隨著時代的高速發(fā)展，在數(shù)據(jù)時代服務(wù)器已成為數(shù)據(jù)支撐的基礎(chǔ)，服務(wù)器設(shè)備諸如機(jī)架式服務(wù)器、AI超算力中心、儲能電力系統(tǒng)、各大企業(yè)數(shù)據(jù)中心等超算力需求能力越來越高，高效工作的同時帶來的溫升變化更快。良好的控溫能力成為服務(wù)器必須解決的技術(shù)問題之一。

服務(wù)器溫度如不及時控制可能帶來工作不穩(wěn)定、過熱降頻、數(shù)據(jù)缺失、性能下降、甚至宕機(jī)斷網(wǎng)等。那么，如何才能高效的提成服務(wù)器的散熱能力呢？

服務(wù)器根據(jù)應(yīng)用和規(guī)模有以下散熱方式

1、風(fēng)冷：風(fēng)扇驅(qū)動空氣流動散熱，通常搭配合理的風(fēng)道設(shè)計，結(jié)構(gòu)簡單，技術(shù)成熟，成本低易維護(hù)

2、冷板式液冷：冷卻液通過冷板與熱源間接熱交換，兼容性強(qiáng)、易維護(hù)，散熱效率中等

3、浸沒式液冷：服務(wù)器完全浸沒于冷卻液中，服務(wù)器內(nèi)部設(shè)計要求更高，技術(shù)相對復(fù)雜

4、相變散熱：利用物質(zhì)相變吸熱如蒸發(fā)冷卻，具有高效靜音特點，適用辦公及環(huán)境要求更高的場所

5、導(dǎo)管散熱：熱導(dǎo)管熱量至散熱器，利用散熱器自然散熱，無需外部動力，體積小，精密度要求更高，適用中小型服務(wù)器。

為不同服務(wù)器選擇合適的散熱風(fēng)扇需綜合考慮服務(wù)器類型、散熱需求、環(huán)境條件和預(yù)算等因素。服務(wù)區(qū)的散熱方式通常都會與風(fēng)冷相結(jié)合，風(fēng)冷中散熱風(fēng)扇尺寸與散熱能力需要結(jié)合選擇策略和最新技術(shù)趨勢分析：

一、散熱風(fēng)扇類型及適用場景

1.軸流風(fēng)扇

特點：大風(fēng)量、低噪音、易安裝，支持調(diào)速和線路保護(hù)。尺寸多，極速成熟。

適用場景：機(jī)架式服務(wù)器、交換機(jī)、機(jī)柜等需要快速排熱的設(shè)備。

推薦型號：東興岳高風(fēng)量DC軸流風(fēng)扇（60mm至200mm）。

2.離心風(fēng)扇

特點：圓周出風(fēng)、散熱面積大（如密集散熱鰭片）。

適用場景：刀片式服務(wù)器、通信基站、5G 設(shè)備。企業(yè)級服務(wù)器、邊緣計算設(shè)備。

推薦型號：東興岳離心風(fēng)機(jī)225/250/280離心風(fēng)機(jī)

3.鼓風(fēng)機(jī)

特點：流量集中、噪音小，適合發(fā)熱高集中設(shè)備。

適用場景：GPU 服務(wù)器、AI 計算集群。

推薦型號：東興岳9733鼓風(fēng)機(jī)

二、不同服務(wù)器散熱需求及風(fēng)扇選擇

1.機(jī)架式服務(wù)器

需求：高密度安裝，需快速排熱。

選擇：高風(fēng)量軸流風(fēng)扇（如 東興岳 200mm DC 風(fēng)扇）。

2.刀片式服務(wù)器、AI/GPU 服務(wù)器、企業(yè)級服務(wù)器

需求：空間緊湊，散熱阻力大。

選擇：高靜壓離心風(fēng)扇（如 東興岳4028/6038/8038高靜壓風(fēng)扇）。

4.戶外通信設(shè)備

需求：防塵防水，適應(yīng)惡劣環(huán)境。

選擇：防水風(fēng)扇（如 東興岳 IP68 防護(hù)等級風(fēng)扇）。

三、選擇關(guān)鍵參數(shù)

1.風(fēng)量與靜壓

風(fēng)量：決定散熱效率，需匹配服務(wù)器發(fā)熱量。

靜壓：確保氣流穿透密集散熱片，高靜壓風(fēng)扇適合刀片服務(wù)器。

2.噪音水平

企業(yè)機(jī)房：選擇低噪音風(fēng)扇（噪音值 ≤40dB）。

辦公環(huán)境：優(yōu)先噪音控制，避免影響用戶體驗。

3.壽命與可靠性

關(guān)鍵任務(wù)設(shè)備：選擇經(jīng)過嚴(yán)苛測試的品牌風(fēng)扇（如 東興岳、東洲泰恒品牌）。

四、最新技術(shù)趨勢

1.液冷散熱

優(yōu)勢：散熱效率比風(fēng)冷高 30%-50%，適合高功率密度服務(wù)器（如 NVIDIA B100 GPU）。

場景：AI 訓(xùn)練、超算中心。

2.智能散熱系統(tǒng)

技術(shù)：結(jié)合 AI 算法動態(tài)調(diào)整風(fēng)扇轉(zhuǎn)速，優(yōu)化散熱策略。

案例：Google DeepMind 用 AI 降低數(shù)據(jù)中心冷卻能耗 40%。

總結(jié)：選擇散熱風(fēng)扇時，需根據(jù)服務(wù)器類型、散熱需求和環(huán)境條件綜合評估。傳統(tǒng)風(fēng)冷場景下，優(yōu)先匹配風(fēng)量與靜壓；高功率設(shè)備建議考慮液冷或智能散熱系統(tǒng)。通過工具模擬散熱效果（如 CFD 仿真）可優(yōu)化風(fēng)扇布局，提升溫控能力。