2025.11.14
AI 伺服器液冷模擬分析，幫您降低散熱測試成本！
AI 伺服器液冷模擬分析，幫您降低散熱測試成本！
隨著 AI 技術和大型語言模型的快速發展，AI 伺服器的運算需求逐漸增加，也帶來更高的熱密度與散熱挑戰。若無法有效散熱，將導致設備運作效能下降，甚至引發故障或損壞。為了維持運算穩定性與能源效率，液冷散熱成為 AI 伺服器最主要的散熱方式。
然而，液冷散熱雖然能有效降低 AI 伺服器的核心溫度，但在實際設計與導入過程中，企業常面臨多項挑戰，例如：流體分布不均、熱阻過高、管路設計複雜、材料疲勞影響可靠性等問題。這些問題如果未提前預測與驗證，不僅增加實體測試成本，也會造成安全上的疑慮。
為什麼 AI 伺服器需要液冷散熱？
AI 伺服器通常搭載高功耗處理器與 GPU，其運算密度高、熱量集中，傳統風冷或一般水冷板已經無法滿足散熱需求。當晶片局部溫度過高，不僅運算效能會下降，還可能造成硬體故障或縮短使用壽命。
液冷散熱可直接將熱量從晶片或熱源快速傳導出去，有效降低整體溫度。常見的液冷散熱方式包括：
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液冷式：利用水冷板、分歧管與水管將熱量從晶片導出，透過冷卻液循環帶走熱能。
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浸沒式：將伺服器元件直接浸入非導電冷卻液中，透過液體的高效熱傳導及對流，達到更低的運作溫度。
無論哪種方式，都需要精確的設計與分析，才能確保散熱模組的效能與可靠性。
液冷散熱中的關鍵元件
除此之外，液冷散熱的效率也與各個關鍵元件息息相關：
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水冷板：必須優化通道結構、液體流速分佈與流體壓力，確保各高熱區可得到足夠的冷卻。
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分歧管：負責將冷卻液精準分配至各水冷板通道，並維持流量平衡。
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冷卻液分配裝置、泵浦、熱交換器：確保液體循環穩定、控制溫度等。
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機房散熱布局：除了 AI 伺服器的液冷設計，機櫃、管路、機房空調或冷排的佈局與熱管理也需要納入整體考量。
液冷散熱常面臨的問題與挑戰
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流體分配不均：不均勻流量會導致局部過熱、乾涸現象，造成散熱效能降低，容易導致電子元件的損壞。
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熱阻與散熱效率不足：散熱板、管路與冷卻液接觸面不足或設計不佳，導致無法有效將熱能帶走，造成元件處於高溫狀態。
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管路設計複雜：液冷管路須避開電路與結構阻礙，確保流暢，需設計迭代多次，增加開發成本與時間。
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結構熱應力與材料疲勞：長期高溫下金屬、水冷板或分歧管可能導致元件疲勞甚至有冷卻液外洩風險。
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更換冷卻液的成本與環保問題：散熱系統一旦出現問題時，冷卻液必須全部更換，並將損壞的零件進行維修。
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蒸氣積聚：兩項浸沒式冷卻在不同熱負載條件下，若氣化區域未能及時將蒸氣排出，可能導致冷卻失效，甚至是爆炸。
面對上述挑戰，若僅依靠實體測試，不僅成本高昂、耗時，也難以在早期設計階段就發現潛在問題。因此導入模擬軟體便能大幅提升效率與可靠性。
Fluent 流體模擬分析
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解決流量不均的問題：使用 Fluent 可模擬冷卻液在分歧管中在不同流量條件下的液體分佈狀況，確保冷卻液能夠均勻運送至各個冷水板，降低乾涸現象的發生，以提升整體液冷效率與穩定性。
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掌握溫度分佈與熱傳效率：使用 Fluent 可精準模擬冷卻液在水冷板、分歧管通道內溫度分佈與熱傳遞效率，解決因局部高熱區冷卻不足導致晶片溫度過高的問題，幫助工程師在設計初期就能改善冷卻管線設計，確保每個元件都能維持在安全溫度範圍內。
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分析熱阻變化：可透過 Fluent 模擬固體材料與流體間的熱傳導過程，準確預測各接觸面的熱阻變化，協助工程師降低接觸熱阻、提升整體散熱效率、減少能耗浪費。
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預測流體應力分佈：結合模擬分析結果，可透過雲圖觀察因溫度梯度導致的熱應力集中區域，提前防範結構變形或漏液風險。
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模擬氣體與液體的相變：使用 Fluent 可精準預測不同熱負載條件下的氣體區域，避免蒸氣積聚，幫助提升兩項浸沒式冷卻的安全性。
Mechanical 結構熱傳分析
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使用 Mechanical 可模擬因冷卻液溫度變化造成的零組件變形與結構疲勞問題，並預測零組件疲勞壽命分析，幫助工程師掌握結構潛在問題，降低後續維修以達到環保目的。
浸沒式液冷系統的模擬結果展示
兩項浸沒式冷卻的模擬結果圖
蒸氣體積比率
運用模擬軟體為液冷散熱帶來了什麼好處？
在設計初期導入 Ansys Fluent 以及 Ansys Mechanical 的液冷散熱模擬分析 ，可幫助工程團隊提前驗證多項流變化、熱負載條件、壓力變化、溫度分佈以及零組件疲勞壽命，提前預測局部過熱、乾涸以及蒸氣聚集等風險，減少實體原型測試的次數，可大幅降低測試成本與開發時間，也能避免因散熱失效造成的維修與運行風險。
同時，藉由模擬分析結果，工程師可優化水冷板、分歧管與零組件的熱管理設計，提升整體散熱效能與能源效率。不僅確保 AI 伺服器液冷散熱在高負載運作下穩定可靠，也幫助企業縮短開發週期、提升市場競爭力。
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