AI運算時代的機櫃設計指南｜用機櫃把散熱與效率拉滿
一、機櫃在 AI 時代的角色：導風、隔熱、供配電、相容液冷
AI 運算的浪潮正改變資料中心的核心結構。隨著 GPU 伺服器功率密度動輒超過 40 kW，一個單櫃的熱負載相當於以往整排伺服器機櫃的總和。此時「機櫃」已不只是裝機的容器，而是導風、隔熱、配電、支撐與液冷整合的關鍵節點。
一個成功的 AI 機房設計，不只取決於單台伺服器規格，而是「櫃內氣流」＋「行列封閉」＋「機房回風路徑」三者的整合效率。
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導風：確保冷風能順利從前門導入，經過伺服器熱源後由後門排出。
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隔熱：防止冷熱空氣混流，維持氣流方向一致。
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供配電：支援高瓦數伺服器的電源冗餘與整線管理。
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液冷相容：為未來升級 RDHx（Rear Door Heat Exchanger）或冷板系統預留空間。
二、機櫃在散熱中的角色：把「冷」送到位，把「熱」帶出去
1. 氣流方向是王道：前進後出（Front-to-Back）
AI 伺服器幾乎都採用前進風、後出風設計。若機櫃門型或開孔率不足，將導致風阻上升、冷卻效率下降。
2. 門型與開孔率設計
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前門開孔率建議 ≥ 75%：確保冷空氣能有效流通。
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後門開孔率 ≥ 80% 或採蜂巢式孔型，以減少排風阻力。
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高密度應用可考慮穿孔鋁門或加裝後門熱交換器（RDHx）。
3. 封堵與隔離管理
未使用的空槽應加裝擋風板（Blanking Panel），防止冷空氣短路；線材孔洞須以刷條封堵，避免熱氣回流。
4. 佈線與阻風
纜線過多、路徑錯亂會嚴重阻礙氣流。建議使用垂直走線槽與頂置纜線架分流，避免線材堵住風道。
三、氣流設計與冷熱通道：從櫃內到行列的一致性
1. 冷熱通道（Cold/Hot Aisle Containment）
在 AI 機房中，冷熱通道的封閉設計是效率核心。冷通道封閉（CAC）適合高功率、高密度伺服器；熱通道封閉（HAC）則利於整體空調控制與能源回收。
2. 行列式空調與頂置排風
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行列式空調（In-row Cooling）：讓冷風就近送入機櫃，縮短氣流路徑。
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頂置排風（Overhead Return）：將熱氣引導至天花板回風區，提高冷卻效率。
3. 監測點位與指標
安裝溫濕度感測器於櫃前、櫃後、頂部與底部位置，持續監測 ΔT（進出風溫差），確保冷氣分配均勻。
4. 實務優化
可利用 CFD 模擬（Computational Fluid Dynamics） 分析氣流路徑，找出熱點（Hot Spot），再透過擋板或導風罩微調，達到最佳能效比。
四、高密度伺服器的機櫃選擇：規格、承重與相容性
1. 尺寸與承重
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標準 42U 高、600mm 寬、1000mm 深已逐漸不敷使用。
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AI 機櫃建議採 1200mm 深、700mm 寬 規格，以容納大型 GPU 伺服器。
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承重建議 ≥ 1500 kg，支撐滿載設備與供電模組重量。
2. 配電與冗餘
AI 運算對電力穩定度極高。每櫃應配有雙路 PDU（Power Distribution Unit），並支援 32A 以上輸入電流。
3. 維護與安全
滑軌設計、快拆門板與安全鎖具能提升維護效率與防護性。建議使用具 EMI 抑制與防震結構的產品。
4. 液冷相容
若預計導入液冷，選購時需確認：
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櫃體可安裝 RDHx 或冷板液冷模組。
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管線預留孔位與冷卻液接頭位置。
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機櫃底座具備防滲漏托盤設計。
5. 驗收清單（櫃內）
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開孔率達標
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擋風板完整
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線槽封堵妥善
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PDU、感測器配置正確
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承重測試通過
五、從櫃到房的落地路線：低風險逐步升級
第1階：風冷做到頂
在既有風冷架構中透過氣流導向優化、封堵管理、冷熱通道封閉，即可提升 20% 散熱效率。
第2階：局部 RDHx 或冷板液冷
針對最熱區（如 GPU Cluster）導入 局部後門熱交換器（RDHx） 或冷板液冷，減輕機房整體負載。
第3階：混合式長期規劃
最終可導入混合式架構，結合風冷與液冷系統，搭配動態能耗監控平台，逐步升級而非一次性更換，降低風險與成本。
六、FAQ：實務常見問題解析
Q1：前門/後門的開孔率要多少才夠？
前門至少 75%，後門 80% 以上；若採高密度 GPU 櫃，建議選用穿孔鋁門或整合式 RDHx。
Q2：既有 42U 600×1000 櫃可以撐 AI 伺服器嗎？
多半不建議。深度不足、承重不夠、氣流阻力高，建議更換為 1200mm 深的高承重櫃。
Q3：冷通道 vs 熱通道封閉，哪個更適合？
若追求極致散熱與能源回收，熱通道封閉（HAC）更有效；若空調布局受限，冷通道封閉（CAC）更容易導入。
Q4：要不要一開始就上 RDHx 或液冷？
不需一步到位。可先以風冷優化與局部液冷混合方式，待伺服器密度或功率上升後再全面導入。