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

在液冷系統(tǒng)實際應用中，流量控制精度直接影響著散熱效能與系統(tǒng)安全。當前行業(yè)面臨三大技術痛點:

1、動態(tài)流量匹配失衡

在服務器負載劇烈波動場景下，固定流量模式易導致局部熱點形成，GPU核心溫度驟升可能引發(fā)運算降頻甚至硬件損傷。

2、能耗效率瓶頸

為應對峰值散熱需求過量配置流量，不僅造成30%以上的泵機功耗浪費，更可能因系統(tǒng)壓力激增導致管路泄漏風險。

3、多物理場耦合干擾

冷卻液粘度隨溫度變化產生的流量測量漂移，以及高頻振動引發(fā)的傳感器信號失真，嚴重影響流量監(jiān)測的長期穩(wěn)定性。

奧迪威為此特別推出AI服務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架構，構建從芯片級散熱到機柜級熱管理的全鏈路流量監(jiān)測體系。通過+3%的測量精度與毫秒級響應速度，實現散熱系統(tǒng)能耗與效能的動態(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，基于卡門渦街效應原理，通過精準檢測流體通過旋渦發(fā)生體時產生的渦街頻率，結合流體動力學模型與信號處理技術，實現穩(wěn)定、實時的流量測量。產品可動態(tài)調節(jié)冷卻液流量，保障高負載運算下硬件的持續(xù)高效散熱。

超聲波流量傳感器基于超聲波時差法原理，通過精確測量超聲波在冷卻液中順流與逆流傳播的時間差，結合數字信號處理與流量算法，實現無干擾、高精度的液體流量監(jiān)測，可無縫集成于 AI服務器液冷散熱系統(tǒng)，實時管控冷卻液流量，確保 GPU/CPU等核心部件在超頻運算下的高效散熱。

雙模態(tài)協(xié)同應用場景

瞬態(tài)熱沖擊防護

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

能效優(yōu)化閉環(huán)
渦街傳感器持續(xù)監(jiān)測主管道流量基線，結合服務器負載曲線生成動態(tài)流量圖譜，實現散熱系統(tǒng)綜合能效提升。

冗余安全保障

通過雙傳感器交叉驗證機制可識別異常流量事件，在檢測到微泄漏或氣泡積聚時，自動切換備用循環(huán)回路并觸發(fā)預警。

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