2024 年 7 月 22 日凌晨,，xAI 創(chuàng)始人 Elon Musk 在推特上正式宣布,，在凌晨 4:20 分正式啟動了世界上最強的 AI 訓練集群。
這個訓練集群建設(shè)在美國田納西州孟菲斯市,，集合了 10 萬個液冷 H100 芯片。
然而,，這在當?shù)貐s引發(fā)了居民們的抗議和不滿,。
這樣巨大的 AI 訓練集群每天會消耗 100 萬加侖的水和 150 兆瓦的電力，因此也是引發(fā)了當?shù)丨h(huán)保人士的擔心和抗議,。
隨著萬卡集群,，甚至十萬卡集群成為科技巨頭們訓練 AI 大模型的標配，這樣的巨型數(shù)據(jù)中心到底意味著什么,？
消耗電力好理解,，那為什么會消耗如此多的水呢？冷卻系統(tǒng)與供電系統(tǒng)等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施是如何運作的,？目前數(shù)據(jù)中心的主計算芯片開始從 CPU 轉(zhuǎn)向 GPU,，這會帶來如何的變革,？
可能大家對 CPU、GPU 這類計算芯片了解較多,，卻很少會關(guān)注配套的基礎(chǔ)設(shè)施,。
但事實上，它們就像冰山藏在水下的部分一樣,，不僅是整個數(shù)據(jù)中心的支柱,，還是至關(guān)重要的安全樞紐。
我們來揭秘一下萬卡集群的數(shù)據(jù)中心到底是如何運作的,，也非常榮幸邀請了專注于數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的公司維諦技術(shù)的多位專家一起來探討,，AI 爆發(fā)給數(shù)據(jù)中心的基礎(chǔ)設(shè)施帶來的挑戰(zhàn)與機遇。
01 AI 時代數(shù)據(jù)中心面臨的挑戰(zhàn)
首先,，我們先簡單了解下,，數(shù)據(jù)中心的組成結(jié)構(gòu)。
從物理結(jié)構(gòu)上來看,，數(shù)據(jù)中心會劃分成三個系統(tǒng),，主機房、供電系統(tǒng)和冷卻系統(tǒng),。
如果咱們把數(shù)據(jù)中心類比成一支軍隊,，你看這主機房陳列的一排排機柜，像不像前線征戰(zhàn)的士兵,，它們承擔著整個數(shù)據(jù)中心的核心功能——運算,。
而冷卻與供電系統(tǒng)則是軍隊后方的保障機構(gòu)。冷卻系統(tǒng)負責保障士兵的健康與安全,，供電系統(tǒng)負責糧草的運送與分配,。
此外還有綜合管理系統(tǒng)來維護兵器等等，它們就像數(shù)據(jù)中心的 " 兵部尚書 ",，雖然不在一線征戰(zhàn),，卻起到了關(guān)鍵作用。
如今一些數(shù)據(jù)中心開始由通用計算轉(zhuǎn)向?qū)Ｓ糜嬎?，其中?AI 為主的數(shù)據(jù)中心被稱為 " 智算數(shù)據(jù)中心 ",，主力芯片從 CPU 變成了 GPU,，這也將對所有基礎(chǔ)設(shè)施帶來巨大的挑戰(zhàn),。
顧華
維諦技術(shù)市場營銷與產(chǎn)品應(yīng)用高級總監(jiān)：
因為傳統(tǒng)的 CPU 其實過去十多年的時間一直在采用的 X86 的結(jié)構(gòu)，它 CPU 的功耗,，包括服務(wù)器的功耗都相對比較標準和恒定,，所以我們在過去的近十多年的時間，看到數(shù)據(jù)中心的平均的機柜的功率密度,，大概一直在 3~5 千瓦左右,。
但是現(xiàn)在隨著 GPU 的采用,，AI 模型的推理和訓練，需要集中大量的 GPU 來進行并行的浮點運算,，需要通過集群的方式,，通過軟件互聯(lián)通信在非常小的空間里面集中大量的 GPU。
