更高算力密度
人工智能与高性能计算带来更集中的热负载,需要更加精准的热管理。
关键挑战
花园金波相关能力
技术背景
花园金波融合波纹管、传感器开发、封装、标定、测试与电子技术能力,并可通过联合开发将这些能力拓展至自感知、AI 辅助的液冷网络。
液冷为何重要
可靠性始于流体通路,并通过感知、验证与协同控制不断增强。
人工智能与高性能计算带来更集中的热负载,需要更加精准的热管理。
稳定的流体通路、感知与故障可视化支撑持续运行。
基于真实系统合理设计的液冷方案,可降低对高能耗风冷的依赖。
系统视角
冷板或换热器在热源附近带走热量。
泵、歧管、快接与柔性接口维持循环。
压力、温度、流量、泄漏与振动感知提升可视化。
分析与控制属于未来联合开发方向。
联合开发路径
该路径描述的是联合开发方法,并非对现成商业液冷平台的宣称。
明确热负载、冷却介质、压力、材料与维护目标。
确定流体接口、传感器、电子与控制边界。
验证机械、电气与通信接口。
测试热性能、压力、泄漏、耐久与故障响应。
协同质量、追溯、文档与生产支持。
系统架构
冷板、柔性连接、机架流体分配、冷却液分配单元与散热设备共同构成协同热管理链路。

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