Fremme av ChatGPT-teknologi har ytterligere fremmet populariteten til høyeffektsapplikasjonsscenarier som AI-datakraft. Ved å koble et stort antall korpus for å trene modeller og oppnå scenefunksjoner som menneske-maskin-interaksjon, kreves det en stor mengde datakraft bak det. Synkroniseringsforbruket forbedres betraktelig. Med den kontinuerlige og raske forbedringen av brikkeytelsen har problemet med varmespredning blitt mer fremtredende.
For å sikre stabil drift av serveren, bør driftstemperaturen til høyytelses ARM SoC (CPU + NPU + GPU), harddisk og andre komponenter kontrolleres innenfor det tillatte området, for effektivt å sikre at serveren har bedre arbeidsevne og lengre levetid. På grunn av høyere effekttettheter er varmespredning gjennom avanserte termiske styringssystemer avgjørende for å møte nye funksjonalitetsstandarder.
Når en AI-basert server med høy databehandling er i drift, vil de interne enhetene generere mye varme, spesielt serverbrikken. Med tanke på kravene til varmeledning mellom serverbrikken og kjøleribben, anbefaler vi termisk ledende materialer over 8 W/mk (termiske puter, varmeledningsgel, faseendringsmaterialer for varmeledning), som har høy termisk ledningsevne og god fuktbarhet. De kan fylle gapet bedre, effektivt overføre varme fra brikken til radiatoren raskt, og deretter samarbeide med radiatoren og viften for å holde brikken på en lav temperatur og sikre stabil drift.
Publisert: 23. oktober 2023