【直播】液冷服务器信号完整性及冷却液关键电参数测试

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L'intelligenza artificiale è troppo calda, troppocalda, troppo calda.

Questo non riguarda soloil fervoredello sviluppo tecnologico, ma anchequellodelle infrastrutture.

Attualmente, il consumo energetico di una scheda GPU è di circa 1200W-1400W, mentre il consumo energetico di un armadio server può raggiungere oltre 120kW e in futuro potrebbe addirittura superare i 600kW.

Questo pone una sfida enorme per il raffreddamento dei server, e attualmente il settore sta passando dal tradizionale "raffreddamento ad aria" al "raffreddamento a liquido".

Il progetto OpenCompute Project(OCP) ha stabilito dei requisiti parametrici per il liquido di raffreddamento dei server raffreddati a liquido: in particolare, sono stati specificati parametri quali la rigidità dielettrica, la costante dielettrica (DK), il fattore di perdita dielettrica (Df) e la resistività volumetrica. Il mancato rispetto di tali requisiti potrebbe causare problemi quali un elevato tasso di errore nella trasmissione dei segnali ad alta velocità.

Per promuovere lo sviluppo dell'industria dell'elaborazione dati, Keysight Technologies ha lanciato la soluzione di test KAI (Kesysight AI) e, attraverso questo seminario online, ha discusso con gli ingegneri del settore lo sviluppo dei server raffreddati a liquido, l'integrità del segnale nella trasmissione digitale ad alta frequenza e velocità, nonché i test dei parametri chiave dei liquidi di raffreddamento secondo lo standard OCP, risolvendo i problemi tecnici riscontrati durante i test.

Introduzione al contenuto:

1）Sviluppo delle tecnologie di intelligenza artificiale e interfaccia di calcolo digitale ad alta velocità (PCIe/DDR/CXL ecc.)

2) Panoramica sullo sviluppo dei data center raffreddati a liquido e analisi delle principali tecnologie

3) Schema di test dell'integrità del segnale e dei parametri elettrici chiave del liquido di raffreddamento dei server raffreddati a liquido, sfide e strategie di risposta