AWS 为英伟达 AI 芯片打造定制散热技术

亚马逊的云计算部门亚马逊网络服务（AWS）设计了一种定制的冷却系统，以控制英伟达强大的新型人工智能（AI）芯片的温度。. 

周三， AWS 宣布 开发了 In-Row 热交换器 (IRHX)，这是一款专为配备高性能 Nvidia GPU 的数据中心设计的定制液冷系统。

用于训练大型人工智能模型（例如如今流行的聊天机器人或图像生成器）的这类芯片，是世界上最耗电的硬件之一。它们在人工智能工作负载中日益普及，给传统的散热解决方案，特别是风冷散热，带来了巨大压力。.

亚马逊并没有把可扩展的散热解决方案寄托于市场，而是另辟蹊径，自行解决了这个问题。IRHX 散热系统无需彻底重新设计，即可适用于改造和新建数据中心。它的工作原理是在服务器阵列附近循环冷却液，从而带走密集排列的 GPU 产生的热量。.

Dave Browndent AWS 计算与机器学习服务 解释 说，标准的冷却解决方案无法满足他们的需求。他表示，这些方案会浪费过多的 数据中心空间 ，而且用水效率低下。虽然这类系统或许适用于小型服务商的几个机柜，但他指出，它们缺乏支持 AWS 规模所需的液冷能力。

AWS推出搭载Nvidia Blackwell GPU的P6e实例

AWS 近期还 推出了 P6e 实例 ，该实例利用了英伟达的 GB200 NVL72，这是一个高密度超级计算平台，在一个机架中集成了 72 个 Blackwell GPU 。这些实例旨在应对大型 AI 模型和生成式 AI 任务的计算密集型特性。

此前，只有微软和CoreWeave等公司提供这种新一代GPU集群。现在，AWS客户也可以使用云端最新、最先进的定制GPU机器学习训练基础设施，该基础设施由最新一代水冷式NVIDIA A100 Tensor Core GPU提供支持。.

IRHX 可将这些集群单元保持在安全温度范围内，从而在避免过热的情况下提供最佳性能。通过将 IRHX 直接集成到数据中心设计中，AWS 可以避免等待对整个架构进行液冷改造，或支付昂贵的建设费用。.

布朗在发布P6e时指出，通过将GB200 NVL72系统与亚马逊的IRHX相结合，客户可以大规模地利用无与伦比的计算能力。此外，它还能让开发者、研究人员和企业比以往更快、更高效地训练规模更大的AI模型。.

亚马逊巩固了其在云基础设施领域的领先地位

亚马逊力推在建设中的数据中心自主研发冷却技术，这进一步揭示了其更广泛的战略意图，即掌控更多基础设施。近年来，AWS 投入巨资研发芯片、存储系统和 网络设备 ，以支持其云服务。

这些进步使亚马逊能够进一步减少对第三方供应商的依赖，并在运营绩效和成本之间取得平衡。.

这种策略取得了成功。2025年第一季度，AWS的运营利润率创下自成立以来的最高水平，如今已成为亚马逊整体盈利能力的主要引擎。IRHX的推出进一步巩固了AWS在云计算行业的创新领导地位和基础设施布局。.

其他科技巨头也在效仿。例如，微软自主研发了人工智能芯片及其配套的定制散热系统Sidekicks。谷歌和Meta也在探索构建专为人工智能工作负载量身定制的硬件和系统的方法。.

然而，亚马逊拥有一项关键优势——其遍布全球的庞大数据中心网络，以及多年来大规模构建和部署定制硬件的经验。IRHX 可以通过简化其人工智能就绪的基础设施，使其更加高效、可持续和可扩展，从而进一步增强这一优势。.

随着人工智能推动对更强大计算资源的需求，IRHX 等创新技术将比以往任何时候都更加重要。亚马逊再次证明了其在专用基础设施方面的大量投资是合理的，这不仅有助于其在竞争激烈的云端人工智能供应竞赛中保持竞争力，还能为未来的数据中心设计树立标杆。.