HW-PCM65在AI算力集群中的规模化应用：降本增效与散热优化双突破

     AI算力集群是支撑大模型训练、海量数据处理等高端AI应用的核心基础设施，通常由数百甚至数千台AI服务器组成，整体算力密度极高，散热需求呈指数级增长。对于算力集群的数据中心而言，散热系统的能耗占比高达30%-50%，如何在保障集群稳定运行的前提下，提升散热效率、降低制冷能耗与运维成本，成为数据中心运营与设计的核心课题。HW-PCM65相变导热材料凭借优异的散热性能、高性价比与规模化应用适配性，在AI算力集群中实现了批量应用，实现了散热优化与降本增效的双重突破。

     AI算力集群的散热痛点主要体现在三个方面：一是整体散热负荷大，传统制冷系统难以快速导出集群产生的海量热量，易出现局部热点，影响集群整体运行稳定性；二是散热能耗高，为维持集群正常运行温度，空调、风扇等制冷设备需满负荷运转，导致数据中心PUE（能源使用效率）值居高不下；三是规模化运维成本高，若导热材料长期使用性能衰减，需批量更换，不仅耗费大量人力物力，还会影响集群正常运行。此外，算力集群的规模化采购对导热材料的供应链稳定性与成本控制提出了更高要求。

     HW-PCM65相变导热材料的特性的精准匹配AI算力集群的规模化散热需求。从散热性能来看，其6.5 W/m·K的高导热系数与0.009 °C·in²/W的低导热阻，能大幅提升单台服务器的散热效率，减少局部热点产生，为集群整体散热系统的优化奠定基础；从能耗优化来看，单台服务器散热效率的提升可降低对制冷系统的依赖，减少制冷设备的运行负荷，进而降低数据中心PUE值；从运维与成本来看，HW-PCM65具备长期稳定性，无渗油、无性能衰减，可大幅延长更换周期，降低规模化运维成本；同时，作为国产材料，其性价比优势明显，且供应链稳定，能满足算力集群规模化采购的成本控制与交付需求。

     某大型互联网企业AI算力数据中心的规模化应用案例极具说服力。该数据中心部署了由2000台AI服务器组成的算力集群，主要用于大模型训练与智能推荐算法优化，此前采用国际品牌相变导热材料，面临三大问题：一是采购成本高，单台服务器导热材料采购成本超过200元，集群整体采购成本高达40万元；二是供应链不稳定，受国际物流与贸易政策影响，交付周期长达6周，影响集群扩容进度；三是运维成本高，部分服务器的导热材料使用1年后出现渗油现象，需批量停机更换，每次更换耗时超过3天，影响算力输出。

     为解决上述问题，该企业对HW-PCM65进行了为期半年的小规模试点应用，选取200台服务器替换原有导热材料。试点结果显示，搭载HW-PCM65的服务器满负载运行温度较此前降低3-5℃，散热稳定性更优；数据中心该区域的制冷能耗降低了18%，PUE值从1.6降至1.45；经过1年的运行，HW-PCM65未出现任何渗油、性能衰减现象，无需更换。基于试点效果，该企业决定在整个算力集群中批量替换为HW-PCM65。

     规模化应用后，成效显著：一是采购成本大幅降低，HW-PCM65的单台服务器采购成本较原有国际品牌低25%，集群整体采购成本节省10万元；二是供应链稳定性提升，HW-PCM65的交付周期缩短至2-3周，满足了集群扩容的快速交付需求；三是运维成本降低，批量更换周期从1年延长至3年以上，每年减少运维工时800小时，避免了因停机更换导致的算力损失；四是制冷能耗持续优化，整个数据中心的PUE值稳定在1.4以下，每年节省电费超过120万元。

     对于AI算力集群的结构工程师、散热工程师与数据中心运维工程师而言，HW-PCM65的规模化应用价值体现在全生命周期的热管理优化与成本控制上。在集群设计阶段，工程师可基于HW-PCM65的优异散热性能，优化服务器散热结构与数据中心制冷系统布局，降低设计难度；在采购阶段，稳定的供应链与高性价比可降低采购风险与成本；在运维阶段，长期稳定的性能可减少运维工作量与算力损失。

     随着AI算力需求的持续爆发，算力集群的规模将不断扩大，散热与成本压力将进一步加剧。HW-PCM65凭借在规模化应用中的突出优势，将成为AI算力集群热管理方案的核心选择，助力数据中心实现“更高算力、更低能耗、更低成本”的发展目标。