為加速京津冀產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，解決AI時(shí)代智算中心建設(shè)面臨的低部署密度、高能耗、建設(shè)周期長(zhǎng)、算力調(diào)度不及時(shí)等挑戰(zhàn)，京津冀某智算中心創(chuàng)新采用浪潮腦48kW風(fēng)冷智算算力倉，以AI算力為核心，兼容國(guó)內(nèi)外主流的CPU和異構(gòu)加速芯片，集計(jì)算/存儲(chǔ)/網(wǎng)絡(luò)于一體，融合機(jī)柜、配電、UPS、空調(diào)、監(jiān)控、消防等系統(tǒng)，在元腦42kW風(fēng)冷智算算力倉的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步提升算力部署密度，優(yōu)化供電和散熱設(shè)計(jì)，具備高密部署、節(jié)能降耗、快速交付、靈活調(diào)度等核心優(yōu)勢(shì)，是突破京津冀地區(qū)土地、電力資源限制，打造新一代“高密低耗”風(fēng)冷智算中心的不錯(cuò)方案。

高密部署，節(jié)省65%建設(shè)用地：

浪潮元腦48kW風(fēng)冷智算算力倉將風(fēng)冷機(jī)柜的單機(jī)柜功率密度由傳統(tǒng)的3-7kw提升至48kw，單臺(tái)機(jī)柜即可支持4臺(tái)以上GPU服務(wù)器上架運(yùn)行，相比傳統(tǒng)微模塊建設(shè)方式，節(jié)省了65%機(jī)房占地面積，在京津冀某智算中心項(xiàng)目中，最 終實(shí)現(xiàn)在860平米的機(jī)房?jī)?nèi)部署了12套算力倉，108個(gè)機(jī)柜，輸出超 高密度算力，挑戰(zhàn)風(fēng)冷極限，實(shí)現(xiàn)高密部署，降低了近50%機(jī)房建設(shè)成本，并節(jié)省IB組網(wǎng)成本1500萬元。

節(jié)能降耗，年節(jié)省用電450萬度：

在電力供應(yīng)方面，浪潮元腦48kW風(fēng)冷智算算力倉創(chuàng)新采用全功率簡(jiǎn)鏈路供電+高 效UPS一體化設(shè)計(jì)，支持兆瓦級(jí)供電，摒棄了傳統(tǒng)供電系統(tǒng)復(fù)雜的線路架構(gòu)，減少轉(zhuǎn)換環(huán)節(jié)與連接節(jié)點(diǎn)，使電力能夠以短路徑、直接的方式從電源直達(dá)負(fù)載；同時(shí)，將UPS與其他供配電組件深度整合，優(yōu)化系統(tǒng)內(nèi)部的電氣連接，供電效率大幅提升，降低電能損耗30%以上。在散熱設(shè)計(jì)方面，為提升電算轉(zhuǎn)化的能效比，算力倉采用封閉冷熱通道，避免彌漫式送風(fēng)導(dǎo)致的風(fēng)量處理不集中及冷量散失問題；并采用空調(diào)雙群控策略，嵌套兩組輪巡調(diào)控算法，避免局部熱點(diǎn)超溫問題，提升系統(tǒng)可靠性的同時(shí)將制冷系統(tǒng)能效比提升10%以上。在智能調(diào)優(yōu)方面，通過AI智能管理平臺(tái)實(shí)現(xiàn)制冷系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)調(diào)優(yōu)，保障單柜48kW智算設(shè)備的穩(wěn)定運(yùn)行，整體節(jié)能25%以上，風(fēng)冷散熱PUE可降至1.2以下，遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)風(fēng)冷智算中心，讓電力轉(zhuǎn)換為算力，可助力京津冀某智算中心每年節(jié)省用電450萬度。

快速交付，建設(shè)周期縮短70%：

元腦48kW風(fēng)冷智算算力倉采用高度集成系統(tǒng)設(shè)備，模塊化設(shè)計(jì)、積木式建設(shè)、去工程化安裝等方法，例如出廠集成冷熱通道，無需施工搭建傳統(tǒng)風(fēng)冷通道件，計(jì)算/存儲(chǔ)/網(wǎng)絡(luò)按需擴(kuò)容等，實(shí)現(xiàn)AI服務(wù)器+數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施一體化交付，建設(shè)周期縮短70%，助力京津冀某智算中心實(shí)現(xiàn)在2個(gè)月內(nèi)快速投運(yùn)上線，及時(shí)滿足AI大模型應(yīng)用開發(fā)等業(yè)務(wù)需求，同時(shí)快速回收建設(shè)投資成本。

靈活調(diào)度，計(jì)算資源利用率提升至90%以上：

采用AIStation智能業(yè)務(wù)生產(chǎn)創(chuàng)新平臺(tái)，整合計(jì)算資源、數(shù)據(jù)資源以及AI開發(fā)環(huán)境，可以實(shí)時(shí)掌握資源使用情況及運(yùn)行狀態(tài)，對(duì)大規(guī)模GPU計(jì)算資源進(jìn)行統(tǒng)一的管理和分配調(diào)度，可實(shí)現(xiàn)GPU資源動(dòng)態(tài)分配、按需申請(qǐng)，避免資源分配不均等問題，并且平臺(tái)靈活配置用戶的資源配額，防止資源過多占用和浪費(fèi)，計(jì)算資源利用率提升至90%以上，加速AI大模型開發(fā)與部署，滿足京津冀智慧交通、智慧金融、智慧醫(yī)療等產(chǎn)業(yè)升級(jí)的多樣化場(chǎng)景需求。