BlackwellからVera Rubinまで。AIデータセンターの液冷技術を完全理解するセミナー資料全100ページを発売！45度温水冷却も詳述

AIサーバー/AIデータセンターの液冷技術の先端動向に関するセミナーでお配りしたA4 約100ページの詳細な資料一式を、さっつーのAIエージェントのサイトで発売しました。

NVIDIA Blackwellおよび次世代のVera Rubinを搭載したAIサーバー（GPUサーバー）を10枚程度収めたサーバーラックが20本〜40本程度建屋の中に並ぶAIデータセンターは、熱との戦いです。

空冷では間に合わず液冷でないとダメだということは日本の誰もがわかっていますが、ではその液冷の技術の細目はどうなっているのか？製品にはどういうものがあるのか？ということについては、日本ではほとんど情報が流通していません。

また多くの企業が「液冷」をサーバーラックに後付けできる付加製品のように考えていますが、それは英文のNVIDIAの最新資料を読んでいないからです。関連のNVIDIA系液冷の資料を読み込むと、日本の常識は世界の非常識であることがよく理解できるようになります。

例えば現行Blackwell世代のフラッグシップである「NVIDIA GB200 NVL72」は、このサーバーラック1本で日本企業1社のエッジAIデータセンターが賄えるぐらいの処理能力があります。これに組み合わせることができる液冷製品は、もはやデジタルツインでCFD（Computational Fluid Dynamics, 数値流体力学）のシミュレーションを極め尽くした設計でないと組み合わせることができません。従来の工学的なアプローチではBlackwell/Vera RubinのAIサーバーには適合できないのです。

また、Vera Rubin世代のAIサーバーからは45度の温水による冷却システムが不可欠になります。なぜお風呂の温度のお湯で激アツのAIチップが冷却できるのか？誰もが素朴な疑問を抱きますが、以下の背景を知ると、なるほどそうなのかと納得できます。

◎米国にはデータセンターのファシリティ全体の環境性能をリードし、技術標準を制定するASHRAEという団体がある。

◎ASHRAEはBlackwellからVera Rubinへと世代交代が進み、AIサーバー/AIデータセンターの熱密度の問題が深刻化する中で、総合的にエネルギー効率が高い（PUEの値が最も低くなり、1.1程度にまで下がる）標準規格として「W45」（入口温度が45度）を制定した。

◎AIデータセンター技術全般をリードするNVIDIAは、Vera Rubin世代のAIサーバーによって構成されるAIデータセンターの建屋丸ごとをデジタルツインで設計・シミュレーションするNVIDIA Omniverse Blueprint for AI Factory: DSXにおいて液冷技術としてASHRAEのW45を採用。W45が実質的にデファクトスタンダードとなった。

◎Vera Rubin用の45度温水による冷却システム/モジュールを、物理的な製品として、またOmniverse Blueprint用のデジタルアセットとしてすでに販売しているVertivという会社があり、液冷市場最大手として業界をリードしている。

こうしたこともNVIDIAのAIデータセンター関連の英文資料にいつも目を通していると分かることなのですが、日本にはそういう関係者はいません。業界誌も「Vera Rubinからは45度温水による冷却が当たり前に」という動きを全く報じてきませんでした。

しかし、そこはご安心を！最新の技術動向をAIを駆使して調べまくり、6本のレポート（A4全100ページ）にまとめました。わかりづらい用語については用語解説も付いています。文字通り日本では最高水準の液冷技術・製品資料集です。元となったセミナーの受講料が3万8,000円ですので、資料一式2万2,000円とさせていただきました。お求めは以下のページでどうぞ。

