实时热需求动态调整冷却策略，确保系统在高效运行的同时，优化能效和成本。随着AI技术的不断发展，混合冷却系统将继续创新和优化，为人工智能的未来发展提供可靠的热管理支持。
