AI 伺服器專用散熱模組：設計關鍵與選型指南

AI 伺服器進入高密度時代後，「散熱模組」不再只是配件，而是直接決定你能不能把 GPU 算力買回來、跑滿、跑久的效能閥門。本篇用採購/商務能落地的語言，整理液冷散熱模組的選型重點、導入策略與經濟評估框架，幫你把升級從「工程討論」變成「可簽核的商業決策」。

1. AI 高密度時代，散熱模組成為「效能閥門」

TDP 疊加 → 熱點管理 → 降頻/誤碼/壽命與 OPEX

AI 伺服器的成本結構跟傳統伺服器完全不同：GPU、HBM、NVLink/交換晶片等核心元件價格高、功耗高、熱點集中。散熱跟不上時，

常見代價不是「溫度高一點」，而是：

• 降頻：算力買了但跑不滿，吞吐量直接折損

• 錯誤率上升：高溫對高頻記憶體與高速互連更敏感，穩定度/重跑成本上升

• 壽命與維修成本攀升：風扇高速運轉、熱循環加劇，讓 MTBF 壓力變大

• OPEX 上升：散熱耗能（風扇/空調/泵浦）成為「寄生功耗」，PUE 不易壓下來

採購決策的本質：散熱模組不是只比單價，而是比「把算力穩定轉化成產出」的能力，以及長期維運成本。

以「模組化散熱」對應異質節點（GPU/CPU/VRM/NVMe）

AI 伺服器是典型異質系統：
GPU/CPU 是高熱通量主熱源，HBM 有更嚴格的溫度上限，VRM/NVMe 則分佈在板上不同位置。
因此散熱不能只押一種解法，而要用「模組化」把熱源分級管理：最熱的用最強的，次熱的用成本更優的。

