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2024基于標準PCIe接口的人工智能加速卡液冷設計白皮書- 降低服務器和冷板式人工智能加速卡之間的適配難度

來源:開放計算標準工作委員會     編輯:創(chuàng)澤   時間:2024/9/3   主題:其他 [加盟]

冷板式人工智能加速卡在結(jié)構(gòu)設計、流體快插接頭、熱性能設計等方面無統(tǒng)一設計要求,服務器針 對不同廠商的冷板式人工智能加速卡需要進行結(jié)構(gòu)和散熱適配,耗費大量人力、物力。本技術白皮書主 要制定標準PCIe接口形態(tài)的冷板式人工智能加速卡在結(jié)構(gòu)設計、冷板設計、流體快插接頭選型、熱性能 設計、可靠性設計方面的要求,用于指導冷板式人工智能加速卡的設計。通過本白皮書提供的設計指導, 降低服務器和冷板式人工智能加速卡之間的適配難度,降低適配的成本和人力投入。同時降低部署和運 維難度,方便終端客戶根據(jù)業(yè)務場景靈活選擇相應產(chǎn)品,加速液冷式人工智能加速卡和服務器產(chǎn)品上市。 此外,通過統(tǒng)一的設計指導,在冷板本體、流體快插接頭等關鍵組件上產(chǎn)生規(guī);б,獲取低成本液 冷解決方案,推動冷板式液冷技術的普及。

以AIGC為代表的人工智能大模型的發(fā)展,帶來了算力需求的指數(shù)式提升。AI芯片需要通過提升工 作頻率或增加運算單元來獲得更強的算力,帶來人工智能加速卡功耗的不斷提升。當前人工智能加速卡 單卡功耗已達到350W至600W量級,帶來服務器散熱功耗的顯著提升,在給服務器散熱設計帶來挑戰(zhàn)的 同時,也給建設綠色數(shù)據(jù)中心帶來了很大的挑戰(zhàn)。液冷技術成為解決人工智能服務器G功耗散熱問題、 降低數(shù)據(jù)中心PUE的關鍵,其中冷板式液冷技術是當前解決人工智能加速卡G功耗問題的主流方案。目 前標準PCIe接口形態(tài)的人工智能加速卡仍然是業(yè)界主流,國內(nèi)外部分廠商已經(jīng)推出了相應的冷板式人工 智能加速卡,但均是按照自身產(chǎn)品形態(tài)特征進行設計,未考慮同行業(yè)其他廠商情況,不能作為標準化設 計。

同時,雖然冷板式液冷散熱技術在CPU、內(nèi)存、扣板式人工智能加速卡上已經(jīng)取得了成功應用,但 在標準PCIe接口形態(tài)的人工智能加速卡上的應用仍然很少,業(yè)界迫切需要一個針對標準PCIe接口形態(tài)人 工智能加速卡的液冷設計指導,來推動冷板式散熱技術在人工智能加速卡應用的普及。

冷板式液冷加速卡由人工智能加速板卡、液冷板、加速卡外殼結(jié)構(gòu)件組成。

冷板覆蓋加速卡上的主芯片及其他發(fā)熱元件(包括但不限于VR、顯存等),提G板卡封裝狹小空 間內(nèi)人工智能芯片散熱效率。加速卡對外提供一對流體快插接頭(兩個公頭),用于連接服務器內(nèi)部集 /分水結(jié)構(gòu)或RCM。

冷板式人工智能加速卡能夠有效避免局部熱點,降低服務器系統(tǒng)風扇功耗,降低數(shù)據(jù)中心整體PUE, 是未來綠色數(shù)據(jù)中心發(fā)展的必然趨勢。


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