众所周知，摩尔定律效应使计算机设备产生大量的热负荷，以致数据中心显得配备不良，难以有效应对管理。事实上，潜在热密度与数据中心冷却能力之间的失调如今经常被称为一场危机。新兴的一般看法开始关注对于这一场危机的应对措施，这些措施或者涉及分散引起问题的服务器以降低热密度，或者涉及使用辅助的水冷散热措施以除去热量。

ChatsworthProducts,Inc.(CPI)PassiveCooling®解决方案是更佳的选择，因为其可以降低能源消耗、构造成本较低、运营成本较低且符合TierIV的操作要求。CPIPassiveCooling解决方案主要通过隔离并清除数据中心中的热量来控制气流，以在空间内实现最大化的制冷能力。

然而，因为以下几个误解，被动型空气冷却经常不会被当作一种解决方案：

1.认为被动型空气冷却能力的上限远低于如今的潜在热负荷密度。

2.认为高密度被动型冷却系统会产生无法管理的高返程空气温度。

3.认为被动型空气冷却解决方案的低采购成本在其很高的运营成本面前会显得黯然失色（与水冷散热解决方案相比）。

本文将探究形成以上三个看法的原因，并说明智能化设计的被动型空气冷却解决方案不仅可以克服这些本不存在的障碍，还可以获得能够有效冷却远超过30kW/机柜的解决方案，同时降低能源成本并因此可以减少数据中心的碳足迹。被动型解决方案所依据的基本原理（将在下文予以介绍）不是将设备机柜用作容纳服务器的箱体，而是数据中心的一项建筑学功能，能够使冷却的源空气与受热的返程空气之间保持隔离。此外，本文将探究关于水冷散热的部分基本误解，并确定特殊被动型空气冷却解决方案相比其他高密度数据中心热负荷冷却措施的卓越正常运行可靠性。

关于被动型空气冷却的误解

没有事实根据的观点：认为被动空气冷却能力的上限远低于如今的潜在热负荷密度。

认为被动型空气冷却可以达到的最大冷却能力偏低的依据在于一个可以轻易观察到的现象，此现象与空气体积、热负荷与温度升高量之间的关系密切有关。

此关系可以用方程表示为：

CFM=3.1W/ΔT

其中CFM=机架中所有设备每分钟所消耗气流的累积立方英尺数

W=瓦特（机架的累积热负荷）

ΔT=温度升高量，单位：华氏度（输入空气相对输出空气）

应注意，人们常利用此关系来考虑空气流过机架前后的温度上升量。空气流过机架前后的温度上升总量通常被作为数据中心机房冷却系统效率低下的衡量指标，而很少将其当作从服务器设备中带走的热量。例如，如果机架底部的设备收到60˚F的输入空气，则每件机架安装设备会有大约20˚F的温度上升，且机架顶部的设备收到75˚F的输入空气。因此，空气流过机架前后的温度上升量为35˚F，但是ΔT不会反映真实的热传导量，因为机架热源的温度越高，输送的输入温度越高。根据方程CFM=3.1W/ΔT中因素之间的关系，这种不确定会导致严重低估空气输送要求，或严重过高估计机架的真实热负荷。

我们所认知到的空气冷却能力上限（如此方程中所述）是基于通过网孔地板砖所送出的空气量。尽管目前有能够扩展方程一侧的高性能格板，此空气量的标准值仍通常设为700CFM。我们就先假设700CFM的冷却空气通过位于机架（含有1RMU和2RMU）前方的网孔地板砖，且发生适中的温度上升，高架地板可以冷却接近6kW。而对于具有更高温度上升量的刀片式服务器，相同的高架地板可以冷却接近8kW。

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