液冷正在改变数据中心需要测量的指标

来自行业思想领袖对数据中心领域的洞察与分析。液冷正在改变数据中心需要测量的指标

液冷使跨液冷与空气环境的精确实时测量成为必需，从而改变了数据中心运营。Anu Kätkä，行业视角

2026年11月2日 阅读时长4分钟 Getty Images

对于高密度AI环境，数据中心行业已就液冷做出决定。运行密集AI工作负载的设施已率先采用，而直接芯片冷却——即液体通过冷板直接输送到处理器——在AI优化环境中正变得越来越重要。

问题不再是液冷是否会得到更广泛部署。更重要的运营问题是，在这一新场景下，准确、可靠的测量究竟意味着什么。

液冷解决了热问题。但要让这些系统长期可靠运行，会带来一系列不同的要求，而支撑可靠运行的测量基础设施正是这一转变的一部分。

从一个领域到两个领域

运营液冷设施并非运营风冷设施的简单延伸。它是一个截然不同的运营环境，需要在电力、结构和机械工程、流体动力学和化学以及仪器仪表等领域具备新的专业知识。而在所有这些学科中，测量是使环境可控的那一层。

在传统的风冷设施中，受控环境的管理已为人所熟知。温度、相对湿度和压差背后有数十年的行业实践，并得到成熟的传感器技术以及美国采暖、制冷与空调工程师学会（ASHRAE）等机构发布的标准化指南的支持。运维人员清楚自己在测量什么、为什么要测量、这些信息如何输入控制系统，以及这些数字意味着什么。

液冷显著扩展了这一领域。输送冷水的管道一直是数据中心基础设施的一部分。当冷却通过CDU和冷板一路延伸到芯片时，发生变化的是液侧测量的范围和关键性。

现在需要专用仪表测量的参数包括液温、压力、流量和液位，以及泄漏检测和冷却液健康指标，如pH、浊度、电导率和折射率。每个参数都有各自的失效模式，必须在冷却回路性能和液体质量的背景下加以理解。

液冷在空气侧冷却没有余量时接手，但空气侧管理对其他所有方面仍然必不可少。直接芯片冷却带走最热组件的热量，但残余热量仍需通过空气管理。这就是为什么运维人员需要同时理解这两种环境。

液冷环境中的测量

除了液侧参数外，数据机房内以及冷却系统关键部位的环境条件也必须主动管理。露点是风险集中的领域之一。

液冷通过使冷液体在冷板上循环来提高效率。然而，在空调空间内，较冷的管道也存在冷凝风险。当管道表面温度降至环境露点以下时，设备附近可能形成水，而一旦发生故障事件，其后果可能远远超出任何维护预算。

一种常见做法是将冷却液供液温度保持在实测环境露点以上至少2°C。冷却液分配单元负责维持这一裕量，但前提是它必须持续、准确地掌握实际露点情况。

在所有这些参数上的测量挑战并不新奇。它依托的是成熟的传感器物理原理。更大的挑战在于正确应用这些物理原理，即理解应在何处测量，以及传感器数据应如何输入控制决策。

动态设施需要动态测量

AI工作负载与传统数据中心工作负载存在根本差异，而这些差异对冷却至关重要。AI训练任务密集，AI推理则具有间歇性。一个集群可以在几分钟内从空闲升至满载，产生热输出的急剧变化，冷却系统必须实时响应。

管理该集群的CDU需要持续控制冷却回路，确保供液和回液温度保持在限值以内，压力和流量保持在容差范围内，并且随着工况变化，冷歧管附近的环境露点保持在容差范围内。

可靠的测量正是实现这种动态控制的前提。如果没有覆盖设施各处关键参数的准确、实时数据，控制系统就可能基于延迟或不准确的信息运行。

后果可能层层放大。冷却效率低下会浪费能源。冷却不足会使硬件面临风险。过度校正会浪费能源并降低运行效率。

机架密度将持续上升，而这一进程中的每一步都会增加测量需求，而这些需求尚无法受益于数十年积累的成熟行业实践。

可靠的测量让运维人员确信，冷却基础设施及其所支持的计算硬件均在安全参数范围内运行。可靠的测量使控制更加精确，帮助设施实现效率目标，并在工况开始漂移时提供早期预警。

没有可信的测量，液冷数据中心就只能靠假设运行。

随着冷却架构日益复杂，空气侧与液侧环境越来越需要协同工作，理解在这种环境中严谨的测量意味着什么，正是下一阶段艰巨工作的起点。

Anu Kätkä是Vaisala的数据中心与关键环境负责人，在楼宇自动化、楼宇管理系统以及计量与监测解决方案方面拥有丰富经验。她的专业重点在于通过准确的环境测量和先进的监测技术，帮助数据中心提升运行可靠性、能源效率和可持续性。查看更多Anu Kätkä的内容

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