AI服务器热管理性能测试

AI服务器热管理性能测试适用于搭载高功率CPU、GPU、AI加速器及高速存储器件的服务器产品，尤其适用于采用冷板液冷、浸没式液冷以及风液混合冷却方式的高密度计算设备。测试通常在规定的运行负载和冷却条件下，对关键发热器件、冷却回路及整机内部温度状态进行监测，评价服务器在持续高负载运行时的热管理表现。

AI服务器在高算力负载下会产生较高且持续的热量，热管理性能不足可能导致GPU或CPU温度升高、局部热点、性能降频、冷却介质温升异常以及系统热稳定性下降。通过热管理性能测试，可以对不同负载阶段的温度、流量、热阻和热量传递状态进行数据化验证，判断服务器的热控制能力是否满足规定运行条件及项目技术要求。

适用产品

AI服务器热管理性能测试可根据服务器架构、处理器配置、冷却方式和实际应用环境确定测试条件，重点适用于高热流密度和长时间高负载运行的计算设备。

• AI训练服务器
• AI推理服务器
• GPU服务器
• 高密度计算服务器
• 采用冷板液冷的AI服务器
• 采用浸没式液冷的AI服务器
• 风液混合冷却AI服务器

检测项目

AI服务器热管理性能测试需要结合设备热源分布和冷却架构进行项目组合，重点关注关键器件温度、冷却介质状态及不同热负载下的热响应，并通过稳定运行数据评价整机热管理能力。

标准依据

AI服务器热管理性能测试涉及处理器热性能、服务器运行环境及液冷回路等多个层面，具体测试依据应根据服务器结构、冷却方式、测试目标及客户技术要求确定。以下技术文件可作为相应测试环节的参考，实际采用的标准版本和条款需要结合被测产品确认。

测试要点

AI服务器热管理性能测试需要重点控制计算负载、环境温度、冷却液入口温度、流量以及服务器安装状态。由于GPU和CPU热负载可能快速变化，测试时应同步记录功耗和温度数据，并重点关注高负载持续运行后的温度稳定性，而不能仅依据瞬时温度进行判断。

测试流程

1. 测试准备：确认AI服务器、计算负载系统、冷却回路、温度采集设备、流量测量设备及功耗采集系统状态。
2. 样品确认：记录服务器型号、CPU和GPU配置、冷却方式、安装状态、冷却介质及测试环境条件。
3. 测点布置：根据主要热源位置设置CPU、GPU、冷却液进出口及其他关键区域的温度测点，并确认流量测量位置。
4. 工况建立：按照测试要求设置服务器负载、冷却液入口温度、流量及其他运行条件。
5. 稳定运行：启动服务器并逐步达到目标负载，确认功耗、温度和冷却参数进入稳定状态。
6. 数据采集：连续记录不同负载条件下的CPU和GPU温度、冷却液温度、流量、功耗及必要的环境参数。
7. 结果分析：根据测试数据评价温升、热阻、热点、温度均匀性及持续高负载下的热稳定性。
8. 报告输出：整理测试工况、原始数据、计算结果和异常情况，形成AI服务器热管理性能测试报告。

检测价值

AI服务器热管理性能测试能够从器件温度、冷却介质状态和整机热稳定性等多个维度评价服务器散热表现，为高负载计算设备的热性能验证提供可量化的数据依据。通过不同负载和冷却条件下的测试结果，还可以形成具有可比性的热性能记录。

• 验证CPU、GPU等主要热源在高负载条件下的温度表现。
• 评价液冷回路流量、供液温度与设备温升之间的关系。
• 识别GPU、CPU及其他关键器件的局部热点和温度不均问题。
• 评价服务器长时间高负载运行时的热稳定性。
• 用于产品出厂检验及不同批次产品热性能一致性验证。
• 为AI服务器项目验收和供应链质量评价提供测试数据。
• 为服务器温度异常、性能降频及冷却能力不足等问题提供复测和分析依据。

关于德恺液冷检测

德恺液冷检测面向AI服务器、GPU服务器及高密度液冷计算设备开展热管理性能测试，可根据具体产品和测试条件实施CPU及GPU温度、冷却液进出口温度、流量、温升、热阻、温度均匀性及高负载热稳定性等项目测试，对运行工况和原始数据进行记录、整理与分析，并形成相应测试报告。

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