冷却之道
在AI迅猛发展的推动下，超大规模数据中心正蓬勃兴起。Endress+Hauser的测量技术可助力其冷却系统安全高效运行。
从外表来看，数据中心就像一座座巨大的仓库；但走进内部，映入眼帘的并非成堆的货箱，而是一排排高性能服务器。为了满足人工智能（AI）和云服务对算力的巨大需求，数据中心正在世界各地如雨后春笋般涌现。包括Meta、亚马逊、苹果、谷歌和微软在内的美国科技巨头及其他企业，纷纷投入数千亿美元用于发展AI基础设施。Meta目前在美国路易斯安那州兴建的一处设施便是一个典型例子，其占地面积相当于约70个足球场。
随着数据中心算力的持续增长，其面临的挑战也日益严峻。大多数人都熟悉PC机在高负荷运转时的噪音：为了向系统内部输送更多冷空气，风扇转速会加快，声音也会从轻微的嗡嗡声变为巨大的轰鸣声。然而，高性能图形处理单元（GPU）的能耗是普通家用电脑或笔记本电脑中CPU芯片的10倍。当多达10万块GPU密集部署在有限的空间内时，温度会急剧升高，对散热的需求也随之激增。
冷却系统能耗可占数据中心总能耗的40%。为了寻求可持续的解决方案，如今大多数运营商正从传统的风冷技术转向更节能的液冷技术。后者直接吸收处理器产生的热量，并通过中央热交换器将其散发出去。Endress+Hauser美国半导体与数据中心全国业务发展经理Liza Kelso表示：“我们从一开始就参与了这项先进技术的研发。如今，Endress+Hauser已成为该国工业测量领域的重要供应商，为人工智能产业变革提供有力支撑。”
未涉足的领域
几年前，当液冷技术开始应用于各类设施时，市场上还没有现成的解决方案。因此，Endress+Hauser与工厂工程师和系统集成商合作，共同确定规格、选型并集成合适的现场仪表。现代数据中心的冷却系统由中央公用设施大楼（CUB）运行，这些建筑内设有由互联工艺撬装模块组成的系统。每座CUB内部均配备大型冷水机组、热交换器、控制柜及其他设备，利用实时数据确保服务器维持适宜的工作温度。仅仅一座CUB的冷却系统就可能包含数十台测量仪表，用于监测流量、温度、压力和水质。一个数据中心通常由四个或更多撬装系统组成，这意味着整个园区内可能有数千台测量仪表协同工作。
Kelso表示：“我们的高精度过程测量技术有助于优化冷却系统性能，并实现资源的高效、可持续管理。”除了显著降低能耗和用水量外，系统可靠性也是供应商的关注重点：因过热导致的数据中心停机，每分钟造成的损失高达约15万美元。在面对这一严峻事实的同时，运营商普遍日益关注PUE（电源使用效率）指标。该指标用于比较总能耗与IT基础设施能耗。PUE值越接近理想值1.0，数据中心的效率就越高，因为这表示几乎所有输入能源都转化为了算力。在欧洲，从2026年7月起，新建数据中心的PUE值将不得超过1.2。
年产量增加五倍
Endress+Hauser不仅拥有涵盖流量、液体分析、液位及温度测量技术的丰富产品组合，更以其敏捷响应能力和以客户为中心的服务理念赢得了系统供应商与设施运营商的青睐。毕竟在建设数据中心时，时间就是一切。Kelso回忆道：“在承接首个大批量订单时，集团需要交付的特定型号仪表数量相当于常规年产量的五倍，而相关产品中心随即提升了产能。”她坚信，凭借深厚的领域专长，Endress+Hauser的团队能够帮助人工智能数据中心克服可持续增长道路上的其他挑战：“这些数据中心将日益利用包括可再生能源在内的多种来源，在现场自行发电。此外，用水量也将进一步减少，例如通过处理周边社区的废水来实现。在这方面，我们同样能够提供测量技术支持与应用专业知识。”
挑战加剧
数字化、云服务和人工智能的兴起，正推动着数据中心数量与规模的双增长。据国际能源署（IEA）统计，仅2024年一年，全球相关投资就超过了5000亿美元。IEA预计，未来五年这些数据中心的电力需求将翻倍，达到945太瓦时——相当于日本全国的用电量。如今，大型人工智能数据中心的平均耗电量已相当于10万户家庭的耗电量，而未来设施的耗电量甚至会达到这一数字的50倍。因此，运营商必须寻求可持续的发电与能效提升解决方案。
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