大厂卷AI和高校搞科研，为啥都选冷板式液冷？

机房里的大厂“凉席”

凭啥成了科技圈的顶流?

冷板式液冷，他们都在争着用?高校搞科

应用场景：AI大模型

高算力密度与能效优化

AI芯片的功耗正以惊人速度攀升，传统风冷无法有效处理如此高密度的研为液冷热量。当AI芯片热到“怀疑人生”，啥都冷板式液冷成了“救世主”。选冷

亿万克为某大厂的板式AI大模型提供性能强大的硬件支持，用液冷板取代传统散热片，大厂为 GPU、高校搞科CPU芯片快速降温。研为液冷相较传统风冷，啥都满载运行时，选冷GPU、板式CPU温度可低30℃以上，大厂不仅可以完全释放芯片超频性能，高校搞科还能有效降低因过热导致的研为液冷硬件故障率，提升芯片稳定性数量级，延长服务器使用寿命。

客户收益：

AI与液冷的强强联手，将整体PUE降至1.2以下，可为客户节省30%-50%电力资源，推动千亿参数模型训练效率，助力客户在AI大乱斗时代脱颖而出。

应用场景：高校科研

实验室精密散热与灵活应用

高校作为科研前沿阵地，其竞争力的提升日益依赖于高性能计算的绿色升级。

亿万克为华南某高校提供完整的冷板式液冷解决方案，包含冷板模块、循环系统、换热系统、监控系统、冷却液、服务器等，该方案支持从单台实验设备到整个科研机房的不同规模应用，高校可根据科研项目的具体需求灵活配置。

客户收益：

传统风冷机房的噪音堪比群星演唱会，而亿万克冷板式液冷系统安静得像图书馆。同时，高效散热+关键部件如泵组采用N+1冗余配置，确保机房服务器稳定工作，保障科研计算的连续性。

应用场景：金融智算

高可靠性与节能降耗的平衡

金融数据中心近年来对PUE要求愈加严苛(如上海要求PUE≤1.25)，且金融业务需7X24小时稳定运行。

亿万克结合金融智算中心发展现状和企业痛点，推出冷板式液冷一体化解决方案，同等空间算力翻倍，轻松应对金融智算高计算量并发需求。同时液冷散热能力大幅提升，亿万克三重智能漏液检测和冗余设计，极大地降低芯片运行降频和宕机问题发生的概率。

客户收益：

某银行数据中心采用亿万克冷板式液冷解决方案后，PUE值低至1.2以下，整体故障率降低30%以上，保障金融业务安全稳定运行，加速绿色金融科技转型。

(责任编辑：探索)