AIデータセンター向け最新液冷技術セミナーで配布した資料：レポート6本とPPT資料2本の販売を開始：一式 2万2,000円

セミナーで配布した/今回有償配布させていただく資料1〜資料6の内訳、PPT資料2本の内訳

資料1　A4 24ページ　次世代AIデータセンターにおける冷却技術の体系的分析：熱流体ダイナミクス、配管アーキテクチャ、および環境規制への移行ロードマップ

目次

【技術1】 2
AIデータセンターにおける熱密度の急増と冷却アーキテクチャの遷移 2
【用語解説】PUE（Power Usage Effectiveness：電力使用効率） 4
1. 指標の読み方 4
2. なぜ「冷却」と「材料」の文脈で重要なのか？ 4
3. 補足 5
【技術2】 5
ダイレクト・トゥ・チップ（DTC）冷却技術の配管構造と圧力損失特性 5
【技術3】 6
中間冷却層の熱力学：冷却水循環装置（CDU）とプレート式熱交換器（BPHE） 6
【補足説明】CDUのわかりやすい説明 8
【技術4】 9
液浸冷却（Immersion Cooling）における相変化と流路設計の比較分析 9
一相式液浸冷却（SLIC） 10
二相式液浸冷却（2-PIC） 10
【技術5】[ここが最重要！] 11
ASHRAE温湿度設計基準とファシリティレベルの排熱設計 11
【用語解説】　ASHRAE 12
【用語解説】チラーフリー 14
【用語解説】NVIDIA Omniverse DSX Blueprint for AI Factory Digital Twins 16
【用語解説】データセンターの熱流体解析（CFD） 17
【技術6】 20
化学物質規制に伴うポストPFAS液浸冷却流体の選定と移行の熱力学的課題 (Vera Rubin世代のGPUサーバーででファクトスタンダードが45度温水による冷却になった間接的な理由) 20
【用語解説】PFAS（有機フッ素化合物）とは？ 20
結論：次世代AIデータセンターにおける統合冷却アーキテクチャの提言 23
引用文献 23

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資料2　A4 26ページ　AIデータセンターとAIサーバーにおける冷却技術の革新と市場動向分析

目次

1. AIサーバー高密度化に伴う熱管理のパラダイムシフト 2
   1.1 空冷システムの物理的限界とファシリティインフラへの波及効果 2
   【用語解説】NVIDIAのラックスケールシステム 「Blackwell GB200 NVL72」 3
2. 概念を覆すシステムアーキテクチャ 3
3. 驚異的な計算スペックとメモリ帯域 3
4. 電源および物理インフラの要求仕様 4
5. 極限の熱管理とダイレクト液冷技術 4
   【用語解説】ORV3（Open Rack Version 3） 8
   1.2 次世代半導体の熱設計電力（TDP）と液冷必須化 of トレンド 9
   【用語解説】ASICアクセラレータ 11
6. なぜASICアクセラレータが必要なのか（GPUとの決定的な違い） 12
7. 主要なAIハードウェア（CPU/GPU/FPGA/ASIC）の比較 12
8. 代表的な実例 12
9. メリットとデメリット（最大のトレードオフ） 12
   メリット 12
   デメリット 13
   【用語解説】パッシブOAM (Passive OAM) 13
   【用語解説】OCP ORV3規格準拠のクイックディスコネクト（QD） 14
10. 主要な冷却技術・方式の分類と構造的特性 15
    [スキップ] 2.1 ダイレクト・トゥ・チップ（DTC/DLC）技術と構成要素 15
    [スキップ] 2.2 液浸冷却（Immersion Cooling）システムの一相式と二相式 15
    2.3 ハイブリッドおよび空気支援型液冷（AALC）システム 16
11. 熱力学的・水力学的設計仕様と制御パラメータ 17
    3.1 NVIDIA GB200 NVL72 / MGX プラットフォームの液冷設計仕様 18
    3.2 負圧吸引技術と自動制御 19
12. 主要インフラベンダーの製品群と市場構造分析 20
    4.1 冷却市場の急成長トレンドとVertivの事業展開 20
    4.2 サプライヤ各社の差別化技術と製品スペック 21
    [スキップ] 5. ハイパースケーラーの独自液冷戦略と垂直統合モデル 23
    5.1 AWS（Amazon Web Services）の「IRHX」システムとサプライチェーンの垂直統合 23
    5.2 Metaの「$65B」インフラ投資計画とサイト別展開戦略 23
    5.3 Google（Alphabet）のTPU冷却進化マイルストーンと標準化イニシアチブ 25
13. 総括と熱管理インフラの将来展望 25
    引用文献 26

[内容の見本1]

[内容の見本2]

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資料2 B 　PPTスライドで17ページ　AIデータセンター 冷却技術の真相調査　熱管理のパラダイムシフトとハイパースケーラーの市場動向（資料2をスライド化したもの）

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資料3　A4 15ページ　NVIDIA Blackwell世代におけるAIデータセンター・AIサーバー冷却技術総覧