2. 熱源地圖與模組對位：對準最熱的地方用最對的模組

GPU/CPU/VRM/HBM/NVMe 熱點分佈：點熱源 vs 面熱源

採購在評估方案前，建議先要求供應商或內部工程提供一張「熱源地圖」，至少要回答：

• 點熱源：GPU/CPU 核心常呈現集中熱點（hotspot）

• 面熱源：部分模組/板區呈現較分散的發熱

• 溫度敏感元件：如 HBM、特定高速元件，可能有更低的溫度紅線

• 熱循環特性：推論工作負載通常更突發，熱循環更劇烈，對介面材料與可靠度更敏感

你不需要背公式，但一定要有這張地圖，因為它會直接決定「哪些節點必須冷板化，哪些維持風冷即可」。

模組匹配

用採購可用的「模組對位」方式快速匹配：

• GPU/CPU（最熱、最值錢）：優先評估 冷板（Cold Plate）DTC/D2C

• HBM（溫度紅線更敏感）：通常跟著 GPU 冷板一起設計，重點是均溫與介面穩定

• VRM/NVMe（分散、數量多）：可先維持風冷或局部導熱/導風，避免一次把系統複雜度拉滿

• 過渡期策略：先把最熱節點冷板化，其餘維持風冷，是目前最常見、風險也最可控的路線

3. 冷板（Cold Plate）設計關鍵（採購要看的不是「有沒有」，而是「怎麼做、怎麼控風險」）

流道拓撲：微通道/針狀/紊流促進；壓損 vs 換熱的折衷

冷板好不好，核心在「同樣的流量與泵浦能耗下，能帶走多少熱」。這通常牽涉到流道設計：

• 微通道：換熱強，但常伴隨更高壓損（需要更強泵浦/更高系統要求）

• 紊流促進/射流衝擊/分流設計：目標是在不無限拉高壓損的情況下，優先照顧最熱區域

• 採購要問的重點：在目標工況下，供應商能否提供「熱表現 + 壓損 + 需求流量」的成套數據，而不是只給冷板材質或外觀

建議你把「壓損」視為成本：壓損越高，泵浦與管路成本、失效風險、維運門檻都會提高。

材料相容與腐蝕：銅/鋁/不銹鋼與冷卻液化學相容；異材電偶腐蝕

液冷最容易被低估的隱形成本是「腐蝕」。採購需要建立一條鐵律：

• 冷板主流多為銅系，系統內若混入不相容金屬（例如未妥善處理的鋁件），就可能引入電偶腐蝕風險。

• 冷卻液通常含抑制劑，但抑制劑有消耗性，需要監測與維護。

採購檢核清單（建議納入規格書）

• 流體接觸部件（wetted parts）材質清單

• 冷卻液配方建議與相容性聲明

• 抑制劑/水質監測計畫（頻率、指標、補充/更換週期）

接頭與密封：快速接頭等級、O-ring 材質、壓測與漏液偵測

DTC 液冷大量使用快速接頭（UQD）。採購真正要買到的是「可維修」與「低漏液風險」：

• 快接等級：是否支援盲插需求、容差、斷開滴漏控制

• O-ring 材質：是否匹配水基冷卻液（常見會優先用耐水耐醇類的材質）

• 壓測/漏測：出貨前與現場導入的壓測標準、允收條件、失效處置

同時建議把「漏液偵測」視為方案的一部分，而不是事後加裝。

與歧管（Manifold）整合：抽拉維修空間、滴水盤、排氣/排液

採購常忽略但後期會痛的，是維修便利性：

• 伺服器抽拉是否容易碰到管路

• 是否有滴水盤/導流設計（把最壞情境變可控）

• 排氣/排液是否有 SOP、是否需要停機、平均處置時間（MTTR）多長

這些都會直接影響機房維運成本與 SLA 風險。

CDU 與板換：熱交換能力、冗餘、濾芯、液質監測

對採購來說，CDU 是液冷的「系統級心臟」：

• 熱交換能力：是否匹配你的機櫃密度與擴充計畫

• 冗餘設計：泵浦/電源/控制是否具備 N+1

• 濾芯與過濾精度：微通道怕顆粒，濾芯更換策略與告警機制要清楚

• 液質監測：pH、電導度、抑制劑濃度/趨勢，是否能落地執行

4. 風冷模組做到頂：何時足夠、何時升級

風冷極限：高靜壓風扇、封板/導風罩、Fin Stack 優化、風扇曲線

在某些場景，風冷仍可能是成本最優解：
透過高靜壓風扇、導風罩與散熱片堆疊優化，加上合理的風扇曲線策略，能把風冷再往上推一段。

判斷換代門檻：進風口溫度難控、GPU/CPU 降頻、噪音/能耗快速上升

但當你看到以下訊號，就該把「冷板化」列入採購路線：

• 機櫃進風口溫度越來越難控，熱回流明顯

• GPU/CPU 出現持續或頻繁降頻事件

• 噪音與風扇能耗快速上升（而且仍壓不住溫度）

