Skatterbencher ve üç sektör lideri ortak, 3D baskı olarak da bilinen, üretken yapay zeka ve katkı üretim teknikleri kullanılarak sıvı nitrojen (LN2) kabı üretmenin mümkün olup olmadığını görmek için bir fizibilite çalışması tamamladı. bir blog yazısı ve YouTube videosu, ortakların bunun mümkün olduğunu, ancak elde edilen faydalar açısından finansal olarak akıllıca olmayabileceğini gösteriyor.
Hız aşırtma konusunda uzman olan Skatterbencher’lı Pieter, LN2 soğutma için yapay zeka ve 3D baskı olanaklarını keşfetmek üzere sektör lideri üç şirketle birlikte çalıştı. Bunlar arasında termal çözümlerde üretken yapay zeka kullanımına öncülük eden Belçikalı bir şirket olan Diabatix ve katmanlı üretim konusunda uzman olan 3D Systems de vardı. Ortaklığı tamamlayan kişi, hız aşırtmada tanınmış bir isim olan ElmorLabs’tı.
Projede kullanılan ElmorLabs Volkan CPU LN2 konteyneri referans tasarımı olarak. Diabatix’in ColdStream Next AI platformuna referans tasarımını geliştirmek için yeni bir LN2 kabı tasarlama görevi verildi. Tasarım tamamlandıktan sonra ekip, oksijensiz bakır tozu kullanarak bir prototip üretmesi için 3D Systems’a gönderdi.
Prototipin tasarımı ve üretimi 10.000 dolara mal oldu. Karşılaştırıldığında, referans tasarım olarak kullanılan ElmorLabs Volcano CPU LN2 konteyneri yalnızca 260 dolara satılıyor.
Temel performans testlerinde, yapay zeka tarafından tasarlanan LN2 konteyneri ElmorLabs Volcano ile üç kategoride karşılaştırıldı:
- Soğuma süresi, sıvı nitrojenin kabı 28 santigrat derece ortam sıcaklığından -194 santigrat derece sıcaklığa kadar soğutmasının ne kadar sürdüğü.
- Isınma süresi, 1.250W’lık bir ısı yükü kullanarak hazneyi -194°C’den 20°C’ye getirmek için gereken süredir.
- 500 mL verimlilik, 500 mL sıvı azot kullanılarak 28,4º Santigrat ile ulaşılan en düşük sıcaklık arasındaki sıcaklık farkı.
Testlerde yapay zeka tarafından üretilen LN2 konteyneri, soğuma testinde Yanardağı havaya uçurdu. -194 santigrat dereceye 56 saniyenin biraz altında ulaştı. Volkan neredeyse üç dakika sürdü; yani prototipin üç katı kadar bir süre. Isınma testi de yapay zeka tasarımının lehine oldu, ancak bu kadar dramatik bir şekilde değil. Kap, Volkan’dan 1,2 kat daha hızlı, yani 30 saniyeden daha hızlı bir şekilde 20 santigrat dereceye kadar ısındı.
Son olarak yapay zeka tasarımı LN2 konteynerinin ElmorLabs tasarımından %20 daha verimli olduğu kanıtlandı. 500 mL sıvı nitrojen kullanan Volkan sadece -100 santigrat dereceye kadar soğutulurken yapay zeka tasarımı prototip -133 santigrat dereceye düştü.
Bu testler pratik hususları yansıtmadığından ekip ayrıca daha pratik nitelikte başka testler de gerçekleştirdi:
- Cinebench 2024 kullanılarak yapılan hız aşırtma performans testi.
- Hangi tasarımın CPU’dan ısıyı en verimli şekilde aktardığını görmek için CPU konteyner tabanı ile CPU ısı dağıtıcısı arasındaki sıcaklık deltasının kontrol edilmesi.
- CPU’nun birkaç dakika boyunca 600W’tan fazla güçle çalıştırılıp ne kadar iyi performans gösterdiğini görmek için kapsamlı bir stres testi yaptık.
Ekip, yapay zeka tasarımı konteynerin gerçek dünya testlerinde ElmorLabs Yanardağı’nı geride bıraktığını ancak gelişmelerin o kadar da belirgin olmadığını buldu. Yapay zeka tasarımı ile mevcut ürün arasındaki büyük fiyat farkı göz önüne alındığında, yapay zeka tasarımı uygun maliyetli bir alternatif değil.
İlk testlerin sona ermesiyle birlikte SkatterBencher ve ortakları performans ve maliyet optimizasyonlarını inceleyebilir ve belki de kullanım amacını AMD Ryzen Threadripper gibi daha yüksek güçlü CPU’lar olacak şekilde değiştirebilir. Ekip aynı zamanda tasarımı ticarileştirmek istiyor ancak muhtemelen onu ticari olarak uygun hale getirmek için önünde epey bir çalışma var.
