當前Nvidia顯卡在深度學習方面的性能表現(xiàn)測試中，最為引人注目的當屬A100與RTX 30系列。下圖可見，A100在深度學習方面表現(xiàn)最為強勁，RTX 3090排第二，但若考慮到性價比，無疑是3090更受大眾歡迎。

于是就有客戶自組了雙路3090深度學習服務器，但是由于雙卡間散熱風道有限，以及3090背部GDDR6X顯存高溫的問題，位于上方的單卡在滿負載運行的時候，GPU溫度常從室溫馬上飆升過100℃，高溫降頻與宕機時有發(fā)生。

即使降頻運行時，也需長期保持在高溫狀態(tài)下運行，畢竟模型訓練也不是幾分鐘完事，讓如此昂貴的GPU一直發(fā)燒真是讓人太心疼...

眾所周知，如果散熱不良，高溫不僅會降低芯片的工作穩(wěn)定性，還會因為模塊內部與外部環(huán)境間的溫差而產生過大的熱應力，影響芯片的工作頻率、機械強度及可靠性。電子原件的故障發(fā)生率隨工作溫度的提高而呈指數(shù)關系增長，單個半導體元件的溫度每升高10度，系統(tǒng)的可靠性將降低50%。

當傳統(tǒng)風冷已經無法滿足需求時，液冷成了高密度計算散熱的不二選擇，液冷技術不僅降溫快、能耗低，而且是最環(huán)保的。

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