• 單櫃密度提升受限，擴建壓力提前到來

過渡做法：最熱節點先上冷板；其餘維持風冷（混合式）

最推薦的過渡策略是：
GPU/CPU 先冷板化（DTC），其餘 VRM/NVMe 先維持風冷。
好處是：算力核心先被保住，導入難度與維運複雜度不會一次爆表。

5. 設計 KPI、驗證與維護（把「可行」變成「可簽核、可量產、可維運」）

指標：ΔT、熱阻、壓損、流量、噪音、能耗、降頻事件

採購在合約/規格書中，建議把 KPI 寫成可驗證的條件，例如：

• 溫升目標（ΔT）與環境條件（進風/進水溫）

• 壓損與需求流量範圍

• 噪音與能耗上限

• 降頻事件（例如：滿載連續運行下，降頻不得超過某門檻/不得發生）

驗證：CFD + 樣機熱測 + 壓測/漏測 + 長期循環（溫/濕/振動）

採購角度要確保「不是 Demo 能跑，而是量產能穩」：

• CFD 與假設邊界條件說明

• 樣機熱測（測點、工況、穩態/動態）

• 壓測/漏測流程與允收

• 長期循環可靠度（熱循環、濕熱、振動等）

維護：濾芯更換、液質監控、快接點巡檢、SOP 與演練

液冷不是「裝了就好」，而是「運維制度」的一部分。建議導入時同步建立：

• 濾芯更換週期與備品策略

• 液質季度採樣（或等效監測）與異常處置

• 快接點巡檢表與演練流程

• 漏液事件的分級應變與責任界面（避免出事才吵保固）

6. 導入策略與 ROI：讓升級變成經濟決策

路線圖：風冷做到頂 → 最熱節點冷板化 → 視數據擴張

建議用「小步快跑、數據擴張」：

1. 先把風冷優化做到頂（確認瓶頸真的是熱）

2. 最熱節點冷板化（GPU/CPU）做 POC

3. 依 POC 數據決定擴張到全櫃/全列

TCO/ROI 架構（採購可直接套用）

你可以用這個框架做內部簡報：

• 年省電費
  =（風扇能耗下降 + 空調負載下降 + PUE 改善效益）× 年用電量 × kWh 單價

• 櫃密度提升效益
  → 延後擴建 CAPEX（或減少機房租賃/建置）

• 回收期
  = 初始投資 /（年度節省 + 延後擴建折現）

小提醒：AI 專案常見的「最大 ROI」不是省電，而是把滯留電力/空間釋放出來，用同樣供電做出更多有效算力。

POC 建議：以自家模型/資料量測吞吐、溫度、能耗、噪音

採購最需要的 POC 交付不是照片，而是可對齊財務的數據表：

• 吞吐量（Training/Inference）與降頻事件

• 最高溫/均溫與熱循環波動

• 風扇/泵浦能耗、整機功耗

• 噪音（若環境敏感）

• 維護工時與可達性（抽拉、快接、排氣排液）

7. 常見問題 FAQ

冷板導入最大的風險是什麼？如何控管？

最大風險通常來自「漏液、腐蝕、水質污染與維護不當」。控管方式是：材質相容性管理、快接等級與密封件選型、壓測/漏測制度、濾芯與液質監測、以及漏液偵測與 SOP 演練。

均熱板與冷板可同時用嗎？

可以。均熱板擅長均溫/熱擴散，冷板擅長把熱快速帶走。實務上常見依熱源分級搭配，但需注意堆疊介面會增加複雜度，需用驗證數據確保收益大於成本。

混合式散熱會不會讓維護更複雜？

會增加一些維運項目，但混合式通常是最可控的導入路線：把維護複雜度集中在最值錢、最熱的節點（GPU/CPU），其餘維持熟悉的風冷。關鍵在於 SOP、備品與責任界面先定清楚。

液冷會不會讓保固出問題？

保固風險通常取決於「是否為原廠/合規整合」與「責任歸屬是否清楚」。採購建議在導入前就把液冷系統的整合邊界、驗收與保固條款寫進合約，避免漏液事件後無法判定責任。

想把 AI 液冷散熱模組「選對、導入穩、可量產」：建議直接與品達科技聯繫

如果你正在評估 AI 伺服器的散熱模組（尤其是 DTC 冷板、歧管/快接、CDU、混合式架構），建議把以下資訊整理好，

直接與品達科技對接，能最快縮短選型時間並降低導入風險：

• 機櫃目標功率密度、GPU/CPU 型號與 TDP

• 目標溫升（ΔT）與環境條件（進風/進水溫、機房限制）

• 噪音/能耗目標與維運能力（是否可建立液質監測與 SOP）

• 希望的導入方式（POC → 小量 → 量產）

品達科技可用「系統方案」的角度，協助你把散熱升級做成可驗證、可維運、可簽核的商業決策。