数据中心行业为高密度AI环境选择液冷技术，测量基础设施成为关键挑战

针对高密度人工智能环境，数据中心行业已明确选择液冷技术作为核心散热方案。承载高密度AI工作负载的设施率先采用该方案，其中“芯片直冷”技术在针对AI优化的环境中正变得愈发重要。当冷却系统通过冷却分配单元（CDU）和冷板直接延伸至芯片时，液侧监测的范围和重要性发生了显著变化，测量基础设施成为确保系统长期运行可靠性的关键组成部分。^[1]

运营液冷设施需要涵盖电力、结构与机械工程、流体动力学、化学以及仪器仪表等多个领域的新专业知识。目前液冷设施需要专门仪表监测的参数包括液体的温度、压力、流量、液位、泄漏检测，以及冷却液的pH值、浊度、电导率和折射率等状态指标。负责管理机柜集群的CDU需持续调控冷却回路，确保供回水温度、压力、流量在限定范围内，并维持冷侧歧管附近的环境露点在规定范围内。^[1]

在技术实施细节上，芯片直冷技术带走核心发热组件热量后，剩余热量仍需通过风冷方式处理。在空调环境下，温度较低的管道可能引发冷凝风险，当管道表面温度降至环境露点以下时，设备附近可能会产生积水并引发故障。一种常见的做法是确保冷却液的供液温度始终比所测得的环境露点高出至少2°C，由CDU负责维持这一温差裕度。此外，AI训练任务负载密集而推理任务呈间歇性，计算集群可在几分钟内从空闲转为满载，导致热输出急剧变化，冷却系统必须实时响应。^[1]