液态冷却开启新的篇章：世界首个1U沉浸式冷却服务器

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问题论述

在现代数据中心里，每部署一个千瓦级的计算能力设备，可能需要超过几百瓦的功率来支持它，然而这些功率大部分都被用来输送数据中心的冷却剂，其中大部分情况下，所用的冷却剂是空气。空气是一种很难输送的冷却剂，输送空气是一个能量聚集的过程，同时也是一个损失很多能量的过程。空气冷却的另一个复杂问题是复杂的空气状态，因为必须要向空气中添加水分来控制静电的产生。虽然可以在这个过程中回收一部分液体，但是大部分的还是被损失。

相比较空气来说，液体通常比较好管理是液态冷却的其中一个最主要的优点，可以将液体填充满容器并以一种更可控、更可预测的方式围绕着它们移动，这就意味着不需要像输送空气一样消耗那么多能量，这使得液体冷却成为了一个很好的选择。

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技术难点

液体冷却服务器需要输送冷却剂到所有的IT组件、主要的热源处，散热器以及主板上的其他设备。需要将适量的冷却剂输送到正确的部件处，但是又不能过度的输送。过度的输送会同时在运行过程中增加硬件和能量的成本，因此需要选择比较合适的泵。

因此需要计算工具来确保我们能够采取一种方法，以最大限度地利用我们的计算资源，并缩短运行时间，来解决我们的问题和设计。所有这些需求都引起了设计者和工程师的关注，他们可以用FloMASTER来解决这些问题。以下就是这样的一个案例：世界首个1U沉浸式冷却服务器KU:L系统。

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案例介绍

为了能够有效利用计算资源和节省运行时间，通过使用“数字孪生”的概念，可以确保Iceotope能够在更宽范围的设计场景中检查多个变量，并实现最优的系统和部件的设计。

图1 KU:L系统刀片服务器的FloMASTER仿真模型

而对于输送液体的泵设计，可以用FloMASTER来确定系统中的一系列潜在流量的压力降，也称之为系统曲线。使用实验设计建立如图1所示的FloMASTER仿真模型，来有目地创造设计空间，并自动运行模拟，从而能创造如图2所绘制的系统曲线，这条曲线与其它几条为刀片式所设计的泵曲线变化规律相反。通过比较，便于根据流量和每个泵的额定功率来选择使用哪一个。

图2 KU:L系统刀片服务器系统曲线 vs 几种泵

在开发工作原型证明了“数字孪生”的概念之后，通过使用FloMASTER（图3）来进行数学计算、调谐和平衡流量，以便足够量的流体能够被输送到每一个主要的热源处，而无需过度的输送。

除了平衡刀片服务器中的流量外，还要用FloMASTER来平衡其它流动到所有构成数据中心机架部件的流量。因此需要建立一个“系统的系统”，在每个阶段进行流量平衡，以确保机架中的每个1U部件有足够量的冷却剂流量，从而使得系统设备的需求能够达到最小化，并确保系统中的温度是可接受的，如图3所示。

图3 用FloMASTER建立的服务器机箱热力模型

而使用液体冷却，虽然可能会涉及大量的液体消耗和更高的泄露率，但通过使用FloMASTER设计系统泄露风险可以很好的预防。通过设计一个管道网络来输送冷却剂到机架内的服务器机箱，而不会产生任何的压力峰，也不会在接头或连接上产生任何应力，并且可以从服务器室直接消除泄漏，如图4。这可以很好地减少浪费水的情况，同时这也是数据中心管理的理想选择。

从一个更普通的层面来讲，我们必须承认，任何数据中心机架系统无法防止刀片之间的热量交换。我们已经使用不滴水、盲配对以确保此操作基本上是完备的，但设计完整的解决方案，以便去除任何形式的压力峰，这也是非常必要的。这是一个有趣的工程挑战，需要先进的“跳出”思维来克服它。这是FloMASTER的一个基本部分，如果没有大量的时间和资源，这项挑战是不可能完成的。

图4 用FloMASTER预测的由于刀片迁移引起的相对压力峰

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总结

本文讲述了液态冷却相比较空气冷却的优点，但是想要取得更好的冷却效果，需要更加准确的设计以及更加精确的仿真方法。通过使用FloMASTER，为研究过程提供了如何开发一个设计的新视野，以最大限度地提高价值和效用，从而可以大量地减少模型建立时间，极快地提高仿真速度并简化工作流程，这些将对今后进一步的设计产生巨大的影响。

本文由海基科技编辑和整理

案例由ICEOTOPE公司提供

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