目次

NVIDIA Blackwell世代におけるAIデータセンター・AIサーバー冷却技術総覧 1

1. イントロダクション：Blackwell/Blackwell Ultraアーキテクチャと極限の熱設計要求 2
2. 冷却技術のパラダイムシフト：空冷限界の超越と直接液冷（DTC）の必然性 3
3. 直接液冷（DTC）を構成するコアコンポーネント技術 4
   3.1 極限熱流束に対応する超精密コールドプレート 4
   3.2 インナーマニホールドとラックマニホールドの設計トポロジー 5
   3.3 OCP ORV3規格準拠のクイックディスコネクト（QD） 5
4. 特殊冷却制御テクノロジーと超高密度展開 6
   4.1 漏水を物理的に不可能にする陰圧吸引型冷却システム 6
   4.2 液対気（L2A）サイドカー技術による空冷レトロフィット：AWS IRHXの事例 6
5. 水質管理と冷媒化学要件：超高密度ループの長期稼働維持 7
   5.1 電気伝導度の制御とガルバニック腐食 7
   5.2 有機酸技術（OAT）に基づくインヒビターとLC25グリコール 7
   【補足事項】その他の冷媒について 9
6. データセンターインフラの再構築：物理荷重・電気供給・リファレンス設計 10
   6.1 床荷重、電気配線、および電源バックアップの技術的課題 10
   6.2 主要液冷リファレンスアーキテクチャの構造比較 10
   Vertiv 7MW ハイブリッドリファレンスデザイン (Design ID: RD020) 10
   Schneider Electric 142kW 超高密度液冷設計 11
   6.3 将来プラットフォームへのフォワード・コンパティビリティ（前方互換性） 11
7. 冷却技術サプライチェーンの構造と業界展望 11
   今泉注：複雑化・微細化するAIデータセンター向け液冷周り。製品・モジュール・システムの設計に不可欠なNVIDIA OmniverseのAIデータセンター用テンプレート「NVIDIA Omniverse Blueprint for AI Factory」。社内にリテラシーがない場合の解決法は、台湾企業との提携ないし買収 12
   ―― B100/B200搭載AIDCで発生する「現場の悪夢」 12
   1. 竣工直前の「電力死（パワー・デス）」 12
   2. サーバー室が「巨大なサウナ」と化す（液冷の設計ミス） 13
   3. 床の「物理的崩落」リスク 13
   4. 収益性をトドメ刺す「メンテナンス不能」のスパゲッティ状態 13
   教訓： 「デジタルツインは『保険』ではなく『必須の設計図』」 13
   7.1 グローバル液冷パートナーシップと主要ベンダーの製品ライン 14
   7.2 大規模スケールアウト展開の具体的事例 14
8. 結論：中長期データセンターロードマップへの提言 15

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資料3 B 　PPTスライドで13ページ　NVIDIA Blackwell世代の熱の特異点　AIデータセンター冷却技術総覧とインフラ再構築へのロードマップ（資料3をスライド化したもの）

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資料4　A4 11ページ　[事例研究] ニデックの液冷ソリューションに関する専門的アナリシス

目次
[事例研究] ニデックの液冷ソリューションに関する専門的アナリシス 1

1. イントロダクションと市場の背景：空冷から液冷への不可避的なパラダイムシフト 4
2. ニデック製CDU（冷却液分配装置）の流体・熱力学システム設計 4
   In-Rack型CDUの仕様と設計思想 4
   In-Row型CDU（NIR 2.0 / Google Deschutes）の設計と大容量冷却 5
3. 熱管理工学および流体力学に基づく流路設計と圧力損失管理 6
   アプローチ温度差（ATD）の最小化と熱伝達方程式 6
   マイクロチャネル内の圧力損失とDarcy-Weisbachの適用 6
   マグネットドライブシールレスポンプによる漏水リスクの排除 7
4. 電気システムと制御：VFD高調波歪みの抑制と高信頼性制御 7
   高調波ノイズ（THD）がファシリティに与える影響 8
   セントラル制御とRedfishモニタリング統合 8
5. モーター精密加工技術の転用とクイックディスコネクト（QD）の極微細設計 8
   流体動圧軸受（FDB）で磨かれた高精度シールと全数検査技術 8
   クイックディスコネクト（QD）における流体シールと自動アライメント機構 8
6. グローバル生産インフラとアライアンス戦略 9
   生産能力の拡大と世界最適地への拠点分散 9
   国内外におけるアライアンスの展開と実績 9
   富士通・Supermicro・ニデック 3社協業 9
   国内AIデータセンター液冷国産アライアンス（ニデック・第一実業・カンネツ） 10
7. 総合結論と今後のデータセンター物理インフラ設計への提言 10
   引用文献 11

