智算中心基础设施演进白皮书

智算中心基础设施演进白皮书智算中心基础设施演进白皮书12序言近两年来，我们目睹了人工智能（AI）以惊人的速度发展和不断成熟，它正在改变我们的生活、工作和与技术交互的 方式，它将会彻底改变从医疗、金融到交通和娱乐等众多行业。以ChatGPT为代表的生成式人工智能（AIGC）因其显著的进步和广泛的应用范围而引起各行各业极大的关注。它能够生成与人类语言非常相似的文本，生成高清图片，视频，影片，甚至编程，颠覆了大众对人工智能（AI）的传统认知，吸引了普通大众乃至各个领域的专家的重点关注。随着人工智能（AI）应用变得越来越普遍和具有影响力，其对算力的需求也随之快速增长，人工智能（AI）业务负载也正在成为数据中心负载的重要组成部分，并且要求必须以集群的方式进行部署。因此，机柜的功率密度和数据中心的规模将大幅提升，给数据中心物理基础设施（包括供配电、制冷等）带来颠覆性的挑战。换句话说，这意味着人工智能（AI）将颠覆通算中心（传统数据中心）的设计和运营。为应对这些挑战，我们需要重新思考数据中心从IT层面到物理基础设施层面的规划和设计，从而建设出可以适应未来IT技术不断发展的具有弹性和可扩展性的智算中心（AIDC）。维谛技术作为英伟达（NVIDIA）官方认可的解决方案合作伙伴，很早就开始关注智算中心（AIDC）中的物理设施基础架 构未 来究竟会有哪些颠覆性的变革。回顾 数 据中心 行业 过去30年的发展，其基 础设 施层面的发展基 本遵循一 个 线性的功耗密度提升和智能化提升的模式，维谛技术在此过程中，一直以技术和质量来引领全球行业的发展。但是从2024年的年初开始，人工智能（AI）的发展进入类似于指数的增长曲线，从单个GPU的计算能力到集群的规模，从单机柜的功率密度到液冷的普及速度，似乎都被按下了加速键，数据中心行业正在经历一个自己的“寒武纪”。面对如此快速 变化的时代，市场和行业的信息和经验也都是碎片化的，国家之间、企业之间、个人之间也都存在着巨大的信息壁垒，产业生态和技术格局存在着重大的不确定性。作为数据中心行业的全球领先企业，维谛技术希望通过一种创新的形式，通过 收集市场上分散的经验和信息，整理出智算中心（AIDC）的机电系统架构演进趋势和挑战，从而做出一个系统性和中立性的分析和预测，希望通过提炼出的观点和意见，能够对数据中心行业的上下游起到一定的归纳和参考意义，对数据中心 行业的健康发展有一定的促进作用。而深知社（DeepKnowledge Community）作为中国具有号召力的国际化数据中心产业工程师社群，同样在这段时间里也在思考此类问题。经过与维谛技术深度沟通后，受维谛技术委托，由深知社对《智算中心基础设施演进白皮书》做系统的行业调研、分析、提炼以及白皮书撰写。因此，深知社于2024年4月-6月，对国内业已实施的智算中心、超算中心的近50位一线资深技术专家进行深度访谈和调研，并结合深知社海量的全球动态深度知识库，由DKI（DeepKnowledge Intelligence）研究员团队执笔，进行本次 白皮书的撰写。这本白皮书访谈、调研和写作的专家和工程师均以个人名义参与，使得这本白皮书能够最大程度以中立、 系统和开放的角度，深度还原中国数据中心工程师群体对智算中心（AIDC）机电架构演进和发展的经验和判断。致谢感谢《智算中心基础设施演进白皮书》撰写组成员（排名不分先后）：维 谛 技 术 编 委 组：顾 华 、张 迪 、雷 爱 民 、赵 玉 山 、王 腾 江 、谭 红 丽 、王 安 林 、李 朝 辉 、赵 呈 涛 、王 超 、郭 昊 、 刘东泽、李旭、韩会先、邹宇飞、姜峰等。