05 Oct 2026
液冷マニホールド、ラックから壁面全体へ
Open Compute Project（OCP）が公開したProject Deschutes仕様から、液冷における興味深い進化が見えてきます。Manifold注1は、必ずしもラック内に設置される複数ポートを備えた小型の分岐管だけを指すものではありません。仕様に記載されているWall Manifold注6は、約3mの配管セグメントを現場で組み立てることができ、全長30m以上、配管内径4インチ以上の構成にも対応します。これは、冷却液の分配がシステム規模の拡大に伴い、チップ周辺からData Hall全体へと広がっていくことを直感的に理解する良い例です。
出典：Open Compute Project－Project Deschutes
Manifoldは何をするもの？
まず複雑な専門用語は置いておきましょう。Manifoldの最も基本的な役割は、とてもシンプルです。冷却液を各系統へ分配し、戻ってきた冷却液を再び集めることです。
液冷サーバーでは、冷却液がCPUやGPUなどの高発熱部品に取り付けられたCold Plate注2へ流れ、熱を吸収した後、再び冷却ループへ戻ります。サーバーやCold Plateの数が増えると、1本の配管だけでは十分に対応できなくなるため、複数階層での分配・集流設計が必要になります。
液冷システムでは、CDU注3、Manifold、ホース、Cold Plateなどのコンポーネントが連携して使用されます。その目的は、適切な温度と流量の冷却液を、冷却が必要な場所へ安定して供給することです。
1台のServerから、Rack一列全体へ
液冷システムを道路網に例えると、Manifoldの役割は、異なるシステム階層ごとに考えることで理解しやすくなります。
Cold Plate → Server
ここは発熱源に最も近い階層です。流路は比較的小さいものの、冷却液がCold Plate内部をどのように流れるか、必要な流量を確保できるか、さらにどの程度の圧力損失注7が生じるかによって、冷却性能は直接影響を受けます。
Rack Manifold注4→ Rack
1つのラック内に複数の液冷サーバーが搭載される場合、Rack Manifoldによって各IT機器へ冷却液を分配し、熱を吸収した冷却液を再び集めて戻す必要があります。
Row Manifold注5→ Row
さらに上位の階層では、Row ManifoldがCDUからIT機器へ向かう液冷ループに接続され、ラック一列全体へ冷却液を分配します。
この階層になると、設計上の検討事項は単に「何個の出口が必要か」だけではありません。より大きな総流量、配管径、圧力損失、システムの清浄度、現場での配管施工なども重要になります。OCPでは、液冷データセンター向けRow Manifoldについて、洗浄、フラッシング、水圧試験などに関するガイドラインも公開しています。
注記：ここで示すCold Plate → Rack → Row → Wall Manifoldという流れは、読者がシステム階層を理解しやすいよう、本記事で整理した概念です。OCPが正式に定義した4段階の製品分類ではありません。
さらに大規模化すると、Manifoldは「壁面全体」へ
Project Deschutesで説明されているWall Manifoldになると、そのシステム規模は一般的な「分岐管」のイメージを大きく超えます。
公開仕様のWall Manifoldは、冷却液の供給を担うSupply Manifoldと、戻り側を担うReturn Manifoldで構成され、さらにDrip Tray注8やMounting Blocks注9などの補助構造も組み合わせています。これらは、万一の漏液への対応や大型配管の支持に使用されます。
配管は約3mのセグメントから構成され、現場で接続することで30m以上のシステムを構築できます。公開されている設計条件には、最高冷却液温度55°C、最高使用圧力130 psi、さらに供給側と戻り側の差圧条件なども含まれています。
ここまで大規模になると、エンジニアリング上の課題は、もはや配管径や継手だけではありません。
配管をどのように支持するか？
接続部の信頼性をどのように確保するか？
温度変化による熱膨張にどう対応するか？
万一漏液が発生した場合、冷却液をどこへ導くか？
その後の点検やメンテナンスをどのように行うか？
これらすべてが、システム設計の一部として検討されるようになります。
Project Deschutesの信頼性要件には、Pressure Hold Test注10、Pressure Cycle Test注11、Burst Test注12も含まれており、それぞれシステムの密封性、長期的な耐圧耐久性、そして限界耐圧性能を確認するために使用されます。
システム規模が変わっても、分配の基本ロジックは変わらない
