KIP publications

 
year 2019
author(s) Nico Schwersenz
title Optimizing Cooling Performance and Efficiency of the BrainScaleS System
KIP-Nummer HD-KIP 19-82
KIP-Gruppe(n) F9
document type Bachelorarbeit
Abstract (de)

The server room of the Electronic Vision(s) group contains 20 BrainScaleS systems. Every system is built around a wafer, that contains neuromorphic hardware. Each of the systems consumes 1.2 kW of electric power in standby, that have to be cooled. An air conditioning capable of 20 kW cooling power is therefore installed to be able to use most of the systems. The air conditioning produces air as low as 16 ◦ C. This air is just cold enough to keep the BrainScalesS systems at a temperature of 50 ◦ C. As the neuromorphic circuits on the systems are analog, this temperature of 50 ◦ C is desired to be able to run stable experiments. The aim of this thesis was to increase cooling performance of the system while keeping the cooling as efficient as possible. In order to minimize the temperature difference between air inlet and wafer, two different fans were installed in the system. These fans were then tested at different speeds and in different numbers to decrease the power consumption of the cooling. In the course of this thesis also a ducts was installed into the system to increase the air flow around the wafer and increase cooling performance. The goal of ΔT = 25 K was reached with a power usage effectiveness below 1.11 by a cardboard duct and the current heat sinks. For a 3D printed duct the power usage effectiveness is at 1.15, which could be improved further.

Abstract (en)

Der Serverraum der Electronic Vision(s) Gruppe beinhaltet 20 BrainScaleS Systeme. Jedes System ist um einen Wafer aufgebaut, der neuromorphe Schaltkreise enhält. Jedes dieser Systeme hat eine Leistungsaufnahme von 1.2 kW im Standby-Betrieb, die zu kühlen sind. Eine Klimaanlage, die über eine Kühlleistung von 20 kW verfügt, ist de- shalb installiert, um viele System gleichzeitig nutzen zu können. Die Klimaanlage erzeugt Kaltluft mit einer Minimaltemperatur von 16 ◦ C. Diese Luft is gerade kalt genug, um die BrainScaleS Systeme bei einer Temperatur von 50 ◦ C zu halten. Die neuromorphen Schaltkreise auf den Systemen sind analog, weshalb es für stabile Experimente notwendig ist, diese Temperature von 50 ◦ Czu halten. Das Ziel dieser Arbeit war, die Kühlleistung zu erhöhen. Gleichzeitig sollte auch die Kühleffizienz verbessert werden. Um die Temper- aturdifferenz zwischen Lufteinlass und Wafer zu minimieren, wurden zwei verschiedene Lüfter im System installiert. Diese Lüfter wurden bei unterschiedlicher Leistung und in unterschiedlicher Anzahl getestet, um die Leistungsaufnahme der Kühlung zu reduzieren. Im Rahmen dieser Thesis wurden ebenso Luftleitbleche im System installiert, die den Luftstrom um den Wafer und damit die Kühlleistung erhöhen sollten. Das Ziel von ∆T = 25 K wurde mit einer ’power usage effectiveness’ unter 1.11 durch ein Karton- luftleitblech erzielt. Ein 3D gedrucktes Luftleitblech, welches noch verbessert werden kann, erreichte eine ’power usage effectiveness’ von 1.15.

bibtex
@mastersthesis{Cooling,
  author   = {Nico Schwersenz},
  title    = {Optimizing Cooling Performance and Efficiency of the BrainScaleS System},
  school   = {Universit\"at Heidelberg},
  year     = {2019},
  type     = {Bachelorarbeit}
}
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