這使得 GPU 的服務(wù)器,，包括單機柜的功率密度會迅速的提高,。所以我們也看到機柜的功率密度從過去的 5 千瓦，現(xiàn)在迅速的提升到了 10 千瓦,、 20 千瓦,、 40 千瓦，甚至 80 千瓦,、100 千瓦以上,。
智算機柜功率密度的提升對基礎(chǔ)設(shè)施來說，我覺得主要有四大方面的挑戰(zhàn),。
首先是給散熱能力帶來的挑戰(zhàn),，第二個方面是給高效的能源供應(yīng)帶來的挑戰(zhàn)，第三個是占地面積,，第四是快速的部署,。
所以，GPU 芯片的迅速更新迭代給數(shù)據(jù)中心配套設(shè)施帶來了這四大挑戰(zhàn),。如何應(yīng)對這四個問題,，我們先來看看冷卻系統(tǒng)，為什么它會如此耗水,？
02 冷卻系統(tǒng)
Chapter 2.1 冷卻系統(tǒng)的重要性
電子器件運行時會產(chǎn)生熱量,，而芯片對熱量尤其敏感，如果過熱,，輕則觸發(fā)芯片的自我保護機制,，降低運行頻率，重則導致服務(wù)器故障,，業(yè)務(wù)中斷,，甚至燒毀硬件。
隨著數(shù)據(jù)中心的功率密度越來越高,，這時如果冷卻系統(tǒng)發(fā)生故障,，留給維護人員的反應(yīng)時間，可能只有一兩分鐘,。
王超
維諦技術(shù)熱管理解決方案部高級經(jīng)理：
如果單機柜到了 10 千瓦,，按照我們過去的仿真經(jīng)驗，可能很快，一兩分鐘,，（環(huán)境）就能到 30 多度甚至 40 度,，那就宕機了。
因此,，芯片算力的升級也直接帶來了對數(shù)據(jù)中心冷卻系統(tǒng)的升級需求,。我們在《搶電、圈地,、對賭,，深聊科技巨頭的千億美元 AI 能源大戰(zhàn)》那期文章里也講過，隨著功率密度的提升,，廠商們開始轉(zhuǎn)向液冷方案,。
而恰恰是這個液冷，導致了不少環(huán)保人士抵制,。
除了開頭說的 xAI 訓練集群外,，2023 年烏拉圭民眾也聯(lián)合抗議谷歌建設(shè)數(shù)據(jù)中心，還有新墨西哥州的農(nóng)民抗議 Meta 數(shù)據(jù)中心遷入,。
大家抵制的原因之一就是,，這些數(shù)據(jù)中心耗水太多，甚至加劇了當?shù)氐母珊登闆r,。
那為什么液冷會消耗如此多的水呢,？
Chapter 2.2 液冷為何如此耗水
在回答這個問題前，我們需要簡單科普下冷卻系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),。目前冷卻系統(tǒng)主要分為兩個大類,，風冷與液冷。
我們先來聊聊風冷,。如果你進入過數(shù)據(jù)中心,，那第一感覺應(yīng)該是：太吵了！這個噪音就來自于機柜中用于給芯片降溫的風扇,。
風扇的作用是將芯片的熱量散發(fā)到空氣中,，但如果熱量全部堆積在空氣中，也會降低散熱效果,，所以還需要空調(diào)對空氣降溫,。
空調(diào)也分為很多種，我們這里就不一一舉例了,。
顯而易見的是,，空氣的熱交換效率較低，在功率密度不斷提升下,，必須采用效率更高的散熱介質(zhì),，那就是液體,。
液冷散熱的原理就是通過水的蒸發(fā)潛熱帶走芯片的熱量,，液冷散熱也分為很多種,，目前全球主流的兩類是冷板液冷和浸沒液冷。
當然在國內(nèi)還有一種是噴淋液冷技術(shù),。噴淋也是一個比較創(chuàng)新的技術(shù),，但這個技術(shù)目前還是受到了一定的限制，所以不是很多,。
冷板液冷是讓冷板與芯片緊密貼合,，讓芯片熱量傳導至冷板中的冷卻液，并將冷卻液中的熱量運輸至后端冷卻,。
而浸沒液冷是將整個主板都浸沒在特定液體中,，但對于目前主流的 GPU 設(shè)備來說，浸沒液冷卻不太適用,。
維諦技術(shù)熱管理解決方案部高級經(jīng)理：?
