NESY082 October   2026 ADS7142 , DRV8426

 

  1.   1
  2.   概覽
  3.   摘要
  4.   簡介
  5.   比較現今的熱管理架構
    1.     空氣對空氣
    2.     空氣對液體
    3.     液體對空氣
  6.   液體冷卻技術的演進
  7.   漏液偵測的必要性
  8.   浸沒式冷卻
  9.   未來 AI 數據中心冷卻趨勢
  10.   結論
  11.   作者簡介
  12.   其他資源
  13.   註冊商標

摘要

  • 日益增加的熱負載：人工智慧 (AI) 數據中心的機架功率密度已從約 5kW 提升至超過 100kW，部分 AI 叢集預計將達到 1.5MW。
  • 冷卻架構演進：當機架功率超過 100kW 時，數據中心正從空氣式冷卻轉向液體冷卻和浸沒式冷卻。
  • 預測性熱管理：伺服器托盤層級的液體流量控制和基於邊緣 AI 的感測器融合，將協助數據中心更快偵測漏液並預測故障。