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中科曙光液冷服务器实现大规模部署

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9月14日,中科曙光在Liquid inside曙光液冷服务器实现大规模部署发布会上宣布,旗下液冷服务器产品从研发、量产到市场投放,历经五年的不断开拓已实现大规模部署。

作者:邹大斌 来源:至顶网服务器频道【原创】2017-09-15 16:43:36

关键字: 液冷 服务器

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至顶网服务器频道 09月15日 新闻消息(文/邹大斌): 9月14日,中科曙光在Liquid inside曙光液冷服务器实现大规模部署发布会上宣布,旗下液冷服务器产品从研发、量产到市场投放,历经五年的不断开拓已实现大规模部署,自此曙光液冷服务器将向着深度学习、科学研究、大型数据中心等更广阔的市场挺进。本次发布会上,曙光还宣布将在其所有液冷服务器上推出“Liquid indside”的身份标识,彰显其品牌的“技术领导、节能、品质”等优势,也将是液冷服务器大规模部署进程中的又一里程碑。

 中科曙光液冷服务器实现大规模部署

高密度计算“太热”,急需液冷降温

与传统的依靠风冷降低服务器内热量相比,液冷服务器是利用水或者其他液体(如氟化物)来带走热量,在电能利用率上有明显优势。比如,如果利用风冷,数据中心PUE值一般在1.4以上,而液冷技术PUE值可以达到1.1。
液冷服务器目前主要有两种技术,一种是冷板式液冷,即液体不直接接触CPU、内存等IT组件,而是由一个金属板与IT组件接触,液体带走紧贴在这个组件的热量;另一种是浸没式液冷,把IT组件直接浸泡在液体中。
多年来,业界一直在探索液冷服务器技术,但是各种原因(比如成本和观念)一直在市场上没有广泛铺开。
近年来,随着数据处理量的暴增,刀片式服务器等高密度计算设备的使用,传统风冷在效率上面临不小挑战,比如,采用传统风冷的机柜一般的设计功率在10千瓦左右,而采用液冷可以达到30-50千瓦。另一方面,随着社会对节能减排的重视,绿色高效率数据中心技术得到广泛应用,这些变化都加速了液冷服务器技术的演进,加速了液冷服务器的普及,特别是在一些对计算密度要求很高的场合。比如蝉联全球HPC500榜单之首3年的“神威太湖之光”超级计算机就采用了水冷。实际上,高性能计算也是液冷最主要的应用场合。

液冷服务器加速AI普及

从2012年开始,中科曙光子公司曙光节能技术(北京)股份有限公司(原曙光数据中心产品事业部)携手服务器产品事业部,一直致力于开发一款以高性能数据中心应用为目标的液冷系统。
曙光公司液冷服务器产品负责人何继盛介绍,对CPU进行液冷设计的曙光TC4600E-LP冷板式液冷服务器于2015年开始推向行业,成为国内首家大规模量产并投入商用的液冷服务器生产厂商;同期浸没式液冷服务器技术落地,意味着曙光在液冷技术研究与应用领域的又一次重大突破,进而引领液冷服务器市场生态建设。
TC4600E-LP冷板式液冷服务器经过两年的市场应用,得到了用户的广泛认可。截至目前,曙光已经累计部署了近5000个计算节点,其出货量在国内液冷服务器市场遥遥领先。另外,曙光近期在“气候变化应对决策支撑系统工程国产高性能计算机采购项目”中赢得了2.79亿元的HPC亚洲第一大单。其中,近50%的高性能计算机采用TC4600E-LP冷板式液冷服务器,这也为曙光深耕科学研究领域奠定了坚实的基础。
同时,国内首套商用全浸式液冷服务器也于日前安装完毕,即将用于华中科技大学自主研发的信息存储系统、并行分布式计算系统,搭建健康大数据平台。在本次活动中何继盛与华中科技大学计算机学院袁平鹏教授共同启动交付仪式,顺利完成了该浸没式液冷服务器项目的交付,这也意味着曙光将再次成为国内首家可以提供定制化浸没式液冷方案的厂商。袁平鹏教授表示,浸没式液冷服务器项目的落地,推进了该院健康大数据的研究和产业化。
对于用户担心的成本问题,曙光的专家给出了答复。曙光公司产品经理邢雪菲在谈到液冷服务器TCO(总体拥有成本)时说,以国家电网项目370kW的IT设备功率计算,年节电量约307万度,预计2-3年即可收回部署液冷服务器所多投入的成本。这都为国内乃至世界数据中心能源效率建设提供了全新的可鉴性经验。
专家预言,液冷技术在应用领域的未来趋势是向好的。曙光公司王晨博士介绍,在与科学研究密集型计算有所不同的深度学习领域,提供计算的高性能计算服务器从硬件结构上看往往具有异构计算,网络连接要求低等特点,大量的计算芯片需要高密度甚至超高密度部署,一个AI服务器机柜的发热量将达数十千瓦,这除了要求电源系统提供更大功率外,传统风冷数据中心根本无法做到与之相匹配的散热能力。
反观基于创新技术的浸没式液冷服务器,理论计算密度可达200kW。曙光现阶段所研发的相变浸没式液冷服务器产品采用可热插拔的单刀壳封闭设计,保证液体零泄露的同时保持了用户的使用习惯,标准整柜冷却能力达到80kW,测试结果显示其PUE值趋近于理论极限1.0。可见,浸没式液冷服务器天然的满足了未来AI技术发展对计算能力的需求。 

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