تتميز مراكز التدريب على نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة (على سبيل المثال، GPT-5، ) ومراكز الحوسبة الاستدلالية السحابية بنشر كابينة عالية الكثافة وتشغيل مستمر بحمولة كاملة. (على سبيل المثال، NVIDIA B200 1800-2000W، وB300 >2500W). تفشل المبددات الحرارية التقليدية في تلبية متطلبات التحكم في درجة الحرارة. تحقق المشتتات الحرارية ذات الزعانف المسطحة أداء تبريد نهائيًا من خلال التكامل السلس بين الزعانف والركيزة، مما يحل بشكل مثالي نقاط الضعف الأساسية الأربعة لخدمات الذكاء الاصطناعي: تدفق الحرارة العالي، والمقاومة الحرارية المنخفضة، والتصغير، والموثوقية العالية. من خلال القضاء بشكل أساسي على المقاومة الحرارية التلامسية للمشتتات الحرارية التقليدية (Rth= 0.02 درجة مئوية/واط)، فإنها تخترق عنق الزجاجة الخاص بتبديد الطاقة العالية للذكاء الاصطناعي. بعد أن اخترقت بعمق الروابط الأساسية لسلسلة صناعة خدمات الذكاء الاصطناعي بأكملها، أصبحت المبددات الحرارية ذات الزعانف المسطحة هي التطبيق الأكثر شيوعًا (GPU/CPU/TPU) في خوادم الذكاء الاصطناعي.

تستخدم المشتتات الحرارية المتكاملة عمليات تشكيل متجانسة، مثل الصب بالقالب، والبثق، واللحام، لتصنيع زعانف التبريد والركيزة (أو غلاف المنتج) ككيان واحد موحد. يعمل هذا النهج على تحسين المسار الحراري من مرحلة التصميم، مما يقلل من المقاومة الحرارية للتلامس والبصمة الفضائية المتأصلة في حلول التبريد التقليدية التي تعتمد على المكونات المجمعة. وفي الوقت نفسه، فإنه يعزز السلامة الهيكلية الشاملة والموثوقية. من خلال لعب دور لا يمكن الاستغناء عنه في تطبيقات مثل شرائح الذكاء الاصطناعي والخوادم ومجموعات الحوسبة (NVIDIA H100/A100 وAMD MI300)، أثبتت المشتتات الحرارية المتكاملة نفسها كواحدة من حلول التبريد السائدة لمعدات الذكاء الاصطناعي المتطورة.

يكمن التحدي الأساسي لخوادم الذكاء الاصطناعي في كثافة الطاقة المتزايدة للرقائق (يتجاوز استهلاك طاقة وحدة معالجة الرسومات المفردة 700 واط، وتصل كثافة التدفق الحراري إلى 350~500 واط/سم⊃2;)، والتكامل عالي الكثافة لقدرة الحوسبة، والمتطلبات الصارمة للتشغيل المستقر على المدى الطويل. تم تصميم الألواح الباردة النحاسية لتلبية متطلبات التبريد لرقائق الذكاء الاصطناعي (GPU/TPU/NVIDIA H100/GB200) التي تتميز بكثافة طاقة عالية للغاية وتشغيل متواصل لمدة 7 × 24 ساعة. تعمل الألواح الباردة النحاسية على تبديد الحرارة بسرعة مباشرة من الرقائق من خلال دوران سائل التبريد الداخلي. وهذا يمنع درجات حرارة الوصلات المفرطة التي قد تؤدي إلى اختناق طاقة الحوسبة أو تلف الشريحة. كحل رئيسي للتغلب على اختناقات تبريد الهواء وإطلاق الإمكانات الكاملة لقوة حوسبة الذكاء الاصطناعي، أصبحت الألواح الباردة الملحومة هي المعيار السائد للتبريد السائل في خوادم الذكاء الاصطناعي المتطورة.

يضمن التبريد المائي FSW، بفضل موثوقيته العالية في الختم وقدرته على التحكم الدقيق في درجة الحرارة، التحكم في تقلبات درجة حرارة رقائق الذكاء الاصطناعي أثناء عملية التحميل الكامل ضمن نطاق صغير للغاية، وبالتالي ضمان استقرار واستدامة خرج طاقة الحوسبة، وتحسين كفاءة تدريب النماذج الكبيرة بشكل كبير وعمر الخدمة طويل الأمد للرقائق. إنها التكنولوجيا الداعمة الأساسية لمنتجات خدمات الذكاء الاصطناعي لتحقيق تبريد 'عالي الكثافة، وانخفاض التسرب، وطويل الأمد' من خلال إنشاء قناة تدفق محكمة الغلق متكاملة من خلال عملية لحام في الطور الصلب وترقية تصميم قناة التدفق التفصيلي (مثل مجموعة القنوات الصغيرة، وقناة تدفق التحكم في درجة حرارة التقسيم، وما إلى ذلك)، وتكون كفاءة التبادل الحراري أعلى بنسبة 30% من تبريد المياه التقليدي. يمكنه التعامل بكفاءة مع التحديات المزدوجة المتمثلة في كثافة تدفق الحرارة العالية للغاية والمساحة المدمجة لرقائق الذكاء الاصطناعي، ومجموعات طاقة الحوسبة عالية الكثافة، وخوادم التبريد السائل، وهو أحد المكونات الأساسية الرئيسية في بنية مركز حوسبة التبريد السائل بالكامل الحالية.

تشمل المتطلبات الأساسية لخوادم الذكاء الاصطناعي التبريد التعاوني لشرائح متعددة، وتكامل طاقة الحوسبة عالية الكثافة، والنشر على نطاق واسع على مستوى الغرفة. وبالمقارنة مع حلول اتصال التبريد السائل اللامركزي التقليدية، تم دمج Manifold، المصمم خصيصًا لتلبية احتياجات التشغيل عالية الكثافة والموثوقية وواسعة النطاق لخوادم الذكاء الاصطناعي، داخل هيكل خوادم الذكاء الاصطناعي. فهو يربط محطات تبريد متعددة مثل اللوحات الباردة لوحدة معالجة الرسومات/TPU والألواح الباردة لإمدادات الطاقة والألواح الباردة لوحدة الذاكرة. ومع توزيع التدفق الدقيق، فإنه يضمن أداء تبريد ثابتًا عبر شرائح متعددة. يعد نظام الاتصال والنشر عالي الكفاءة والمبسط مناسبًا تمامًا للتكامل عالي الكثافة لقوة حوسبة الذكاء الاصطناعي. يتمتع Manifold بقابلية تطوير مرنة وقوية جدًا للنظام بالإضافة إلى ضمانات تشغيل موثوقة، ويعالج تحديات الإدارة الحرارية للأنظمة متعددة الرقائق ومتعددة العقد، ويعمل كمكون حاسم يقود التشغيل واسع النطاق وعالي الكفاءة لمجموعات حوسبة الذكاء الاصطناعي.