AI伺服器與伺服器電源系統：散熱與電力損耗的量測

AI伺服器運維的過程中，總能感受到高效能運算帶來的能耗與熱量挑戰，而這也是IT工程師與機房管理人員無可忽視的重點。首先，AI伺服器的特殊性在於其硬體運算密集，常配備多張GPU及高頻處理器，這直接導致更高的功率消耗與大量的熱發散。面對這個現象，進行精確的散熱與電力損耗量測就顯得尤為重要。

1. 量測熱能與散熱的關鍵方法

熱感測器部署：在伺服器機殼內部與各個關鍵零組件（如GPU、CPU、RAM與電源供應器）安裝溫度感測器，以即時掌握熱分布情形。

熱成像攝影：利用紅外線熱影像儀，對整個伺服器進行外觀熱分布掃描，快速鎖定過熱區域。

空氣流速偵測：在伺服器進氣與排氣處布設氣流偵測器，以了解散熱設計是否順暢，是否存在熱氣滯留。

 

2. 電力損耗的精確量測

電力計（Power Meter）：在供電路徑、PDU（Power Distribution Unit）與機櫃層級安裝精密電力計，直接記錄功率消耗、電壓與電流波動。

電源供應器損耗量測：利用高精度電力分析儀量測伺服器電源供應器（Server PSU）的進出電能數據，計算轉換效率與損耗。理論上，80 Plus白金或鈦金等級的電源能提供高效率運作，但實際負載變動仍需監控。

負載情境模擬：進行AI模型訓練時，可模擬不同運算負載，觀測功率隨時間與負載變化的曲線，這對於了解真實能耗至關重要。

 

3. 電力分析儀基本原理與應用價值

電力分析儀可即時準確監測電壓、電流、功率因數、諧波與總電量等參數。通常會將其接於AI伺服器主電源輸入端，並可以多通道同步收集關鍵元件（如GPU、CPU、記憶體模組）的能耗數據。功率的最小量測可達uW等級。這種全方位量測，讓我們即時發現異常波動、過度負載及早期老化等潛在營運風險。

 

4. AI伺服器電源系統能耗量測推薦方法

  • 將電力分析儀與伺服器總電源線路連接，確保與伺服器電腦主機、供電模組等同步監控。也可利用可程式直流電源或可程式電子負載，提供穩定的電源及負載模擬。

  • 即時紀錄及趨勢觀察：量測功率曲線，記錄伺服器啟動、高負載運算、待機休眠等不同模式下的能耗變化。例如某次專案運算負載時，觀測到GPU尖峰功率達1200W，即可為日後散熱規劃及電源冗餘設計提供依據。

  • 多模組細分紀錄：進一步連接各主要子系統，如網路卡、磁碟組、AI加速卡，各別抓取數據，利於找出耗能瓶頸與優化機會。

 

5. 散熱系統電力損耗與設計最佳化

  • 伺服器高效運作需兼顧冷卻系統。電力分析儀除主機能耗外，也可同步檢測風扇、水冷、PDU（電源分配單元）等設備用電。同時記錄溫度、濕度與環境變數，可建立能耗與散熱效率對照曲線。

  • 用兩組不同規格的風扇比較，在同負載條件下，觀察用電量、運轉噪音與溫升曲線，幫助選出最佳搭配。

  • 水冷系統耗能與冷卻效率同時量測，比對長期總能耗與降溫效益是否相符預期。

 

6. 維運：數據整合分析與預防性維護

有了連續記錄的耗電與溫度數據，就能建立伺服器運作『正常模型』。如偵測到異常波動（如某週五凌晨電流突升），即可主動排查、預防性更換有問題元件，減少系統停機損失。長期的資料收集分析還可幫助：

  1. 精確預算電源供應器容量，不再過剩與浪費

  2. 制定數據中心節能降耗規劃

  3. 為ESG碳排查報告提供實證佐證

7. 結論

透過電力分析儀進行完整而精密的電源與散熱系統量測，工程師能將AI伺服器「黑盒」變透明，從實際數據出發落實最佳化設計。未來若能加入即時IoT遠程監測、AI異常判識等新技術，將更進一步提升能源效率與數據中心運維智慧化。