当AI算力以每年提升三倍的速度狂奔，数据中心的散热系统正面临前所未有的压力，而水这一最传统却又最高效的冷却介质，正成为制约算力发展的关键因素。


2023年，某大型云服务商的欧洲数据中心，因冷却系统故障导致集群宕机12小时，直接损失超过2000万美元。事后调查显示，微小的水垢颗粒堵塞了液冷系统的微通道，引发连锁反应。


与此同时，全球领先的超级计算中心正将单机架功率密度推向100kW—相当于200个传统家庭空调的制冷需求，而这只有通过先进的水冷技术才能实现。



 01 数据中心面临的水问题


随着算力需求爆炸式增长，数据中心的功率密度和散热需求，已逼近传统风冷的物理极限，水相关问题从边缘问题升级为核心挑战。


（1） 冷凝之患：湿度控制的精密平衡


数据中心环境控制面临湿度的双重挑战：既要防止过度潮湿导致设备短路，又要避免过度干燥产生静电。



当空气中的水蒸气遇到冰冷的服务器表面时，会形成微米级的冷凝水膜。这些微小的水滴足以引发主板短路、元器件腐蚀和信号干扰。研究表明，数据中心的最佳相对湿度应控制在45%~55%之间。超出这个范围，每偏离10%，设备故障率就会增加1.8~2.3个百分点。


在高温高湿地区，除湿系统能耗可占数据中心总能耗的8%~12%，成为不可忽视的运营成本。


（2） 散热革命：从风冷到液冷的演进


算力密度的提升，正推动散热技术的快速迭代：


传统风冷技术：


适用于功率密度低于15kW/机架的场景，通过机房空调和强制对流进行散热。但当单机架功率超过30kW后，风冷效率急剧下降。


传统水冷体系：


冷却板技术：在服务器级别安装水冷板，直接接触CPU/GPU进行散热；后门热交换器：在机架后门安装水冷热交换器，捕获热空气能量；浸没式冷却：将整个服务器浸入不导电的冷却液中，实现极致散热；