因為所有 GPU 它都是還是按照冷板液冷這種規(guī)格來開發(fā)的,，所以不太適配浸沒。
冷卻系統(tǒng)會分為一次側(cè)和二次側(cè),，一次側(cè)是將整體熱量散走,，并與二次側(cè)的冷卻分發(fā)單元（Cooling Distribution Units，簡稱 CDU）來交換熱量,。
通常提到的液冷散熱,，都是指二次側(cè)，由 CDU 將冷水分配到各個機柜中,。而當前的液冷散熱系統(tǒng)一次側(cè)大部分也是水冷方式,，最終在室外通過水的顯熱交換和潛熱交換帶走全部熱量。
顯熱交換是水在加熱或冷卻過程中,，會吸收或釋放的熱量,，水的狀態(tài)不變。
而潛熱交換就是水在相變過程中,，如蒸發(fā),、凝結(jié)、融化,、凝固時,，吸收或釋放的熱量，而溫度保持不變,。
就像咱們天氣熱時,，如果給房間放一盆水，水溫慢慢升高,，這就是顯熱交換,；同時水會慢慢蒸發(fā),，這就是潛熱交換，兩種交換共同進行,，使得水盆上方的空氣溫度降低,。
前面我們說到環(huán)保人士抵制 AI 數(shù)據(jù)中心，就是因為萬卡集群的 AI 數(shù)據(jù)中心,，浪費的水實在太多了,。
這其實就回到那個規(guī)模效應(yīng)了，如果說咱們只是建一兩個數(shù)據(jù)中心,，比如就是像 20 兆瓦,，或者甚至即使到 100 兆瓦都沒事。但是如果進一步擴大,，那個耗水量是非常巨大的,，可能會對當?shù)氐牡叵滤Y源有一定的影響，可以肯定一定會存在數(shù)據(jù)中心和人搶水的這個問題,。
你可能想問,，就算水蒸發(fā)了，那不是還會變成雨降下來嗎,？為什么會被稱為 " 浪費 " 呢,？我們分兩個方面來說。
首先,，水蒸發(fā)后變成云,，飄到哪兒降落就不好說了，數(shù)據(jù)中心就像個抽水機,，把當?shù)氐乃樽吆笏偷搅似渌胤?，對于原本降雨量低的地區(qū)，加劇了干旱情況,。
其次,，數(shù)據(jù)中心對水的質(zhì)量要求也不低，但高質(zhì)量的水蒸發(fā)后,，如果降落在污染地或海面,，這些水很難再利用了。
同時,，使用高質(zhì)量的水,，也意味著數(shù)據(jù)中心要和居民搶水，甚至可能造成民用水不夠的情況,。
那為什么一定要用高質(zhì)量的水呢,？
水如果蒸發(fā)，它就會跟制冷設(shè)備的一些部件會有接觸,，不管是水滴還是水霧,，它到制冷設(shè)備上面,，如果水質(zhì)不太好，比如酸堿度不太好,，偏酸偏堿都可能會導致腐蝕,。如果鈣鎂離子的含量比較多，就像咱們家里燒開水一樣,，那可能水垢就會附著在表面上,。
一旦水垢附著在換熱設(shè)備的表面,，帶來的影響就是換熱設(shè)備的效率會下降,。本來我是 200 千瓦的散熱量，但是因為水溝問題,，可能會導致它衰減到 80%,，甚至更低，那帶來的就是冷量可能不夠這一類的問題,。
有報道稱,，每個數(shù)據(jù)中心平均每天要消耗 100 萬到 500 萬加侖的水，比如開頭提到的 xAI 萬卡集群,，每天消耗 100 萬加侖的水,，可供 3000 多戶家庭使用一天。
而 GPT-3 在訓練期間消耗了 700 萬噸水,，后續(xù)的推理階段,，每回答 20 個問題，就相當于倒掉了一瓶 500 毫升的礦泉水,。
NPJ 的一份名為《數(shù)據(jù)中心用水調(diào)查》報告顯示,，數(shù)據(jù)中心耗水來源 58% 是飲用水，這其中還存在耗水不透明度的問題,，長此以往甚至會造成氣候風險,。
所以也難怪 AI 數(shù)據(jù)中心會遭到抵制了。
同時,，也有企業(yè)做過海底數(shù)據(jù)中心,，如此一來不就解決了耗水問題嗎？但很遺憾,，這就涉及到冷卻系統(tǒng)面臨的另一大挑戰(zhàn),，經(jīng)濟賬的問題了。
Chapter 2.3 冷卻系統(tǒng)的經(jīng)濟賬
