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2026年08月07日点击：169
人工智能的快速发展正推动数据中心向更高计算密度迈进。
配备高性能GPU的现代AI服务器产生的热量远高于传统计算设备。为维持稳定的工作温度，许多下一代数据中心正采用直接液体冷却系统。
然而，液体冷却系统并不仅仅是在热源周围添加冷却液。
系统必须以正确的流量输送适量的冷却液。
如果冷却液流量过低：
如果冷却液流量过高：
因此，在设计可靠的AI冷却基础设施时，了解冷却液流量要求至关重要。
在液体冷却系统中，冷却液执行一个主要功能：
将热量从高功率组件中带走。
冷却过程如下：
021-57712303 GPU / CPU 发热
↓
冷板传热
↓
冷却液吸收热量
↓
冷却软管输送受热冷却液
↓
CDU 排出热量
↓
冷却液返回服务器该过程的效率取决于：
冷却液流量是指单位时间内通过冷却回路的液体量。
常用单位包括：
所需流量取决于：
更高的热负荷通常需要更大的冷却液循环能力。
基本关系为：
散热量 =
冷却液流量 × 比热容 × 温差在实际应用中：
GPU功率越高：
↓
发热量越大：
↓
冷却需求越高：
↓
冷却液流量需求越大
这就是AI数据中心需要精心设计冷却回路的原因。
典型的AI冷却系统包含多个冷却路径。
例如：
CDU
↓
机架集管
↓
多台GPU服务器
↓
冷板
↓
回液回路每个分支必须获得适当的冷却液流量。
流量不平衡可能导致：
合理的流量管理可改善：
尽管软管不是主动冷却设备，但它们直接影响流量性能。
重要的软管因素包括：
内径影响：
较小的内径可能增大压降。
较大的内径可能增加系统尺寸和成本。
正确的尺寸取决于整体冷却设计。
压降是指冷却液在流经系统时能量损失的现象。
影响压降的因素包括：
过大的压降会增加泵的负荷。
安装布局影响流量性能。
急弯或不合理的走线可能导致：
柔性冷却软管使工程师能够在保持可靠连接的同时优化走线。
软管尺寸选择应考虑：
确定冷却系统所需的冷却液体积。
评估：
考虑：
合理的软管设计应便于：
CDU控制整个系统的冷却液循环。
它管理：
连接CDU与服务器冷却组件的软管必须支持所需的流量条件。
即使CDU设计正确，选型不当的软管也可能限制系统性能。
连接器尺寸匹配并不总是意味着最佳的流量性能。
软管物理上可能合适，但会产生不必要的阻力。
过长的软管路径会增加：
AI基础设施发展迅速。
冷却设计应考虑未来机架密度的增加。
CJAN LCH系列冷却软管专为以下需求的应用而设计：
应用包括：
产品选项：
适用于通用液体冷却应用。
特点：
专为需要增强安全考量的应用而设计。
适用于：
专为以下场景设计：
冷却液流量管理是AI数据中心液体冷却设计的基础组成部分。
成功的冷却系统需要在以下方面取得正确平衡：
液体冷却软管通过在冷却组件之间维持稳定的冷却液输送，发挥着重要作用。
随着AI计算能力的持续提升，精确的冷却液流量管理对于维持高效可靠的数据中心运行将变得越来越重要。
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