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二流
![Aug 25, 2023](/themes/hestia/images/news-details-icon1.webp)
Fabric8Labs には、非常にエキサイティングなテクノロジーがあります。 実際、数週間前にカリフォルニアでサーバー液体冷却に関する 2023 年 9 月の STH YouTube ビデオを撮影する合間に行った液体冷却サーバーのトレーニングでそれらを示しました。 これは、液体冷却コールド プレート内の冷却性能を最大 35% 向上させることができるクレイジーなクール テクノロジーです。 99% をはるかに超える銅で 3D プリントされたジャイロイド形状は非常に高度であるため、従来の銅積層造形を使用した CNC 加工や 3D プリントは不可能です。 Fabric8Labs は、現在使用されている比較的単純な設計よりも優れた冷却性能を提供するため、このテクノロジーに注目しているハイパースケール企業のリストを持っています。
タイプミスはご容赦ください。これは Hot Chips 2023 での最後のプレゼンテーション中にライブで書かれており、長い一日でした。
液体冷却は空冷よりも実装コストが高くなります。 その結果、変換時の投資を最大化するために多くの研究が行われています。
Fabric8Labs によれば、熱管理によってデータセンターの電力消費の 40% が増加する可能性があり、チップは熱くなるばかりだという。
数十億ドル規模の健康被害訴訟により二相浸漬冷却が停止された現在、データセンターの熱を効率的に除去する主な方法はコールドプレートを使用することです。 現在、液体冷却にコールドプレートを使用しているため、ほとんどは100ミクロンのフィンを備えたマイクロチャネルを使用しています。
このようなタイプの設計を行うことができる金属積層造形は、一般にストレート マイクロチャネルよりもコストが高くなります。
より複雑なデザインを印刷するための従来の積層造形法では、粉末を使用するため、使用前に粉末を除去する必要があります。 Fabric8Labs によれば、電気化学積層造形を利用することで粉末を使用しないため、このような冷却ソリューションに使用できるとのこと。
積層造形を使用すると、単純なフィンよりも複雑な形状をプリントできます。 それにはマイクロチャネルも含まれます。
Fabric8Labs テクノロジーは、電着を使用して、従来の方法よりも低コストで高解像度の積層造形を実現します。
部品は上から引っ張られて印刷され、その後 30 ミクロンのボクセルサイズの銅ビットが追加されます。
ここでの基本コンセプトは、これらの銅製クーラーを新しい形状で、より合理的なコストで製造できるということです。
これらのヒートシンクの銅は他の金属に結合できます。
高解像度の構造を印刷できるようになると、問題は何を作るかです。 フィンは良いですが、他の選択肢もあります。 いくつかの例はジャイロイド構造です。 同社は性能をテストするためにさまざまなタイプの構造を作成してきました。
ここに 2 つの ECAM 印刷デザインがあり、1 つはオープン ボリュームが 50%、もう 1 つはオープン ボリュームが 80% です。
何かを 3D プリントしたことがある方は、期待したものと実際にプリントされたものとの間に差異があることに気づいたかもしれません。 これは、50% オープンおよび 80% オープンのデザインが期待どおりに印刷されたことを示しています。
これは予想に近いですね。
以下は、実際の流量と部品の熱性能をチェックするために使用されるテスト設定です。
80% はマイクロチャネル設計にかなり近かったため、あまり興味深いものではありませんでした。 ただし、50% のジャイロイドは、35% に比べてはるかに優れたパフォーマンスを示しました。
80% 構造と 50% 構造を組み合わせた別のバージョンもあります。 これらは、システム内のフローまたはチップ上のホットスポットに基づいてグレード付けできます。
これがなぜ興味深いのかについて説明するために、一貫して熱を発生する 1 つの小さな集中ダイではない新しいチップについて考えてみましょう。 構造を印刷して、パッケージの特定の部分の周囲の冷却または流量を増やすことができます。 製造プロセス中に他の金属層に結合することもあります。
液体冷却には新しい熱ソリューションが必要であり、これもその 1 つです。
これはカンファレンスで最後に行われたプレゼンテーションでしたが、参加者は熱心に取り組みました。
より効率的な液体冷却コールド プレートは、特に次世代チップのパフォーマンスを向上させ、冷却コストを削減するのに役立ちます。 CPU の TDP は 500W に近づきつつあり、この数字が当面の目標になると予想されます。 AI アクセラレータ側では、ソケット アクセラレータあたり 1kW の設計がすでに見られています。 2 つの CPU、8 つのアクセラレータ、さらにネットワークとメモリを組み合わせると、ノード システムあたり 10kW 以上になります。 液体冷却が必要になります。