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World File Search System液冷
液冷 AI 开发系统
人工智能正迅速成为各行各业的主流技术。虽然目前的观点是，在人工智能训练方面表现出色的服务器必须位于数据中心的受控环境中，但这款配备强大 CPU 和 GPU 的全新创新型 Supermicro 液冷人工智能开发系统可让更多数据科学家、工程师和业务分析师做出更好的决策，同时降低运营成本。Supermicro 通过提供配备最先进 CPU 和 GPU 的人工智能服务器，以及可降低功耗和分贝水平的液冷创新技术，推动人工智能的发展。此外，通过额外购买可选的 NVIDIA AI Enterprise 软件和服务，SYS-751GE-TRT-NV1 是针对人工智能开发专业人士的完整解决方案。通过购买可选的 NVIDIA AI Enterprise 软件订阅，这个独特的系统即可随时投入使用，让开发人员和用户能够以比以往更短的时间提高工作效率。
DTU-70D系列液冷数字超高频电视发射机
NEC Doherty 发射器的核心理念是让客户始终享受每个选定通道的最佳能效（高达 38%）。通过最初将每个 PA 单元的工作频率固定在单个通道中，DTU-70D 实现了最有益和最合适的 Doherty 发射器形式。一旦用户需要更改通道频率，将需要一些时间和工作。但该过程很简单；只需更换放大器的几个组件，既不需要任何特殊仪器也不需要技能。客户可能需要承担这么小的负担，但不必再担心令人愉悦的性能会根据指定通道而波动。将有效确保最低的终身成本解决方案（CAPEX 和 OPEX 效率）。
PowerFlex 700L 液冷交流变频器 - 文献库
• PowerFlex 700L 变频器专为从最简单的速度控制到最苛刻的扭矩控制的各种应用而设计，可与 PowerFlex 700 矢量控制或 PowerFlex 700S 控制一起使用。 • 出色的开环或闭环速度调节功能，适用于从风扇和泵到精确卷绕机控制的各种应用。 • 出色的扭矩产生和严格的扭矩调节功能，适用于挤出机、卷筒纸处理和试验台等要求苛刻的应用。 • 扭矩输入的快速更新时间适合高性能应用。 • 所有这些灵活性都可通过多种控制模式实现：V/Hz 控制、无传感器矢量、采用 FORCE 技术的矢量控制和永磁控制（仅限 700S 控制）。
液冷系统的建模和分析用于热管理应用电子设备
摘要。从电子组件中去除热量，越来越多地用高功率耗散每单位体积微型化，这是要解决的重要工业问题，以避免由于温度过高以及维持性能和操作条件而导致失败。本文介绍了一维热力学模型的开发，以模拟固定PV太阳阵列的逆变器的电子芯片的冷却；这些通常位于非常不同的环境中，包括沙漠或非常炎热的区域，因此其逆变器单元的运行生活受到外部环境条件变化的强烈影响。的结果表明，该模型允许在非常低的计算时间下，可以量化在设计和非设计条件下电子设备的冷却性能和热负载的影响：由于主热交换器的有效性随着对外部环境的影响而在散发器，在散点和环境空气温度的变化方面，对组件的工作温度进行了监控；在这种情况下，模拟了一个简单的控制系统，以限制芯片的最高温度和风扇的气流。已经比较了两种类型的基于乙二醇的制冷剂流体的热性能。
首个基于E级液冷OAI的AI系统解决方案
• Enflame 在 OAI 社区 • Enflame OAM 产品系列 • 液冷 OAI 系统 • CloudBlazer Matrix - OAI 训练集群 • 软件堆栈：CloudBlazer Station
电动汽车电池外部风冷设计与分析
针对锂电池的热失控行为，研究人员提出了多种管理技术，包括风冷、液冷、相变材料冷却等。上述热管理方式中，液冷比热容较大，冷却效果好，更容易实现电池温度均匀分布。液冷的主要缺点是系统总重量大、成本高、可靠性差。PCM冷却具有能耗低、系统配件简单、成本低等优点，但由于PCM固化时间长，无法满足持续散热的要求。鉴于成本低、工业设计简单，风冷系统是应用最广泛的锂电池冷却系统，常用于电动汽车，尤其是踏板车。一般分为主动和被动两种。
超级计算机富岳的系统实现技术
1) 实现低流量高效液冷 为了提高性能，富岳的 CPU 数量是 K 计算机的四倍。此外，CPU 本身的性能也得到了提高，每个 CPU 产生的热量也更大。因此，每个机架的发热量约为 K 计算机的六倍，需要提高冷却性能。通常，通过增加冷却水的流量来改善冷却。然而，这需要更大直径的管道，并阻碍了高密度安装，这是最初的目标。因此，实现低流量高效液冷是一个问题。 2) 在有限的工作空间内进行现场维护 在富岳，CMU 的维护需要现场维护，即在系统本身继续运行时进行的维护工作。然而，CMU 有许多连接，例如用于高速信号、液冷管道和电源的连接，这些连接必须在安装期间插入和移除。