海底數(shù)據(jù)中心就是把服務(wù)器放置在殼體內(nèi)并沉到海水里,，因為海水的溫度較低,，可以直接為殼體降溫，而且不需要額外補充機械能,。
聽上去是個既節(jié)能又環(huán)保的方案,，但維諦的專家告訴我們,，這將對技術(shù)提出更高的要求。
因為沉到海水里邊,，整個數(shù)據(jù)中心的殼體,、包括一些光纜還有電纜之類的，它都要能下海,，其實提出了更高的要求,。
更高的技術(shù)要求，就意味著企業(yè)需要在研發(fā)上投入更多,，但長期來看,，這確實是一個創(chuàng)新的解決方案。
除了技術(shù)難題外,，冷卻系統(tǒng)的用電也一直居高不下,。有數(shù)據(jù)顯示，冷卻系統(tǒng)通常占數(shù)據(jù)中心平均電力消耗的 40%,，不少巨頭都在努力降低冷卻系統(tǒng)的能源消耗,，但搞不好反而會弄巧成拙。
有論文研究稱,，數(shù)據(jù)中心每將送風溫度提高 1 ° C,，可以降低大約 2-5% 的制冷功率，因此數(shù)據(jù)中心開始呈現(xiàn)把冷卻系統(tǒng)溫度從 75 ℉（約 23.9 ℃）提高到 85 ℉（約 29.4 ℃）的趨勢,，連谷歌也采取了這樣的做法,。
但這個做法還挺危險的，這相當于你設(shè)置的溫度,，距離數(shù)據(jù)中心能承受最高溫度的緩沖區(qū)間縮窄了,，反倒會導致系統(tǒng)性風險。
比如,，2021 年,，新加坡一家數(shù)據(jù)中心運營商為了節(jié)省冷卻成本，將溫度提高到危險的臨界水平,，結(jié)果導致數(shù)據(jù)中心服務(wù)器大面積故障,，這種情況持續(xù)了近一周，真是得不償失,。
同時,，這篇論文也發(fā)出了警告：數(shù)據(jù)中心受到熱攻擊的原因之一，是因為采用了激進的冷卻策略,，也就是系統(tǒng)溫度設(shè)置的太高,，減少了冗余度。
所以如何讓冷卻系統(tǒng)更節(jié)能,，成為了 AI 時代的挑戰(zhàn)之一,。
維諦技術(shù)的專家告訴我們,，要降低冷卻系統(tǒng)能耗，主要分為三大方向,。
現(xiàn)在從節(jié)能角度來講,，其實是可以分為三大方向。一個是從風側(cè)來做自然冷來做節(jié)能,，然后另外的話就是水側(cè)自然冷,，還有就是氟側(cè)自然冷。
所謂的 " 自然冷 "（Free-Cooling）,，是指利用室外的低溫冷源,，來給室內(nèi)降溫，達到降低能耗的一種技術(shù)方法,。
想象一下冬天我們悶在房間里非常熱,，如果打開窗戶讓室外的冷空氣進入,，房間就涼快了,，這就是自然冷。
而風側(cè)自然冷,，就是在窗戶邊放一些風扇向房間吹風,，加速室外冷空氣進入。
水側(cè)自然冷和氟側(cè)自然冷,，則是將導體替換為了水和氟,。
風側(cè)自然冷它是受地理條件的限制比較大，因為它是會把新風引到機房里來,，對空氣質(zhì)量之類有一定的要求,，其實就是即使做新風也是會結(jié)合一些機械冷的。從我們來講,，我們還是更專注于水側(cè)自然冷和氟側(cè)自然冷,。
氟側(cè)自然冷就是我們常規(guī)的風冷空調(diào)這個系統(tǒng)，在溫度相對來說比較低,，以及冬季的時候,，來通過氟泵工作來利用室外自然冷源，那這會就不需要開壓縮機了,，壓縮機的功耗就是整個系統(tǒng)里邊制冷功耗最大的部分,，那如果可以在一部分時間里邊把壓縮機替換成氟泵，因為氟泵的功率是很低的,，那當然可以大大的節(jié)約能耗,。
水側(cè)自然冷，做節(jié)能就是通過室外的一些蒸發(fā)之類的,，把它的那個冷的能力間接的帶到室內(nèi)來,。
風側(cè)自然冷受到地理限制較大,，水側(cè)自然冷蒸發(fā)的水太多，所以目前既省電又省水的方案,，就是氟側(cè)自然冷,。
氟側(cè)自然冷它就是一個無水的智能解決方案，天然的它就不需要水,，它是靠氟泵,、靠冷媒來實現(xiàn)自然冷的，不需要靠水的蒸發(fā),。
