- 「花幾十億元流片，最終或許只能兌現不到六成的理論價值?！惯@并非危言聳聽，而是當下 AI 芯片在真實數據中心場景中的普遍現實。當生成式 AI 掀起全球算力競賽，半導體行業的目光多聚焦于：AI 芯片公司又推出了性能多么強悍的新品？臺積電的先進制程是否更進一步？然而一組數據，卻進一步揭示了這場行業狂歡背后的隱形枷鎖：2024 年中國數據中心總耗電量達 1660 億度，相當于 2 個三峽水電站的年發電量；約占全國總耗電量的 1.68%，預計 2030 年占比超過 5%，2035 年占比超過 1
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液冷技術
- 隨著50至100兆瓦的AI工廠迅速涌現，以支持龐大的AI工作負載，液冷已成為全球幾乎所有數據中心最關鍵的需求之一。這些設施已經面臨控制熱量和占地面積的挑戰?，F在他們必須想辦法引入下一代2800瓦及以上的AI超級芯片。毫無疑問，處理這些新型AI芯片熱量的唯一方法是使用液冷技術。因此，預計該市場將從2024年的41億美元激增至2031年的194億美元。無論你是芯片制造商、服務器制造商、OEM、超大規模開發者，還是數據中心或超大規模運營商，他們都知道自己需要這些資源。但他們并不總是了解不同液冷選項的具體情況，以
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液冷技術 芯片熱量
- 今年 3 月，英偉達發布其 Rubin 系列 GPU 時，還拋出了一個重磅消息：搭載該系列 “Ultra 版” 芯片（預計 2027 年發布）的服務器機架，耗電量可能高達 600 千瓦。這一功率幾乎是目前部分最快電動汽車充電器輸出功率的兩倍。隨著數據中心機架的耗電量攀升至如此驚人的水平，如何為其有效散熱已成為行業面臨的最大障礙之一。而一家初創公司認為，金屬堆疊技術就是解決這一難題的答案。Alloy Enterprises 公司研發出一種新技術，可將銅片加工成用于 GPU 和外圍芯片的實心散熱板。其中，內存
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人工智能 英偉達 數據中心 液冷技術
- 在俄勒岡州希爾斯伯勒的英特爾實驗室內，有24臺裝有基于英特爾至強處理器的服務器，被置于一個充滿合成且非導電油的槽中，并保持開機狀態。浸沒式液冷是一種比傳統風冷更為有效的處理器散熱方式。英特爾正與行業伙伴展開合作，為目前和未來的數據中心研發多樣化解決方案。?摩爾定律的演進發展意味著需要在集成電路上增加更多晶體管，并逐步增加內核。如此一來，在提高性能的同時，也需要更多的能源。在過去十年中，英特爾通過對處理器進行優化，已經節省了約1000 兆瓦時的電力。這些成果的取得也同時得益于包括系統風扇、數據中心
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英特爾 冷卻技術 數據中心 液冷技術 摩爾定律
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