随着人工智能（AI）的爆发式增长，以及下一代图形处理器（GPU）对散热需求的不断攀升，我们荣幸宣布推出 LiquidJet™—— 这是一款专为人工智能数据中心打造的革命性直触芯片液冷解决方案。LiquidJet 采用 Frore 独创的、适配金属晶圆的半导体制造工艺，能够释放全球性能最强 GPU（首搭 NVIDIA Blackwell Ultra）的更高性能，同时大幅降低数据中心总拥有成本（TCO）。
LiquidJet 突破性的 3D 短回路喷射通道微结构，带来了颠覆性的散热性能：它能让数据中心更充分地发挥 GPU 性能，实现更高的每秒 AI 令牌处理量，并提升能源使用效率（PUE）。通过高效散热，LiquidJet 可为模型训练、推理运算，以及支撑人工智能革命的全场景数据中心负载，释放所需的 AI 性能。
麦肯锡公司（McKinsey & Company）的分析显示：“2023 年至 2030 年间，具备 AI 承载能力的数据中心容量需求将以年均 33% 的速度增长（这一趋势目前已逐步显现）。” 这种扩张正改变着数据中心的设计思路，导致能耗攀升，并催生了新的散热策略。
在搭载 1400 瓦 NVIDIA Blackwell Ultra 的测试中，LiquidJet 已展现出颠覆性的散热效果：
在所有核心散热指标上，LiquidJet 均优于传统冷板：
- 热点功率密度提升 2 倍（入口温度 40℃ 时可达 600 瓦 / 平方厘米）
- 散热效率（千瓦 / 升・分钟）提升 50%
- 压降降低 4 倍（所需泵送功率更少）
LiquidJet 具备前瞻性设计，可适配未来需求：其架构支持与下一代系统级芯片（SoC）协同扩展，包括 NVIDIA Rubin、Rubin Ultra、Feynman（功率超 4000 瓦）等型号，同时兼容超大规模数据中心定制化专用集成电路（ASIC）设计。随着 AI 负载激增、芯片功率持续攀升，Frore 的 LiquidJet 架构将始终紧跟需求步伐。
散热能力是制约性能的关键因素，如今已成为人工智能数据中心面临的最大挑战之一。LiquidJet 能够消散极高热负载、释放 GPU 性能，这对于最大化人工智能基础设施投资回报率（ROI）至关重要。
冷板制造的全新范式
传统冷板依赖落后的切削工艺和 2D 微通道制造技术，难以适配新型芯片布局，也无法满足现代 AI GPU 日益不均的极端功率密度需求。
Frore Systems 采用了截然不同的创新思路：将半导体制造工艺适配于金属晶圆，打造出与现代 GPU 功率分布精准匹配的 3D 短回路喷射通道微结构。这一设计实现了以下优势：
- 高度定制化设计，可精准匹配任意 SoC 功率分布
- 通过优化的 3D 流体动力学设计，实现远超传统的散热性能
- 基于成熟半导体工艺，实现可扩展、高性价比的量产
- 可直接升级替换，兼容现有液冷基础设施
- 设计迭代速度快，可匹配 AI 芯片加速迭代的节奏
最终成果就是 ——一款能够与所冷却芯片同步进化的冷板。
公司创始人兼首席执行官 Seshu Madhavapeddy 表示：“LiquidJet 独特的 3D 架构，搭配定制化 3D 短回路喷射通道微结构，为冷板散热性能设立了新标杆。正如 AirJet 重新定义了消费级设备与边缘设备的主动散热技术，LiquidJet 也将冷板转变为面向‘AI 工厂’的未来就绪型平台。”
LiquidJet 助力人工智能数据中心实现：
- GPU 更低温 —— 降低结温，提升可靠性并延长使用寿命
- 每秒 AI 令牌更多 —— 消除热降频，释放芯片全部性能
- 总拥有成本（TCO）更低 —— 减少散热基础设施投入与能耗成本
- 能源使用效率（PUE）更高 —— 实现全机房能效提升
- 机架密度更高 —— 在现有空间内部署更多 AI 计算资源
- 未来就绪型扩展 —— 单一散热平台可随 AI 发展规划同步扩展
LiquidJet 让性能最大化变得轻而易举，助力数据中心从每一块 、每一瓦电力以及每一平方英尺的数据中心空间中挖掘出更多价值。
精准映射散热：LiquidJet 的核心优势
LiquidJet 的 3D 短回路喷射通道架构，从根本上重塑了液冷技术：
- 精准映射散热：通过适配金属晶圆的半导体制造工艺，LiquidJet 可在 GPU 热点区域精准构建 3D 短回路喷射通道。冷却液沿优化后的 3D 路径流动，以手术般的精准度靶向覆盖高功率密度区域。
- 3D 短回路喷射通道：传统平行微通道中，冷却液温度会沿通道长度升高；而 LiquidJet 的 3D 短回路喷射通道可在冷却液循环前，直接冲击热点区域。这一设计能在关键位置保持冷却液温度稳定低温，实现散热效率最大化。
- 自适应设计平台：用于制造适配当前 Blackwell Ultra 的 LiquidJet 的半导体制造工艺，可快速调整以适配未来的 Rubin、Feynman 或定制化 ASIC 设计。随着 GPU 架构迭代，LiquidJet 无需高昂的设备改造即可同步升级。
- 即插即用兼容性：尽管LiquidJet内部架构具有革命性，但它保持了与标准 CDU（冷却分配单元）连接、歧管和安装系统的兼容性。数据中心无需进行基础设施大修，即可升级到突破性的性能。
持续性能与扩展能力
LiquidJet 专为人工智能数据中心的极端需求设计 —— 此类场景下，GPU 需全年 365 天、每天 24 小时满负荷运行。即便单芯片 GPU 功率突破 4000 瓦，3D 短回路喷射通道架构仍能确保稳定的散热性能。
前瞻性支持 NVIDIA Feynman SoC 及后续型
LiquidJet 的半导体制造工艺支持快速扩展与定制，可适配任意芯片布局、功率分布或散热需求。无论是为 NVIDIA 最新 GPU、超大规模数据中心定制 ASIC，还是尚未设计的未来芯片散热，LiquidJet 平台都能快速适配，且成本效益高。
要让 LiquidJet 释放卓越的 GPU 性能，只需将其与标准液冷基础设施集成即可。冷板本身将完成其余工作，通过卓越的散热性能释放 AI 计算能力。
如今，无数人工智能数据中心都在寻找最大化 GPU 性能的最佳方案
人工智能正将数据中心转变为高吞吐量的 “AI 工厂”—— 这些工厂需运行大规模训练负载，并处理数十亿次推理请求。这要求性能日益强大的 GPU 在不断提升的部署密度下满负荷运行，而这必然带来极端的散热挑战。LiquidJet 可为各类 AI 应用释放所需的增强性能，包括：
- 大型语言模型训练
- 大规模 AI 推理
- 计算机视觉与图像生成
- 自动驾驶汽车研发
- 科学计算与仿真
- 定制化 AI 模型开发
- 下一代 AI 研究
- 以及更多领域……
在如今的 “AI 工厂” 型数据中心中，决定性能的往往是散热解决方案的能力，而非仅仅是 GPU 的先进程度。凭借 LiquidJet，“AI 工厂” 如今能够充分发挥尖端 AI 加速技术的潜力 —— 无论是现在，还是未来。
人工智能革命需要革命性的散热技术。LiquidJet 破局而出。