但這種方式就對技術(shù)提出了很大挑戰(zhàn),，需要長期的積累經(jīng)驗，才能控制好整套系統(tǒng),。
怎么才能更好的控制,，讓氟泵的工作時長更長一點點，讓氟泵和壓縮機的切換能夠更加的穩(wěn)定,、更少的波動,、然后讓它更節(jié)能。它的難度是比做水側(cè)自然冷是要更難的,，所以最大的難點就還是在于技術(shù)儲備,。
除了節(jié)能環(huán)保外，如今數(shù)據(jù)中心還面臨著芯片升級的挑戰(zhàn),。
我們之前的文章中有提到,，英偉達新出的 Blackwell 芯片，由于功耗上升,，老舊的數(shù)據(jù)中心難以直接部署,，甚至一些公司由于業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型，需要將以 CPU 為主的計算設(shè)備,，升級到以 GPU 為主,，如何改造成了當下的難題。
Chapter 2.4 數(shù)據(jù)中心如何升級,？
在 AI 來之前,，數(shù)據(jù)中心的分類其實都是以風冷為主的，那它的單機柜功率密度才 5~10 千瓦,，而且其實 10 千瓦的都不是很多了,，主要是 5~6 千瓦這樣的為主。那現(xiàn)在我要升級智算,，首先要把風冷設(shè)備的散熱量加夠,，然后再去額外的再去補充液冷部分。
既然冷卻系統(tǒng)可以升級，為什么還有些企業(yè)會選擇花很多資金重建數(shù)據(jù)中心呢,？這就不得不說到,，舊機房升級的瓶頸了。
對于制冷它主要就是空間的問題,，一般情況下,，從我們當前的設(shè)計經(jīng)驗來看，制冷設(shè)備的空間往往可能是夠的,。因為原先的單機柜 6 千瓦,，現(xiàn)在單機柜 40 千瓦，那單機柜的功率密度提升了 6 倍還多,，原先 6 個機柜解決的問題,，現(xiàn)在只需要一個機柜。
行業(yè)里邊有一個說法,，就是數(shù)據(jù)中心的盡頭其實是電力,，所以咱們在擴容的時候，往往首先要考慮的還是電力的問題,。
為什么電力是制約數(shù)據(jù)中心升級的因素,？AI 爆發(fā)又給供電系統(tǒng)帶來了哪些挑戰(zhàn)呢？接下來我們聊聊供電系統(tǒng),。
03 供電系統(tǒng)
Chapter 3.1 AI 給供電系統(tǒng)帶來的挑戰(zhàn)
我們在 AI 電力爭奪戰(zhàn)那期文章里講過,，AI 數(shù)據(jù)中心帶來了大量電能消耗，未來將給電網(wǎng)帶來供應(yīng)缺口,，其實不止是外部的電網(wǎng)，AI 數(shù)據(jù)中心內(nèi)部的供電也同樣面臨巨大壓力,，其中很大的因素就在于占地面積,。
趙呈濤
維諦技術(shù) ACP 解決方案部高級經(jīng)理：
因為整個的功率密度提升，供配電和 IT 機房的占比出現(xiàn)了很大的偏差,，占地面積成為了一個很大的挑戰(zhàn),。
正是因為這些難點，成為了老舊數(shù)據(jù)中心升級困難的原因,，其中最為棘手的就是占地問題,。
在解析這個問題前，為了便于大家理解,，我們先簡單介紹下供電系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),。
Chapter 3.2 供電系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及占地問題
供電系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)主要分為四個層級：市電或發(fā)電機將電能輸送到變配電系統(tǒng)，變配電系統(tǒng)會給冷卻系統(tǒng),、不間斷電源（Uninterruptible Power Supply,，即 UPS）供電，UPS 再將電能送到主機房的電源分配單元（Power Distribution Unit，即 PDU）,，由 PDU 給每個機柜分配電能,。
