罗森伯格液冷解决方案助力进阶的AI数据中心降低能耗焦虑
随着光模块技术迈向400G及更高速率，面临的挑战不仅是提高数据传输速度，还包括应对功耗和成本的增加。从2007年的10G光模块仅需1W功率，到如今400G及800G光模块功耗接近30W，每次速率升级都伴随功耗上升。在满载状态下，一个交换机可能搭载数十个光模块，48个光模块的总功耗可达1440W，光模块通常占整机功耗的40%以上，导致整个智算中心的能耗可能超过3000W。这种能耗增长对智算中心的运营成本构成了重大压力，并与通信网络的低碳目标背道而驰。
低功耗光模块解决方案：LPO技术
目前，针对功耗问题，推出了一种创新的光模块设计：LPO（Linear-drive Pluggable Optics）。这种设计通过取消传统的DSP和CDR芯片，在驱动芯片和跨阻放大器上分别集成连续时间线性均衡（CTLE）与均衡（EQ）功能，实现了低功耗、低成本和低延时的目标。这不仅简化了模块结构，提高了维护的便捷性，还支持热插拔功能。
与侧重于高集成度和性能优化的CPO（Co-Packaged Optics）技术不同，LPO更注重成本效益和设计简化。虽然在通信距离和性能集成度方面不及CPO，但它为短距离应用提供了一种经济高效的解决方案。LPO技术目前处于标准化的初步阶段，为了实现未来发展，需要克服技术障碍，确保在多供应商环境中的互联互通，并在更广泛的应用场景中实现规模化生产。
降低AI服务器冷却能耗是应对能源挑战的关键
数据显示，ChatGPT每天响应大约2亿个请求，消耗超过50万度电力。预计到2027年，人工智能行业每年将消耗85至134太瓦时（1太瓦时=10亿千瓦时）的电力，约等于北京市2023年全年的耗电总量（135.78太瓦时）
巨大的能源消耗主要来源于两方面：驱动AI服务器的计算和存储消耗的能源（60%），以及为AI服务器降温的能源（40%）。尽管AI芯片能效不断提高，但由于对算力需求的增长，整体功耗仍在持续上涨。
因此，降低服务器冷却时的能源消耗成为降低AI运营成本和减少能源消耗的关键。
降温低能耗解决方案：液冷技术
液冷技术因其高效的导热性能，成为降低网络系统能源功耗的广泛认可解决方案。液体的导热能力是空气的25倍，同体积的液体导热效率是空气的3000倍，使其在高功率密度数据中心的冷却需求中表现尤为出色。即便在单机柜配电量达到50KW或更高至150KW的情况下，液冷系统依然能实现比传统风冷技术高出数倍甚至数十倍的运算效率，非常适合AI智算中心的网络部署。
然而，液冷技术面临冷却液的腐蚀性和压强差导致的逆流问题，对系统安全性构成挑战。罗森伯格提供了全面的液冷解决方案，在最大化提升冷却效率的同时，确保数据传输过程的安全性和可靠性，为智算中心的稳定运行保驾护航。
罗森伯格液冷解决方案
灵活安装的配线架
罗森伯格自主研发的液冷线缆专用配线槽设计灵活，可方便地安装在液冷柜的内部或机体侧面。在应用过程中，通过快速打开每根线缆中间的Mini-RMC连接器进行线缆的管理、维护和性能检测，避免了对浸没在冷却液中的有源光缆（AOC）两端收发器进行插拔操作，从而减少了潜在的风险。这一创新方法不仅提高了液冷系统的可靠性，而且显著提升了液冷产品的工作效率。
罗森伯格针对半浸没式液冷中存在的压强差问题，研发了专用的液冷RJ45跳线，以应对冷却液逆流的挑战。跳线采用创新的防漏结构设计，有效防止了冷却液在跳线中间和两端连接器内部的逆流。产品经过3M认证测试，进一步证明了其在液冷环境下的安全性和可靠性。
在性能测试方面，液冷RJ45跳线在浸泡冷却液前后的表现对比显示，单体与信道的串扰变化值维持在±3%的误差范围内，回波损耗变化值大于±5%，同时，近端衰减串扰比（NEXT）与远端衰减串扰比（ELFEXT）的变化也控制在±3%以内，这些结果均符合高标准的网络性能要求。罗森伯格还计划进行油类冷却液的兼容性测试，以进一步增强液冷RJ45跳线在半浸没应用中的安全性和可靠性，为液冷系统提供全面的传输解决方案。
罗森伯格所研发的液冷AOC跳线，配备了Mini-RMC防水连接器，该连接器具备IP67级的防水性能，能够在各种恶劣环境下保护连接不受水分侵害。此外，光收发器内部采用了专用的防水设计，这一设计确保了AOC在整体光学通道上与冷却液的有效隔离，从而在高带宽传输状态下仍然保持了数据传输的可靠性。
结语
在5G和物联网技术飞速发展的当下，AIGC正开辟市场新机遇并展现巨大潜力，提高了内容创作的效率和个性化水平，为自动驾驶、金融风控、媒体娱乐等行业带来创新解决方案。AIGC将有望更好地实时处理大量数据，推动服务智能化和自动化。作为AIGC的骨骼，AI网络架构的迭代升级也同样振奋人心，未来的主流解决方案一定源自于当下的厚积薄发。罗森伯格公司正通过不断的技术创新，为AIGC应用提供定制化的服务，以支持AI模型的广泛推广和应用，为未来的主流传输解决方案奠定坚实的基础。
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本文由Jo转载自Rosenberger罗森伯格公众号，原文标题为:AI智算第四期：进阶的AI数据中心，如何降低能耗焦虑？（附完整白皮书下载），本站所有转载文章系出于传递更多信息之目的，且明确注明来源，不希望被转载的媒体或个人可与我们联系，我们将立即进行删除处理。
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