微软透露,正在尝试一种所谓的“两相浸入式冷却技术”,使用一种在极低温度下沸腾的液体来保持数据中心的冷却。
微软今天在Innovation博客上发表的一篇帖子中这样解释说,已经在位于美国华盛顿州昆西的Azure数据中心采用了这种技术。
目前,微软主要是依靠空气冷却系统让数据中心内运行的处理器的温度保持在可控范围内。但微软表示,基于液体的冷却系统能耗更低,因此具有更大的潜力,液体中传热“比空气中传热效率高几个数量级”,这就意味着液冷系统要更加环保。
据悉,这种两相浸入式冷却技术比谷歌在其数据中心内采用的单相冷却技术更为有效。微软称,单相冷却是让流体保持液态,通过自然对流或者强制对流带走热量。因此,单相浸入式冷却和空气冷却的方式类似,热流体在循环回系统之前会先通过一个热交换器。
微软表示,自己的两相浸入式冷却是一种更被动的方式。当系统中使用的流体与数据中心内部的发热组件接触时,会从液体变为自然上升的蒸汽,将热量作为一种潜能运走。蒸汽通过冷凝器排出热量,然后转化回液态,循环到系统中。
为此,微软开发了一套工程解决方案,使得服务器系统沉浸其中的时候不会对其造成损坏。流体是位于钢制冷却罐中,沸点仅为122华氏度,比水的沸点低约90度。同时,连接管穿过箱体、将蒸汽冷凝的液体导流到一个单独的闭环系统,流体将热量从水箱传递到位于外部的干式冷却器。
目前,微软仅部署了一个罐体,计划做一系列测试检查这一新冷却系统的实用性。
微软表示,到目前为止测试表明,这种两相浸入式冷却系统可以将任何服务器的功耗降低5%至15%。服务器甚至可以超频、或者以更高功率运行,没有任何过热的风险。
微软杰出工程师Christian Belady表示:“超级计算使用这种冷却技术有数十年时间了,因此风险不会那么高。我们的目标是将其部署到所有数据中心,但是在此之前还有很多工作要做。”
Beladay指出,除了更有效地传热之外,这种技术还有其他好处。因为系统去除了环境中的湿气和氧气,所以大大降低了腐蚀性,从而减少了系统中的机械故障。微软最早通过Project Natick(实验性海底数据中心项目)发现了这一点。
他说:“浸入式技术也有类似的好处,基本上你是在置换氧气和水分。”
微软还将继续其他液冷技术的试验,其中包括使用填充有液态制冷剂管道的所谓“冷板”。 Belady表示,两种技术都有潜力,两相浸入式技术令他感到非常兴奋是因为这只需要一次性成本,只需要实施一次,而在服务器迭代时无需进行任何工程设计。
“如果采取措施得当,两相浸入式冷却系统将同时满足我们所有成本、可靠性和性能方面的要求,能源消耗几乎是空气冷却的一个零头,”微软Azure首席软件工程师Ioannis Manousakis这样说道。
好文章,需要你的鼓励
亚马逊CEO贾西宣布,AWS实用计算产品高级副总裁彼得·德桑蒂斯将领导新的AI组织,专注于Nova模型发展、定制芯片开发和量子计算。作为领导层变动的一部分,德桑蒂斯将接管人工通用智能团队,原负责人罗希特·普拉萨德将于2025年底离职。新组织还包括皮特·阿贝尔领导前沿模型研究团队。
微软亚洲研究院与清华大学联合提出双向感知塑造技术,通过创新的两阶段训练方法解决AI视觉理解中的关键问题。该技术让AI学会正确聚焦重要视觉信息,避免被无关内容误导。仅用1.3万训练样本就在八个基准测试中平均提升8.2%性能,超越使用数十万样本的专门模型,为AI视觉推理能力提升开辟新路径。
最新调查显示,近半数CIO将AI采用和自动化提升列为未来五年的首要任务。超过三分之一的受访者将加强业务连续性和灾难恢复作为重点,同等比例的企业将人才技能发展列为优先事项。尽管AI投资成为焦点,但投资回报率仍不明朗,近三分之二的商业领袖估计AI投资回报率仅为50%或更低。
上海交通大学研究团队开发了TimeBill框架,解决大语言模型在实时应用中的时间不确定性问题。该系统通过精确预测回答长度和执行时间,动态调整AI记忆管理策略,确保在规定时间内完成任务的同时保持回答质量。实验显示TimeBill在各种时间预算下都能实现最佳的完成率与性能平衡,为AI在自动驾驶、工业控制等安全关键领域的应用提供了重要技术支撑。