其中發(fā)電機是為了在市電發(fā)生故障時有應(yīng)急的電力輸入，但發(fā)電機啟動需要一定時間,，而 UPS 包含了大容量電池,，能保證服務(wù)器繼續(xù)運行 5 到 15 分鐘，為發(fā)電機啟動爭取時間,。
當然,，供電系統(tǒng)還會根據(jù)市電線路數(shù)和冗余結(jié)構(gòu)的不同，分為 DR 架構(gòu),、RR 架構(gòu),、2N 架構(gòu)，這里我們就不多贅述了,。
那回到占地面積的問題,，由于服務(wù)器功耗增加后，需要額外的供電設(shè)備,，但是,，供電設(shè)備實在太占地了。
從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心建設(shè)來看,，它會有傳統(tǒng)的中壓室,、低壓室、電力室,、電池室等等,，這些傳統(tǒng)的產(chǎn)品都會通過線來做連接，這些物理連接由于它是分散于各個廠家的產(chǎn)品,，它的標準的制式,、標準的體積都不是很融合，另外一個它們的整個的部署的物理距離,，中間的一般都是都會有一些間隙,。
所以有限的空間成了制約老舊數(shù)據(jù)中心升級的痛點，想發(fā)展 AI,，重建數(shù)據(jù)中心成了更好的選擇,。
但數(shù)據(jù)中心的設(shè)計壽命有 20 到 30 年，GPU 換代一般是 3~5 年,，總不能隔幾年就重建一次吧,，為此行業(yè)發(fā)展出了新的方向，那就是設(shè)備一體化,。
Chapter 3.3 設(shè)備一體化與效率提升
我們針對占地面積的問題,，推出了交流直流供配電一體化的電力模組，就像我們傳統(tǒng)的組裝式的電腦，現(xiàn)在變成了一體機是一樣的,，我們通過將 UPS,、供配電、變壓器,、補償,、饋電柜多個產(chǎn)品融合為一體，提供了一個工程產(chǎn)品化的一個產(chǎn)品,，這樣可以將我們占地面積減少至少 30%,。
當然我們還有一個新型的解決方案，我們的供配電電力模組,，采用背靠背的這種方式,，通過上送風，這樣的話我們可以把傳統(tǒng)的電力層面積再縮小 50%,。
縮小其他設(shè)備的占地面積不光有利于老舊數(shù)據(jù)中心的升級,，新的數(shù)據(jù)中心也能帶來更高的經(jīng)濟效益，因為騰出來的空間就可以多擺點計算用的機柜,、多一些算力,，縮短模型的訓練與推理時間。
除了縮小設(shè)備占地外,，供電系統(tǒng)的另一個趨勢是提升電能傳輸效率,。
眾所周知，每個設(shè)備都有電阻,，電能在一層層設(shè)備的轉(zhuǎn)換中,，總會伴隨著能量損失，如此一來為了滿足服務(wù)器機柜的電能需求,，前端的供配電設(shè)備需要留有更多冗余,、占據(jù)更大面積。
而提升傳輸效率后,，不僅能減少設(shè)備的數(shù)量，還能降低數(shù)據(jù)中心的能耗,，達到節(jié)能減排的效果,。
那該從哪些方面來提升效率呢？
第一,，UPS 我們采用了碳化硅的產(chǎn)品線,，將整個的效率提升了很多。第二,，我們采用了 SCB 的多晶合金的變壓器,，第三通過以傳統(tǒng)的線纜方式改用銅牌的方式來連接，進一步降低了線路的損耗來提升它整體的效率。
為了提升末端配電的負載,，我們推出了 1000 安培的小母線,，這樣服務(wù)器未來可以擴容 100 千瓦、 150 千瓦,。
最后,，我們來聊聊顧華提到的第四個挑戰(zhàn)，快速部署,。有意思的是,，行業(yè)為此竟然呈現(xiàn)出了 " 預制化 " 的趨勢，這能行得通嗎,？
04 建設(shè)周期與快速部署
如今全球的 AI 戰(zhàn)正打的火熱,，急劇增長的算力需求促使著各大公司新建 AI 數(shù)據(jù)中心，這就對整行業(yè)提出了建設(shè)速度的要求,，畢竟 AI 數(shù)據(jù)中心早一天上線,，就能帶來更多經(jīng)濟效益。