深知社编委组：高昆、董卫卫、陈淼、王谋锐、高晓明等。以及在白皮书撰写过程中，通过深谈会、特约访谈等形式分享专业观点和经验的行业专家们：李典林、井汤博、何建、杨瑛洁、沈诚、王宁、夏忠谋、王强、陶志峰、唐虎、王洪涛、李巍、刘凯、肖军、李振江、刘阳迁、 符晓、肖波、苏志勇、方黎达、师宇清、陈必成、丁海峰、叶飞、林密、张双华、于淼、杜华锐等。感谢你们的辛苦付出和努力，白皮书的每一个知识点的落实离不开你们的付出。希望《智算中心基 础设 施演 进白皮书》可以为通算中心（传 统数 据中心）向智算中心（AIDC）的演 进 过渡中贡献出 一份力量！智算中心基础设施演进白皮书34序言的最后，必须要感谢维谛技术编委组的专家团队 对深知社的调研和写作过程的大力支持，维谛技术的行业 大局观、产业生态观、技术发展观同样给此次白皮书的访谈对象和DKI研究员团队留下深刻的印象。希望各位数据中心同行在阅读完这本白皮书之后，对于AIDC的演进趋势有更多、更深、更系统的理解。因水平和 经验有限，这本白皮书一定会有一些不足甚至错误之处，如您有任何意见或疑问，也请随时与深知社取得联系（微信 公众号：DeepKnowledge，或官网网站www.deepknowledgecommunity.com），我们将认真听取您的反馈和意见， 在未来不断提升。深知社编委组2024年8月目录一. 智算中心的演进分析1.1 智能算力的发展情况概述 1.2 智算芯片结构演进1.3 智算用户侧诉求演进1.4 机柜功耗高密度化演进1.5 静态负载向动态负载演进二. 智算中心选址与规划 2.1 智算中心选址2.2 智算中心建筑形式 2.3 智算中心建筑布局 2.4 智算中心房间功能需求 2.5 智算中心装饰装修需求 2.6 已有建筑改造为智算中心 三. 智算中心电气链路架构挑战及演进趋势3.1 智算中心电气链路的挑战3.1.1 电力能源接入挑战3.1.2 配电与IT机房的面积比挑战3.1.3 电能利用率挑战3.1.4 能源利用效率（PUE）挑战3.1.5 服务器电源形式挑战3.1.6 智算负载分级供电的挑战3.1.7 末端配电方式挑战3.1.8 负载动态冲击挑战3.1.9 环境温度突变挑战3.2 智算中心供配电系统的演进趋势 — “智算电能管理链”3.2.1 电力能源系统向“算电协同”演进3.2.2 简化供电系统架构演进3.2.3 智算负载分级供电演进3.2.4 预制电力模组演进3.2.5 UPS向MW级，超高效及高密化演进3.2.6 锂进铅退/储备一体演进66 88911121213 13 14 14 15161616161717171818191919192023232425智算中心基础设施演进白皮书56一. 智算中心的演进分析过去的十几年，是通算中心（传统数据中心）（见附录名词解释）快速发展的阶段，主要以云计算为主。随着生成式 人工智能（AIDC）（见附录名词解释）的横空出世，人工智能（AI）（见附录名词解释）在医疗、金融、制造业、零售业和交通 运输等领域产生了广泛的应用需求，通算中心（传统数据中心）已经逐渐无法满足日益增长的计算需求，智算中心（AIDC）（见附录名词解释）应运而生，它支持大规模的数据处理、机器学习、深度学习和其他智能算法的运算需求，得益于人工 智能的革命性发展，智算中心的规模和处理能力正在呈指数级增长，以满足日益增长的算力需求。智算中心已成为通算 中心（传统数据中心）升级发展的必然趋势。本章节结合目前智能算力的发展情况，对智算中心（AIDC）在芯片结构演进、用户