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“水,是生命之源”,毋庸置疑。
但冷水和熱水怎么選,卻是個困擾全球的難題。
一個是爸媽眼中的白月光,一個是年輕人的新Pick,到底該怎么選?
基于此,我們制作了本期視頻,以一個小家庭為切口戲劇化演繹了一番冷、熱水之爭,希望借此找到一個普適答案。
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盡管《黃帝內經》里就曰過:“喝熱水,好”。
但其實,中國人全民喝上熱水、愛上熱水,卻是近一百年里的事情。
熱水不愁喝,給我們帶來了一個世紀難題——“喝熱水,喝冷水,到底哪個更好?”
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作為熱水的擁躉,生在紅旗下、長在春風里的愛國衛生運動“優秀學員”們,對熱水與身體健康之間的正反饋關系,自然深信不疑。
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但一代人有一代人的生活習慣,在凈水系統日益普及、冰美式逐漸成為當代打工人「血液」成分的當下,在不少new drinker眼中,冷水和熱水之間的健康分別,界限已然不再分明,好不好喝成了新的判斷機制。
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觀念的版本差異,帶來的分歧,落實在了各種家庭的玻璃、陶瓷、塑料杯中。為了解開謎題,我們將把問題交給了人類智慧的集大成者——AI。
結果發現,它已然領悟到了應對分歧的終極法則——端水。
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一個新的選項——溫水誕生了,完美避免過熱、過冷,溫度高一點的,兼顧熱水暖身優勢;溫度低一點的,具備冷水爽口特質。
「中庸」的古老智慧,已經成功被新時代智能體拿捏住了。
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在答疑解惑的同時,它還給我們開辟了新的維度和層次——“看水不是水”——評價一種溫度的水,不只要看「喝」,「用」也很關鍵。
在時代的召喚下,「溫水」早已不是昔日吳下阿蒙了!
散熱介質,成了它的嶄新「副業」。
聯想小天背后的人工智能就應用了這項技術,它可以使用溫水作為冷卻介質,可以高效完成散熱任務,散熱后廢水可以自然冷卻,不需要額外設置專用數據中心空調降溫。
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但這……一聽起來就很反常識啊,液冷不應該用冷液嗎?
為什么要用溫水呢?溫水的水冷效率能和冷水相提并論嗎?
這里我們需要正本清源一個觀點:對液冷散熱來說,溫差固然重要,但不是唯一影響因素。
作為自然界比熱容首屈一指的存在,溫水水冷相比風冷,吸熱量依舊很可觀。而且,它還可以通過冷板材質、流道設計等方式,來補足溫差方面的劣勢。

像聯想的溫水水冷技術,冷板材料就用了創新的鋁相變冷板,整體均溫度達到了1℃以內,有效換熱面積明顯提升;同時,散熱鰭片間距增加到0.50mm,流阻大幅降低,散熱效率因此也得到了提升。
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效率之外,溫水水冷還有一大好處——低能耗。
隨著AI應用引爆各個行業對算力、存力、運力的需求,數據中心的能耗正備受關注。
《數據中心綜合能耗及其靈活性預測報告》指出,到2030年,我國數據中心用電負荷將達1.05億千瓦,全國數據中心總用電量約為5257.6億千瓦時,用電量將占到全社會總用電量的4.8%。
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溫水水冷在這一點上,可以說正對風口。
它沒有風冷系統的內部氣流和耗電的風扇,可將數據中心的典型功耗降低40%;此外,它還可以對機架進行隔熱處理大大減少系統的輻射熱,降低散熱任務量,進一步降低能耗。「省電環保」可以說直接打在了腦門上。
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此外,數據中心產生的余熱,可以被回收并用于其他用途——如為樓宇供暖、給地下室除濕、幫助調節空調溫度……
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這……大概就是普適答案的「全面」吧。
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以上說的這些,都還只是基于散熱本身。
伴隨著AI的“狂暴”發展,能耗逐漸成為卡脖子的關鍵因素。
怎么讓AI更大規模、更高速地應用到企業業務的各個環節?讓智能體、聊天機器人、計算機視覺——所有這些都能在毫秒之間做出決策?
“海神”液冷技術,無疑是解決以上問題的關鍵突破口,能降低40%的能耗并提升性能,同時滿足可持續發展目標。
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讓服務器的AI訓練和實時LLM推理能力進一步增強,可以支持擴展至10萬億參數的模型訓練。
十多年之間,聯想部署了超過7w個海神溫水水冷節點,在全球范圍內賦能頂級算力系統,輔助尖端的AI服務器更節能、更高效、更安全地為人類服務。
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不過需要注意的是,以上我們聊到的,已經被廣泛應用的溫水水冷技術,是目前主流的冷板式液冷系統。
它分為兩種——核心部件液冷,和全系統液冷,這兩種都是非接觸式的液冷,也就是冷卻的液體和它要冷卻的元件之間不直接接觸。
冷板之外,和它相對的另外一種液冷路線,叫做浸沒。
它是接觸式的液冷,由于液體和熱源接觸面積更大,熱交換效率會更高,但技術也更困難。
目前雖然不是主流,但也是聯想一直密切關注的領域,目前他們已經領先交出了兩份漂亮的成績單:
單向浸沒方面,聯想推出了帶有“飛魚”仿生設計的新技術,幫助用戶以最小的代價解決了下一代600W芯片的散熱難題。
雙向浸沒方面,聯想與清華大學聯合研發了“雙循環”相變浸沒制冷系統,通過創新的外接單相換熱器設計,將系統PUE拉到了僅1.035,散熱能力相比傳統方案直接翻倍提升。
這些全新的方案,具體將如何應用,又將在未來帶給服務器和AI領域怎樣的震動,我們不妨拭目以待。
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