初创公司受核反应堆启发的冷却系统或使数据中心更可持续

<p>人工智能的崛起正依托于数据中心的巨大扩张。数据中心<a href="https://www.epri.com/about/media-resources/press-release/trb5wwt7oemdbkaamxrccqkq2ktteae8" target="_blank">预计</a>到本十年末将占美国总用电量的9%至17%。目前，数据中心约三分之一的电力用于冷却运行AI模型的芯片。</p><p>这正是Ferveret致力于提高效率的环节。这家初创公司由前MIT核工程博士后Reza Azizian和MIT核科学与工程系Esther and Harold E. Edgerton副教授Matteo Bucci创立，正在将核反应堆的技术方法应用于芯片冷却，实现零耗水和显著降低电力消耗。</p><p>该公司的冷却系统将计算机服务器浸入一种特殊液体中，其吸热效率远高于风扇吹送的空气。这种方案与其他液冷系统的区别在于气泡：Ferveret的自适应相变冷却（APC）方案在服务器表面产生更小的气泡，这些气泡更频繁地脱离，从而加速传热过程。</p><p>Ferveret已在与包括数据中心开发商和运营商CleanSpark、AI加速器公司FuriosaAI以及美国最大数据中心运营商之一Switch在内的公司测试其解决方案。</p><p>在最近与加州大学洛杉矶分校Samueli计算机科学系合作的一项研究中，Ferveret发现其APC方案相比最先进的液冷方案，计算能效提升了15%。该公司表示，将这些节省与Ferveret的功率控制系统相结合以优化运行条件，可使数据中心在相同功率下从其AI模型中获得35%更多的token（文本或数据的小片段）。</p><p>“我们的目标是让数据中心尽可能可持续，并帮助它们将每一瓦电力都用于生成最有用的输出——token，”Azizian说。“我们的系统支持运行更强大的芯片，帮助数据中心大大减少能源浪费，并且这一切都是在零耗水的情况下实现的。”</p><p><strong>从核反应堆到AI</strong></p><p>2013年，Azizian在MIT做博士后时遇到了当时担任研究科学家的Bucci。他们共同研究核反应堆中的传热问题，之后Azizian进入工业界，将注意力转向芯片冷却。Azizian先是在微软的HoloLens增强现实头显项目工作，随后加入Nvidia——该公司生产企业用于训练和运行最新AI模型的图形处理单元。与此同时，Bucci继续在MIT进行研究，并于2016年成为助理教授。</p><p>2017年，Azizian第一次走进数据中心时，被那些为冷却而布满整个建筑的巨大嘈杂风扇所震撼。</p><p>“我当时想，‘天哪，这可不是给设施散热的方式，’”Azizian回忆道，并指出风冷仍可能占据数据中心输入功率的40%。“这不是一种高效的做法，但由于它没有损害性能，没人关心冷却技术已经过时50年了。”</p><p>Azizian开始与Bucci讨论将他们在优化核反应堆传热方面的知识应用于数据中心。科学家们花了数十年寻找在核反应堆中更好传递热量的方法。</p><p>“传热决定了你能从反应堆堆芯中提取多少能量，而这也直接转化为收入，”Azizian解释道。</p><p>两位创始人于2021年创办了Ferveret。自Azizian第一次走进数据中心以来，情况已发生很大变化。芯片公司在芯片上集成了越来越多的组件，因为人工智能的爆发使得从有限的电力供应中榨取尽可能多的计算能力变得至关重要。</p><p>这促使数据中心运营商使用液体来冷却芯片——通常通过一种称为浸没式冷却的技术，将芯片浸入液体中。最有效的浸没式冷却形式是将液体加热到沸腾。</p><p>“液体是比空气更好的传热介质。这就是为什么当你把手伸入室温的水中时仍会感觉冷，”Bucci解释道。“当液体沸腾时，它去除热量的能力更强，因为相变需要大量能量，而这些能量正是你从芯片上带走的热量。这使得你能够在芯片和液体之间温差极小的情况下传递大量热量。”</p><p>不幸的是，沸腾液体会增加系统的复杂性，因为它迫使操作人员在控制压力、温度和液位的同时捕获气泡并使其重新液化。</p><p>Ferveret的系统借鉴了核反应堆中的一种称为过冷沸腾的工艺。它使用低沸点液体，且不含其他方法依赖的有毒PFAS“永久化学品”。在芯片表面，Ferveret的液体产生的气泡比其他浸没式冷却方法更小。这些气泡更频繁地脱离并迅速在周围液体中重新凝结，加速了芯片表面的气泡再润湿循环，从而加快热传递。</p><p>Ferveret以小型机箱形式交付其APC系统，每个机箱容纳一台服务器。创始人表示，他们的模块化系统使部署更容易，并简化了维护。</p><p>“物理原理使我们能够实现过去不可能达到的外形尺寸，”Azizian说。“大多数浸没式冷却解决方案是大型水箱，人们将服务器浸入其中。我们提供了一种更小、模块化的机架式解决方案，使其能够适应现有基础设施，因此人们更容易部署我们的技术。”</p><p>Ferveret还提供控制软件，实时调整每台服务器的功率输入，以进一步提高效率。</p><p>“我们提供全栈系统，包括冷却机箱、机架、冷却分配单元以及测量温度和压力的传感器，”Bucci说。“我们的软件监控这些传感器，并优化每个机箱内的运行条件，以确保系统能耗最小化。”</p><p><strong>用更少资源实现AI</strong></p><p>除了帮助数据中心更高效运行外，Ferveret还通过使在可再生能源更丰富的偏远地区运营数据中心变得更容易来提高可持续性。</p><p>“阳光充沛的地方往往水资源匮乏，因此我们无水的优势在于，您可以在拥有太阳能但缺乏冷却水源的地方建设数据中心，”Bucci说。“这项技术有助于在通常缺乏资源的地区部署数据中心，包括非洲、中东以及当然还有美国部分地区。这是一个巨大的突破。”</p><p>Ferveret正在与被称为超大规模云计算公司的大型企业洽谈，目前是Nvidia面向初创公司的Inception计划成员。该公司计划在今年晚些时候宣布扩大合作伙伴关系。此后，创始人计划迅速扩大其技术规模，以帮助AI行业在不进一步给地球带来压力的前提下继续发展。</p><p>“计算行业正面临电力获取方面的巨大挑战，并且在许多地区还面临水资源获取问题，”Azizian说。“随着行业的发展，这些限制只会变得更加严峻。这些数据中心运营商的主要目标是利用他们拥有的电力获得更多token。我们已经证明我们可以做到这一点。”</p>