隨著AI大模型訓(xùn)練與推理需求的爆發(fā)式增長，高功率密度服務(wù)器的熱管理正面臨前所未有的挑戰(zhàn)。當(dāng)GPU集群功率突破20kW/柜時(shí)，傳統(tǒng)風(fēng)冷系統(tǒng)的散熱效率已逼近物理極限，液冷技術(shù)憑借其單位體積散熱能力提升百倍以上的優(yōu)勢(shì)，正成為AI算力基礎(chǔ)設(shè)施的核心支撐。

在液冷系統(tǒng)實(shí)際應(yīng)用中，流量控制精度直接影響著散熱效能與系統(tǒng)安全。當(dāng)前行業(yè)面臨三大技術(shù)痛點(diǎn):

1、動(dòng)態(tài)流量匹配失衡

在服務(wù)器負(fù)載劇烈波動(dòng)場景下，固定流量模式易導(dǎo)致局部熱點(diǎn)形成，GPU核心溫度驟升可能引發(fā)運(yùn)算降頻甚至硬件損傷。

2、能耗效率瓶頸

為應(yīng)對(duì)峰值散熱需求過量配置流量，不僅造成30%以上的泵機(jī)功耗浪費(fèi)，更可能因系統(tǒng)壓力激增導(dǎo)致管路泄漏風(fēng)險(xiǎn)。

3、多物理場耦合干擾

冷卻液粘度隨溫度變化產(chǎn)生的流量測(cè)量漂移，以及高頻振動(dòng)引發(fā)的傳感器信號(hào)失真，嚴(yán)重影響流量監(jiān)測(cè)的長期穩(wěn)定性。

奧迪威為此特別推出AI服務(wù)器液冷散熱專用系列流量傳感器。專為AI液冷系統(tǒng)研發(fā)的系列流量傳感器，采用超聲波與渦街雙技術(shù)架構(gòu)，構(gòu)建從芯片級(jí)散熱到機(jī)柜級(jí)熱管理的全鏈路流量監(jiān)測(cè)體系。通過+3%的測(cè)量精度與毫秒級(jí)響應(yīng)速度，實(shí)現(xiàn)散熱系統(tǒng)能耗與效能的動(dòng)態(tài)平衡。

渦街流量傳感器適用于大流量、高流速及高粘度冷冷卻液場景的渦街傳感器，基于卡門渦街效應(yīng)原理，通過精準(zhǔn)檢測(cè)流體通過旋渦發(fā)生體時(shí)產(chǎn)生的渦街頻率，結(jié)合流體動(dòng)力學(xué)模型與信號(hào)處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定、實(shí)時(shí)的流量測(cè)量。產(chǎn)品可動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)冷卻液流量，保障高負(fù)載運(yùn)算下硬件的持續(xù)高效散熱。

超聲波流量傳感器基于超聲波時(shí)差法原理，通過精確測(cè)量超聲波在冷卻液中順流與逆流傳播的時(shí)間差，結(jié)合數(shù)字信號(hào)處理與流量算法，實(shí)現(xiàn)無干擾、高精度的液體流量監(jiān)測(cè)，可無縫集成于 AI服務(wù)器液冷散熱系統(tǒng)，實(shí)時(shí)管控冷卻液流量，確保 GPU/CPU等核心部件在超頻運(yùn)算下的高效散熱。

雙模態(tài)協(xié)同應(yīng)用場景

瞬態(tài)熱沖擊防護(hù)

在GPU集群啟動(dòng)瞬間，超聲波傳感器即時(shí)捕捉流量脈沖信號(hào)，聯(lián)動(dòng)變頻泵完成流量補(bǔ)償，將芯片溫度波動(dòng)控制在安全區(qū)間。

能效優(yōu)化閉環(huán)
渦街傳感器持續(xù)監(jiān)測(cè)主管道流量基線，結(jié)合服務(wù)器負(fù)載曲線生成動(dòng)態(tài)流量圖譜，實(shí)現(xiàn)散熱系統(tǒng)綜合能效提升。

冗余安全保障

通過雙傳感器交叉驗(yàn)證機(jī)制可識(shí)別異常流量事件，在檢測(cè)到微泄漏或氣泡積聚時(shí)，自動(dòng)切換備用循環(huán)回路并觸發(fā)預(yù)警。

隨著液冷滲透率向80%邁進(jìn)，流量感知技術(shù)正成為智能熱管理的核心中樞。奧迪威的智能流量監(jiān)測(cè)解決方案將持續(xù)推動(dòng)散熱系統(tǒng)向“感知-決策-執(zhí)行”一體化方向演進(jìn)，為A算力的可持續(xù)增長構(gòu)建可靠基石。