相变冷却进阶：


微通道沸腾冷却：在芯片背面蚀刻微细通道，利用液体相变吸收潜热；直接芯片冷却：冷却液直接流经芯片封装，消除所有界面热阻；


例如，谷歌TPU v4 pods采用全液冷设计，PUE值降至1.1以下，而微软的雅典娜项目实现了单芯片1000W的散热能力。


（3）结冰风险：寒冷环境的特殊挑战


在北方地区或低温环境中，数据中心的冷却系统面临独特的结冰问题：



干冷器结冰：当环境温度低于0°C时，干冷器翅片管上的冷凝水会结冰，增加空气流动阻力，降低散热效率。


管道冻裂风险：冷却水在静止或低速流动状态下，遇冷结冰体积膨胀9%，产生的压力足以使铜管破裂、接头泄漏。


冰堵现象：微冷却通道内局部结冰形成堵塞，导致流量分配不均，引发热点和过热故障。


冬季运行的数据中心需要配备“防冻加热系统和乙二醇混合溶液”，但这些措施又增加了系统的复杂性和能耗。


02 仿真技术：数据中心水问题的数字实验室


现代仿真技术，为数据中心的水相关问题提供了全方位的分析工具，通过多物理场耦合模拟，实现在虚拟环境中优化设计、预测风险。


（1）两相流与湿度控制仿真


数据中心环境湿度模拟，需要气液两相流与传质耦合分析，主要采用以下方法：


欧拉-欧拉多流体模型：将气相和液相视为相互渗透的连续介质，求解各自的质量、动量和能量方程：


∂(αₖρₖ)/∂t + ∇·(αₖρₖuₖ) = 0


∂(αₖρₖuₖ)/∂t + ∇·(αₖρₖuₖuₖ) = -αₖ∇p + ∇·τₖ + αₖρₖg + Mₖ


其中αₖ为k相体积分数，Mₖ为相同作用力。


实际工程中，通过“CFD+建筑能耗耦合仿真”，将机房微环境与空调系统动态结合，优化除湿器位置和送风参数，确保湿度均匀分布。


（2） 流体-传热耦合散热仿真


数据中心液冷系统仿真涉及复杂的”三维流固共轭传热“问题，需要同时求解流体域和固体域的耦合方程。

湍流模型选择：


标准k-ε模型：用于机房级别宏观流动模拟；SST k-ω模型：适用于近壁区边界层精确解析；LES大涡模拟：用于瞬态热波动分析；


porous media模型：模拟冷板内部的微通道网络，将详细结构简化为多孔介质，大幅降低计算资源需求：


∇·(ρu) = 0


∂(ρu)/∂t + ∇·(ρuu) = -∇p + ∇·τ - (μ/κ)u


其中κ为渗透率张量，通过达西-福希海默方程描述流动阻力。


对于浸没式冷却，需要多相流与相变耦合，使用VOF(Volume of Fluid)方法追踪气液界面，结合相变模型计算沸腾传热。


（3）液固相变与结冰仿真


数据中心冷却系统的结冰过程，属于移动边界相变问题，主要仿真方法包括：




焓-多孔度方法，通过定义液相分数将相变区域处理为多孔介质：


∂(ρh)/∂t + ∇·(ρuh) = ∇·(k∇T) + Sₕ


Sₕ = - ρL[∂fₗ/∂t + ∇·(ufₗ)]


其中L为潜热，fₗ为液相分数，源项Sₕ处理相变潜热。


相场法，通过引入序参数自然描述固液相界面，避免显式跟踪移动边界：


∂ϕ/∂t = M∇²ψ - M∂f/∂ϕ


ψ = - ε²∇²ϕ + f'(ϕ) - λθ


其中ϕ为相场变量(-1≤ϕ≤1)，ε为界面厚度参数，θ为过冷度。


工程应用中，结合系统热惯性与环境气象数据，预测不同气候条件下冷却系统的结冰风险，优化防冻控制策略。


03 AI算力爆发下的水挑战


大模型训练和推理的算力需求正以指数级增长，与之相伴的水相关问题也日益严峻。


（1）散热需求的指数曲线


GPT-4等千亿参数模型的训练，需要上万块GPU连续运行数月，单集群功耗达5~10 MW，相当于一个小型城镇的用电量。


传统风冷技术在30kW/机架以上基本失效，液冷技术从备选项变为必选项。NVIDIA DGX H100系统采用直接芯片冷却，散热能力达700 W/cm²。


超大规模数据中心的日冷却水消耗量已达万吨级，在水资源紧张地区引发可持续性担忧。


（2）水足迹的隐性成本


研究表明，训练一个千亿参数大模型的全生命周期水足迹超过50万升，包括直接冷却用水和间接电力生产用水。


在干旱地区，数据中心用水与农业和居民用水形成竞争关系，Google在亚利桑那州的数据中心，就曾因水资源问题引发社区争议。


04 水问题仿真发展方向


面对日益复杂的数据中心水管理挑战，仿真技术正朝着更高精度、更快速度、更强融合的方向发展。


（1）多尺度一体化仿真平台


未来的仿真系统，需要实现从芯片级到园区级的全尺度覆盖：


芯片-板卡级（微米-厘米）：模拟微通道内的流动沸腾和临界热流密度；机架-机房级（米级）：分析冷却液分配和热回收系统；数据中心级（十米级）：优化水资源综合利用和能源效率；



（2）AI赋能的智能仿真


物理信息神经网络，将控制方程嵌入神经网络约束，实现比传统FEM快100倍的计算速度，特别适合参数化设计和优化。


深度操作网络，学习从设计参数到流场/温度场的映射关系，实现实时性能预测和故障诊断。


数字孪生系统，结合传感器数据，构建冷却系统的虚拟镜像，实现：基于负载预测的动态流量控制；预防性维护和结垢预警；自适应环境变化的防冻保护；


（3）面向新型冷却技术的专用仿真


针对下一代冷却技术，需要发展专门的仿真工具：


微流体冷却仿真：分析100微米级通道内的电润湿效应和毛细流动；纳米流体强化传热：研究纳米颗粒对对流换热的增强机制和稳定性；两相浸没冷却：模拟池沸腾过程中的气泡动力学和临界热流密度；


可持续水管理仿真，将冷却系统与水处理、雨水收集结合，实现水资源的闭环管理，最大限度减少新鲜水消耗。


05 展望


在算力即生产力的时代，数据中心的散热能力，直接决定了计算能力的上限。水作为最古老却又最高效的冷却介质，正在算力基础设施中扮演着越来越关键的角色。


从防止微米级冷凝水导致的服务器短路，到设计兆瓦级液冷系统，再到优化整个数据中心的水资源利用效率，多物理场仿真技术，提供了一个无需昂贵测试的数字实验室。


随着AI算力需求的持续爆发，对水相关问题的深入理解和精确仿真，将变得更为重要。这不仅是技术挑战，也是算力产业可持续发展的关键所在。从一定程度上说，掌控水，就是掌控了算力的未来。