AI液冷服務器整體設計:·通常按照2CPU+8GPU的服務器配置設置:OAI芯片的可維護性需求，單卡GPU可支持熱插拔:●GPU作為系統最大熱源，集中采用液冷散熱，除GPUCPU外功率器件布置空間充足，采用風冷設計;·背部設置分水器，采用更大通徑的QD;

考慮到Nvidia各種規格的芯片的布置:

QD的設計與卡的功耗及其在服務器的形態密切相關;●根據算力需求，AI服務器的GPU通常密集排布，QD通常需要滿足盡量小的尺寸及盡量大的流量，Nvidia的設計通常會基于UQD進行改進;

Nvidia MGX Blackwell GB200計算托盤及交換機托盤:計算托盤:2塊GB200芯片在內部串聯管路，外部設置1進1出UQD04盲插浮動機構，連接外部分水器;內部分液模塊采用2進2出的UQD04手插產品;

交換托盤:外部設置1進1出UQD04盲插浮動機構，連接外部分水器;

Nvidia MGXBlackwell GB200 NVL4超級芯片:0SC2024超算大會上，Nvidia發布超級芯片GB200NVL4，其由2塊GB200芯片疊加在一起，熱功耗接近6000w

計算托盤:整個1U的計算托盤全部采用液冷架構;預計后續采用更大規格的QD浮動機構，圖片展示為HP針對NVL4的測試DEMO

針對Nvidia MGX Blackwell GB200快接方案:快接設置X，Y，Z三個方向浮動量，便于服務器與背板Manifold的對中插合，簡化運維●產品優秀的流量性能(04106108可選)，滿足該架構最高可達6000W(雙節點)的散熱功率;●產品的公頭自帶了鎖緊機構，可同時滿足服務器手動快接與盲插快接的技術架構;@Manifold設置對應規格的UQDB母頭，母頭外殼增加保護蓋，安裝時起阻尼緩沖作用;