英伟达要求供应商开发MLCP技术 AI平台散热成本升三至五倍

    

    

导读目录

    

    

• 英伟达开发MLCP技术的背景


    

• 微通道水冷板（MLCP）技术解析


    

• 成本与供应链影响分析


    

• Rubin与Feynman平台功耗需求


    

• 对行业及市场的潜在影响


    

    

英伟达开发MLCP技术的背景

    

根据 www.Todayusstock.com 报道，消息人士称，为应对新一代AI平台散热需求，英伟达要求供应商开发全新的微通道水冷板（MLCP）技术。此次需求主要源于英伟达的AI新平台Rubin以及下一代Feynman平台功耗可能超过2000W，传统散热方案难以满足高功耗运算的散热需求。

    

微通道水冷板（MLCP）技术解析

    

MLCP（Micro-Channel Liquid Cooling Plate）是一种高效液冷散热方案，通过在冷板内设计微米级流道，实现液体高速循环，从而快速带走高功耗芯片产生的热量。相比传统风冷或液冷方案，MLCP具备热传导效率高、散热均匀、适应超高功耗平台等优势。

    

成本与供应链影响分析

    

据报道，MLCP的单价是现有散热方案的三至五倍。这意味着：

    

    

• 产品单位成本显著上升


    

• 供应链需加速研发和生产高精度冷板


    

• AI服务器和高性能计算平台的总成本可能上调


    

    

下表对比了传统散热方案与MLCP的成本及技术差异：

    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    

散热方案	技术特点	单价相对比例	适用功耗范围
传统风冷/液冷	风扇或液冷散热，结构简单	1x	低至中功耗平台（<1000w）<>
微通道水冷板（MLCP）	微米级流道液冷，高效散热	3-5x	超高功耗平台（>2000W）

    

Rubin与Feynman平台功耗需求

    

Rubin与Feynman平台是英伟达新一代AI计算平台，预计功耗高达2000W以上。高功耗带来散热压力，若采用传统散热方案，可能导致系统温度过高，影响性能与稳定性。MLCP技术则可确保芯片在高负载下维持稳定温度，保障计算性能和寿命。

    

对行业及市场的潜在影响

    

MLCP技术推广可能对高性能计算行业带来以下影响：

    

    

• AI服务器及数据中心散热成本提升，整体硬件价格上升


    

• 供应商加速高精度液冷技术研发，推动散热技术迭代


    

• 高功耗AI平台的部署速度可能受到成本约束影响


    

    

编辑总结

    

英伟达为Rubin与Feynman高功耗AI平台要求开发微通道水冷板（MLCP）技术，单价是现有散热方案的三至五倍，凸显高性能计算对散热技术的挑战。MLCP不仅提升散热效率，也可能推高AI服务器整体成本。随着AI计算需求不断增长，高效液冷技术的普及将成为行业发展的重要方向。

    

常见问题解答

    

    问1：为什么英伟达需要开发MLCP技术？
    

    答：因为Rubin与Feynman平台功耗可能超过2000W，传统散热方案无法满足高功耗芯片散热需求。
    

    

    问2：MLCP技术的主要优势是什么？
    

    答：热传导效率高、散热均匀、适应超高功耗平台，可确保高负载下芯片温度稳定。
    

    

    问3：MLCP成本为什么比传统方案高3-5倍？
    

    答：由于微米级流道设计、材料精度要求高，以及液冷系统集成复杂度增加，使单价大幅上升。
    

    

    问4：高成本MLCP会对市场产生什么影响？
    

    答：可能推高AI服务器及数据中心整体硬件成本，同时加速供应商液冷技术研发与迭代。
    

    

    问5：MLCP技术推广是否会影响AI平台部署？
    

    答：短期可能因成本上升而限制部署速度，但长期有助于高功耗AI平台稳定运行，提升计算性能和寿命。