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लिक्विड कूल्ड प्लेट फील्ड में नई 3डी प्रिंटिंग तकनीक का अनुप्रयोग

वायु शीतलन की तुलना में तरल शीतलन अधिक महंगा है। इसलिए, रूपांतरण करते समय निवेश को अधिकतम करने पर कई अध्ययन हुए हैं। सर्वर लिक्विड कूलिंग प्लेट की आंतरिक संरचना गर्मी हस्तांतरण दक्षता पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालती है। इष्टतम डिज़ाइन कूलिंग प्लेट और सीपीयू या जीपीयू जैसे गर्म घटकों के बीच ताप विनिमय क्षेत्र को अधिकतम कर सकता है, जिससे कुशल ताप हस्तांतरण सुनिश्चित होता है।

intel liquid cold plate

उदाहरण के लिए, ठंडी प्लेट के अंदर माइक्रोचैनल या पंख गर्मी के प्रसार को बढ़ा सकते हैं, जिससे बेहतर गर्मी अपव्यय प्रदर्शन प्राप्त हो सकता है। कोल्ड प्लेट के अंदर प्रवाह पैटर्न और अशांति प्रेरित विशेषताओं को सावधानीपूर्वक डिजाइन किया गया है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि शीतलक प्रभावी ढंग से गर्मी को अवशोषित और हटा दे। संपर्क सतह क्षेत्र को अधिकतम करना, सतह क्षेत्र को बढ़ाना, प्रवाह पैटर्न को अनुकूलित करना, और उपयुक्त थर्मल प्रवाहकीय सामग्री का चयन करना सभी शीतलन प्रदर्शन में सुधार कर सकते हैं।

microfluidic cooling channels

वर्तमान में डेटा केंद्रों में उपयोग की जाने वाली मुख्य प्रभावी शीतलन विधि कोल्ड प्लेट है, और संबंधित तरल कूल्ड प्लेटें ज्यादातर 100 माइक्रोन पंखों वाले माइक्रोचैनल का उपयोग करती हैं। मेटल एडिटिव विनिर्माण इस प्रकार के डिज़ाइन का उत्पादन कर सकता है, आमतौर पर प्रत्यक्ष माइक्रोचैनल की तुलना में अधिक लागत पर। पारंपरिक एडिटिव निर्माण विधि का उपयोग अधिक जटिल डिज़ाइनों को मुद्रित करने के लिए किया जाता है और उपयोग से पहले पाउडर हटाने की आवश्यकता होती है। इसकी इलेक्ट्रोकेमिकल एडिटिव विनिर्माण तकनीक का उपयोग करके, किसी पाउडर की आवश्यकता नहीं होती है, इसलिए इसका उपयोग शीतलन समाधान के लिए किया जा सकता है।

micro channel cold plate

3डी प्रिंटिंग एक ठंडी प्लेट के भीतर जटिल ज्यामितीय आकृतियों के सटीक डिजाइन को सक्षम बनाती है, जैसे कि तीन अवधि न्यूनतम सतह (टीपीएमएस) जाली माइक्रोचैनल और अशांति प्रेरित विशेषताएं। यह जटिल अनुकूलित संरचनाओं के निर्माण की अनुमति देता है, जो कोल्ड प्लेट की आंतरिक संरचना और शीतलक के बीच ताप विनिमय को अनुकूलित करता है।

3D Printing heatsink

     More efficient liquid cooled cold plates can help improve performance and reduce cooling costs, especially as the next generation of chips approaches 500W TDP CPUs. In terms of AI accelerators, we have seen designs for 1kW accelerators per socket. Two CPUs, eight accelerators, along with network and memory, will mean that each node system is>10 किलोवाट. तरल शीतलन की आवश्यकता है.

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