目前已有公司完成向英伟达送样MLCP 。
随着人工智能芯片性能不断提升 ， 散热问题成为行业面临的关键挑战之一 。 据报道 ， 英伟达正积极联合上游供应链 ， 研发一种名为 MLCP（微通道水冷板）的新型水冷散热组件 ， 以应对未来 GPU 芯片日益增长的热管理需求 。
报道提到 ， 英伟达下一代名为“Rubin”的 GPU 将采用双芯片封装设计 ， 单个设备的功耗预计将突破 2000W 。 虽然这种结构带来了更大的散热面积 ， 但对冷却系统的效率也提出了更高要求 ， 传统水冷方案已难以满足其散热需求 。
目前主流水冷板中的微通道尺寸一般在 0.1mm 至数毫米之间 。 而 MLCP 技术通过在芯片或封装表面进行蚀刻工艺 ， 可将水道尺寸缩小至微米级别 ， 从而显著提升热传导效率 。 此外 ， 该技术还将均热板、水冷板、封装顶盖与芯片裸晶进行高度集成 ， 实现更紧凑和高效的散热结构 。
值得一提的是 ， MLCP 的制造成本显著高于传统水冷板 ， 预计单价可达后者的3到5倍 ， 相应地也具备更高的毛利率 。 然而 ， 由于涉及复杂的流体力学与气泡动力学控制 ， 并存在较高的液体泄漏风险 ， 该技术的商业化进程仍需克服多项技术难题 ， 全面成熟尚需时日 。
业内人士分析称 ， 若GPU全面转向MLCP方案 ， 制造成本将比现行Blackwell盖板高出5至7倍 ， 市场预期MLCP将成为散热重组的“分水岭” 。 据悉 ， 目前已有公司完成向英伟达送样MLCP 。 不过供应链人士坦言 ， MLCP并非AI服务器唯一解法 ， 还有多个其他新散热方案在并行验证 。
Rubin CPX GPU的散热方案不久前 ， 英伟达发布了全新一代Rubin CPX GPU ， 这是一款专为海量上下文处理设计的革命性产品 ， 能够处理百万token级别的软件编码和生成视频应用 。
【英伟达押注MLCP技术，单价为现有散热方案3-5倍】这款新型GPU预计于2026年底上市 ， 将与NVIDIA Vera CPU和Rubin GPU协同工作 ， 组成全新的NVIDIA Vera Rubin NVL144 CPX平台 ， 为AI推理任务带来前所未有的性能提升和投资回报 。
据悉 ， Rubin CPX整机功耗从180-200kw升级到350kw ， 电源和液冷系统面临全新挑战 。 单位面积下的计算和传输功耗越来越大 ， 同时由于计算集群的变大 ， 总功耗也变大 ， 由此产生了高功率的电源和液冷需求 。
预估Rubin CPX芯片的热设计功耗TDP约800W ， 但考虑到包含GDDR7内存的整个模块后 ， 总功耗会升至880W 。 为了冷却计算托盘前部的Rubin CPX模块 ， 机箱前部的散热?式必须从空?冷却升级为液冷 。 而液冷技术每增加一颗CPX芯片 ， 都需要配一块冷板 。
英伟达尝试的液冷方案有报道称 ， 英伟达正在新尝试3种液冷方案 ， 分别是芯片直刻微通道、微通道盖板、液体喷射 。 目前3种方案都在测试中 ， 且微通道方案壁垒较高 ， 是把冷却“直接做到芯片盖板上” ， 通过在盖板内加工微小流道 ， 让冷却液几乎贴身带走 GPU 热量 。
该方案比传统冷板更高效、更紧凑 。 技术难度显著提升 ， 一方面制造工艺复杂 ， 在薄盖板上蚀刻/加工微通道 ， 需要高精度制造和可靠性验证；另一方面是封装和密封 ， 液体密封必须高度可靠 ， 防止渗漏 。 此方案非常适合未来Rubin这种千瓦级GPU 。
根据维谛预测 ， 未来预计每年新增超过1000个大于100KW的机架 ， 截至2024年底 ， 数据中心装机总量达到 54GW ， 预计2026年达到74GW（CAGR13.7%） 。 随着液冷服务器出货量提升 。 预计2030年液冷服务器渗透率能达到35% ， 目前约为10% 。 *声明：本文系原作者创作 。 文章内容系其个人观点 ， 我方转载仅为分享与讨论 ， 不代表我方赞成或认同 ， 如有异议 ， 请联系后台 。
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