興味深いのは、装置内部の小型Manifoldから30mを超えるWall Manifoldまで、実際のサイズは大きく異なっていても、設計初期に確認すべき基本的な項目には多くの共通点があることです。
どの冷却媒体を使用するのか？
総流量はどのくらいか？
何系統に分岐する必要があるか？
メイン流路はどの程度の大きさが必要か？
ポートや接続部をどのように配置するか？
通常使用圧力はいくらか？
どの程度の試験圧力に耐える必要があるか？
各分岐流路の流動抵抗の違いによって、流量の偏りが発生しないか？
これらの項目は、達理精控が現在取り組んでいる液冷Manifoldの用途においても、共通して重視しているポイントです。材質、メイン流路寸法、分岐数、ポート配置、使用圧力、耐圧条件、流体分配などは、Manifoldを設計する際に一つずつ確認する必要がある基本条件です。
このように考えると、Manifoldを別の角度から捉えることができます。
Manifoldは単なる「穴がたくさん開いた管」ではなく、液冷システムの中で冷却液を必要な場所へ届ける重要な分配ポイントです。
AIの演算密度が高まるにつれ、液冷システムもチップ、Server、Rackから、Row、さらにはData Hall全体へと広がっています。
Manifoldに求められるカスタマイズの内容や、対応するシステム規模は今後さらに大きくなる可能性があります。しかし、その中心にある課題は変わりません。つまり、必要な場所へ冷却液をいかに安全かつ安定的、効率的に届けるかということです。
専門用語注釈
1. Manifold | マニホールド／分岐・集流管
流体システムにおいて分配または集流を行う部品で、1本のメイン流路を複数の分岐流路へ分けたり、複数の戻り流路を1本にまとめたりするために使用されます。
2. Cold Plate | コールドプレート
CPUやGPUなどの高発熱部品に直接取り付けられる液冷部品です。内部流路を冷却液が流れることで、部品から発生する熱を除去します。
3. CDU（Coolant Distribution Unit） | 冷却液分配ユニット
通常、データセンターの冷却設備と液冷IT機器の間に配置され、熱交換、冷却液の循環、流量、圧力、温度などの条件を管理するユニットです。
4. Rack Manifold | ラックレベルマニホールド
ラック階層に設置される液冷用の分配・戻り配管で、同一Rack内の複数のIT機器へ冷却液を供給し、戻ってきた冷却液をまとめて回収します。
5. Row Manifold | ローレベルマニホールド
ラック一列全体を対象とする液冷用の分配・戻り配管です。通常はCDUと複数のRack Manifoldを接続し、各ラックへ冷却液を供給するとともに、熱を吸収した冷却液を集めてCDUへ戻します。
6. Wall Manifold（WMF） | 壁面型マニホールド
Project Deschutesで説明されている大規模な冷却液供給・戻り用Manifoldで、複数の配管セグメントを現場で接続し、データセンターの壁面や設備空間に沿って設置できます。
7. 圧力損失（Pressure Drop）
流体が配管、継手、バルブ、流路などを通過する際に、摩擦や局所抵抗によって生じる圧力の低下を指します。
8. Drip Tray | ドリップトレイ
配管や接続部の下に設置し、万一発生した少量の漏液を受けるための構造です。冷却液が床面や周辺機器へ直接滴下するリスクを低減します。
9. Mounting Blocks | 配管固定ブロック
Wall Manifoldの配管を支持・固定するための構造部品で、大型配管を所定の位置に安定して設置するために使用されます。
10. Pressure Hold Test | 保圧試験
システムを規定圧力まで加圧し、一定時間その圧力を保持することで、漏れ、圧力低下、構造上の異常がないかを確認する試験です。
11. Pressure Cycle Test | 圧力サイクル試験
加圧と減圧を繰り返し、長期使用時に生じる圧力変動を模擬することで、配管、接続部、構造部品の耐久性を確認する試験です。
12. Burst Test | 破裂試験
試験圧力を継続的に上昇させ、部品または配管システムの限界耐圧性能と安全余裕を確認する試験です。
参考資料
1. Open Compute Project－Project Deschutes Specification
2. Open Compute Project－Guidelines for Pre-Commission Preparation of Technology Cooling System Row Manifolds
3. Google Cloud－AI infrastructure is hot. New power distribution and liquid cooling infrastructure can help
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