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資料5　A4　12ページ　[事例研究] NVIDIA Vera RubinおよびOmniverse DSX Blueprint準拠：Vertiv 45℃温水冷却・デジタルツイン統合ソリューション技術調査レポート

目次

1. Vera Rubinがもたらす「45℃温水冷却」の熱力学的アプローチ 2
   1.1 次世代AIアクセラレータにおける熱密度の臨界点 2
   1.2 45℃温水入水動作の熱力学的メカニズム 2
   1.3 チラーループ排除がもたらすCAPEX、OPEX、PUEへの直接的変革 3
2. 45℃高温度帯・フリークーリング対応「Vertiv™ CoolLoop Trim Cooler」の解剖 3
   2.1 定格冷却容量と超省スペース・フットプリント特性 3
   2.2 出口水温（LWT）とpPUE、エネルギー効率向上の相関 4
   2.3 -20℃から52℃におよぶグローバル環境適応性 5
3. チップレベル熱管理「Vertiv™ CoolChip CDU」 5
   3.1 一次側ループと二次側ループの熱力学的分離 5
   3.2 高温サプライ水路における精密流量・差圧・温度制御 5
   3.3 戻り水高温度帯排熱の再利用（Heat Reuse）の可能性 7
4. プレハブ・モジュール式AIインフラの統合 7
   4.1 Vertiv™ OneCore Rubin DSX 7
   4.1.1 12.5MW標準ブロックによる最大1GWへのスケールアウト 7
   4.1.2 統合物理システムとしての優位性 7
   4.1.3 定量的メリットの比較 8
   4.2 Vertiv™ MegaMod™ CoolChip 9
   4.2.1 コンテナ・ポッドスタイル液冷ソリューションの構造 9
   4.2.2 統合ドッキングプロセスの優位性と現地リスクの最小化 9
5. NVIDIA Omniverse DSX Blueprintに対応する「SimReady」デジタルツイン資産 10
   5.1 「SimReady」デジタルツイン資産の概念 10
   5.2 Dassault Systèmes 3DEXPERIENCEプラットフォームおよびOmniverseでのマルチフェーズデジタル検証 10
   5.2.1 動的過渡現象（電力・熱サージ）への適応検証 11
   5.2.2 仮想コミッショニングによる「Time to First Token」の極小化 12
6. 総括と推奨設計アクション 12
   参考文献一覧 (References) 12

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資料6　A4　8ページ　次世代AIデータセンターの設計パラダイム：Vera Rubin世代におけるNVIDIA Omniverse DSX Blueprintの革新と日立製作所の戦略的役割

目次

次世代AIデータセンターの設計パラダイム：Vera Rubin世代におけるNVIDIA Omniverse DSX Blueprintの革新と日立製作所の戦略的役割 1
序論：AIデータセンターから「AIファクトリー」への変革 1
第一章：Omniverseデジタルツインによる物理シミュレーションの必然性 2
1. 「サーマル・ウォール」の克服と熱流体シミュレーション 2
2. 電力過渡応答と電気回路シミュレーション 3
第二章：45度温水冷却（Warm-Water Cooling）の技術的合理性 3
1. チラーレス運用の実現とエネルギー効率の向上 3
2. 半導体動作温度との整合性 4
3. 二相式直接冷却（Two-Phase Cooling）への最適化 4
第三章：循環型社会を見据えた排熱利用メカニズム 4
1. 高品位排熱のメリット 4
2. Trane Technologiesとの共同開発による熱回収リファレンスデザイン 5
第四章：サプライヤー・エコシステムと日立製作所の存在感 5
1. デジタルモジュール・サプライヤーの網羅的リスト 5
2. 日立製作所による「Grid-to-Rack」の革新 6
800V VDC配電シミュレーションの統合 6
第五章：DSX Blueprintがもたらす設計・運用のワークフロー変革 7
1. 「デジタルツイン・ファースト」の徹底 7
2. 役割を超えたコラボレーション 7
結論：知能の製造拠点としてのAIファクトリー 8
引用文献 8