1205 AIサーバーの液冷化が進む中で浮き彫りとなる課題

GPUの消費電力が急上昇し、従来の空冷方式では熱を処理しきれなくなっている。そのため、AIサーバーやデータセンターでは、液冷への移行が避けられない流れとなっている。

Ansys の丁羽辰氏・陳建佑氏は、この転換によって信頼性評価の重要性が増し、複数レベルを跨ぐシミュレーション需要が急拡大していると説明する。

AIサーバーが液冷に移る際、技術者が直面する課題は主に3つある。

① システム統合の難易度が一気に上がる

既存のサーバーはほとんど空冷前提で設計されており、液冷に対応するには、

・部品配置の互換性

・製造性

・配管や接続の密封性

・筐体内の干渉

など、多くの点を再検討する必要がある。

② 主動的な熱管理（Active Thermal Management）が必須になる

AIサーバーは負荷の変動が激しく、その結果、発生する熱も大きく上下する。

そのため、温度変化を予測しながらポンプ流量などを動的に制御する「予測型・自動調整型の熱管理」が求められる。

③ 冷板や液冷モジュールの設計が極端に複雑化する

最適な冷却性能を確保するには、

・微細流路の設計

・流量の均一化

・冷媒の相変化や沸騰挙動

・局所的な高温の抑制

など非常に多くの要素を考慮しなければならず、設計の難易度は大幅に上がっている。

多層的シミュレーションの重要性が急上昇

Ansys は、チップ・冷板レベルのCFD解析（Fluent、Icepak）から、

サーバー・ラック・データセンター全体の熱設計（Thermal Desktop＋Fluent）まで、階層を跨ぐ包括的なシミュレーション環境を提供している。

液冷が主流化するにつれ、以下のような信頼性問題が顕在化しつつある：

・繰り返しの熱サイクルによる疲労

・圧力変動、流体衝撃による部材劣化

・接続部の歪み・ゆるみ・漏れ

これらを解析するため、Ansys は Mechanical、Sherlock、Materials を用いた多物理連成による信頼性解析を推奨している。

高額なAIサーバーやデータセンターでは、故障してから対応するより、事前に不具合を予測し、設計段階で防ぐことがはるかに重要である。Ansys はこの「予測→予防」の仕組みこそが大きな価値だとしている。

液冷は今後さらに普及し、電子機器、金属加工、機械装置など幅広いサプライチェーンに新たな技術課題をもたらす。Ansys のシミュレーションは、開発期間短縮、リスク低減、設計品質の向上に寄与する共通基盤ツールとして位置づけられている。

【推定】液冷化がもたらす産業構造変化

AIサーバーの熱密度は今後も上がり続けるため、液冷モジュールの性能・耐久性が競争力の中核になると考えられる。冷板、マニホールド、接続金具、冷媒材料など、複数分野の企業が巻き込まれ、液冷サプライチェーンは大幅に再編される可能性が高い。

特に「設計段階で予測できる企業」と「事後対応しかできない企業」では、明確な競争差が生まれると推測され、Ansys の多階層シミュレーションは、業界標準ツールとしてさらに存在感を強めるだろう。

新竹研究会