重新定义人工智能时代的热管理

您可以将数据中心与人体联系起来。

降至最低。 当我们运动,你的身体无法保持这种水平的热量。

您必须减速或冷却自己。

当我们在运动,压力和热,风扇可以帮助我们。

但这不是让自己冷静下来的最佳方式。

这就是为什么很多人、当你想到运动时、

他们会来、他们

会洗个冷澡、因为这最终比仅仅放一个风扇更有效。

如果不加以控制,你可以有一个热冲程,

这意味着你的身体只是以一种迫使你

冷却的方式关闭。 现在、如果你想到一个数据中心、它是非常相同的、

除了它要大得多。

功率密度和数十万安培的电流集中

在一个非常小的区域。

所以,当你在这种规模移动热量时,唯一的答案

是物理将允许液体。

数据中心功耗逐年增长。

当然、当您从十年前开始思考它时、

它增加了 4 或 5 倍。

人工智能确实是变革的催化剂。

当您考虑我们过去用空气进行冷却的方式时、

它确实无法满足所需的 AI 功率级别。

空气冷却在实际可以提取多少热量方面存在一定的限制、

因为空气的热容量远低于液体的热容量。

如果您的液体冷却直接与处理器接触,您实际上可以

在提取过程中获得 10

到 15 或 20倍的效率。

其中的 GPU

如果在运行的温度方面处于关闭状态、

则其性能会受到影响。

这就是为什么我们通过不同的冷却

方法非常有效地管理热量至关重要的原因。

我们以非常全面的方式看待数据中心。

高效地供电、然后感应

每台服务器的每个机架上发生的情况、

并通过我们的电机实际进行驱动。

TI 能够解决数据中心的整个散热问题、

我想这只是我们产品系列的广度而已。

感应元件、电机驱动器、我们拥有的计算器

和功耗能力。 它真的是不能匹配的

宽度,我们必须涵盖冷却的每一个元素.

模拟产品系列、数字产品系列之间的紧密联系、

以及我们在楼宇自动化和电力

输送系统领域的悠久历史、这些都应该让我们

在解决当前和未来数据中心挑战方面处于非常有利的位置。

我们永远不会对电源性能或电源性能感到满意。

我们始终致力于追求更多目标。

您可以将数据中心与人体联系起来。

降至最低。 当我们运动,你的身体无法保持这种水平的热量。

您必须减速或冷却自己。

当我们在运动,压力和热,风扇可以帮助我们。

但这不是让自己冷静下来的最佳方式。

这就是为什么很多人、当你想到运动时、

他们会来、他们

会洗个冷澡、因为这最终比仅仅放一个风扇更有效。

如果不加以控制,你可以有一个热冲程,

这意味着你的身体只是以一种迫使你

冷却的方式关闭。 现在、如果你想到一个数据中心、它是非常相同的、

除了它要大得多。

功率密度和数十万安培的电流集中

在一个非常小的区域。

所以,当你在这种规模移动热量时,唯一的答案

是物理将允许液体。

数据中心功耗逐年增长。

当然、当您从十年前开始思考它时、

它增加了 4 或 5 倍。

人工智能确实是变革的催化剂。

当您考虑我们过去用空气进行冷却的方式时、

它确实无法满足所需的 AI 功率级别。

空气冷却在实际可以提取多少热量方面存在一定的限制、

因为空气的热容量远低于液体的热容量。

如果您的液体冷却直接与处理器接触,您实际上可以

在提取过程中获得 10

到 15 或 20倍的效率。

其中的 GPU

如果在运行的温度方面处于关闭状态、

则其性能会受到影响。

这就是为什么我们通过不同的冷却

方法非常有效地管理热量至关重要的原因。

我们以非常全面的方式看待数据中心。

高效地供电、然后感应

每台服务器的每个机架上发生的情况、

并通过我们的电机实际进行驱动。

TI 能够解决数据中心的整个散热问题、

我想这只是我们产品系列的广度而已。

感应元件、电机驱动器、我们拥有的计算器

和功耗能力。 它真的是不能匹配的

宽度,我们必须涵盖冷却的每一个元素.

模拟产品系列、数字产品系列之间的紧密联系、

以及我们在楼宇自动化和电力

输送系统领域的悠久历史、这些都应该让我们

在解决当前和未来数据中心挑战方面处于非常有利的位置。

我们永远不会对电源性能或电源性能感到满意。

我们始终致力于追求更多目标。