大家也在紛紛嘗試創(chuàng)新的解決方案,，譬如 " 木質(zhì)數(shù)據(jù)中心 ",，用木材作為關(guān)鍵結(jié)構(gòu)部件，來建設(shè)數(shù)據(jù)中心,。
難道他們就不怕遇到地震,、臺風或者火災(zāi)啥的，把整個數(shù)據(jù)中心都弄沒了嗎,？
其實盡管木質(zhì)數(shù)據(jù)中心聽上去是個非常激進的概念,，但早在 2019 年就有公司就建成并投入使用了。
他們使用的也并不是那種直接從樹上鋸下的木板,，而是名為正交膠合木（Cross-Laminated Timber,，簡稱 CLT）的建筑材料。
這種材料具有極高的強度和均勻性,，直接作為承重墻板或者樓板使用都沒問題,，同時它還有耐火的特性，英國就有棟名為 Stadthaus 的九層樓公寓,，采用了 CLT 材料建成,。
木質(zhì)材料不僅能滿足環(huán)保的要求，還能通過預制化,，將整體的建設(shè)速度,，加快 40%~80%。
當然,，數(shù)據(jù)中心的建設(shè)不光是外部建筑,，還有內(nèi)部的基礎(chǔ)設(shè)施需要定制,。而現(xiàn)在，冷卻系統(tǒng)與供電設(shè)備也走向了預制化的道路,。
雷愛民
維諦技術(shù)綜合解決方案架構(gòu)部總監(jiān)：
現(xiàn)在的智算中心,，客戶可能需要在 6 個月之內(nèi)建設(shè)好，這也是傳統(tǒng)建造方式的最快完工時間,，而維諦的 360AI 智算解決方案,，可以協(xié)助客戶縮小 50% 左右的時間。
我們在海外和一些算力公司,、互聯(lián)網(wǎng)公司有合作,，會根據(jù)它需要的算力，來定制全套的預制化基礎(chǔ)設(shè)施,。就是說已經(jīng)提前把數(shù)據(jù)中心的基礎(chǔ)設(shè)施配套好了,，同時對里面的供電、制冷,、軟件,，甚至工程的材料的預制化，都進行了詳細的部署,。
將設(shè)備由定制改為預制,，就能大幅節(jié)省工程時間，但這其中又會存在匹配性的問題,。
不同的客戶他確實有很大的需求上的差別,，比如政府和金融項目，金融客戶他最在乎的就高可靠性,，他對創(chuàng)新,、綠色持穩(wěn)健的態(tài)度，但是對互聯(lián)網(wǎng)公司來說,，他在乎的就是創(chuàng)新性,、成本、部署速度,。所以說在這兩種客戶之間,，我們提供的是差異化的服務(wù)、差異化的方案和服務(wù),。
不同的數(shù)據(jù)中心,，都有自己獨特的需求，如果失去了 " 定制 " 這個環(huán)節(jié),，是否意味著預制化的設(shè)備難以大量鋪開呢？
專家給我們解釋道,，所謂的預制化,，其實是預制了各個部件的模塊,，在一個統(tǒng)一的平臺下，可以將這些模塊按需求來組裝,，這樣就能滿足不同的客戶,。
維諦技術(shù)綜合解決方案架構(gòu)部總監(jiān)：?
維諦實際上它在長期的發(fā)展和實踐里面，它形成了很多標準化的組件,，所以說當一項新的需求來臨的時候,，我們可能優(yōu)先去選擇，在這個積木庫里面,，去提取一些適合我們這個新的場景的一些部件和組件,，這樣就可以高效率的搭建出一個適應(yīng)客戶新的需要的，這樣的一個產(chǎn)品類型,。
打個比方,，就像我們買來的樂高積木，其實是很多通用的小塊,，它既可以拼成汽車,，也能拼成飛機。
雖然我們常說,，AI 的飛躍源自芯片的積累,，然而，為芯片運行打下基石的,，是基礎(chǔ)設(shè)施的技術(shù)進步,，它們?nèi)缤瑹o形的 " 兵部尚書 "，在幕后默默支持和調(diào)控著前線士兵的作戰(zhàn)行動,，讓 AI 大模型訓練順利推進,。
就像之前提到的，士兵的作戰(zhàn)效率在提升,，那么兵部尚書的水平也要相對提高,，這對整個 AI 芯片的上下游市場都提出了更高的要求，是挑戰(zhàn)也是機遇,。
隨著更高能力,、更多參數(shù)以及更大 AI 模型的投入訓練，也許我們會看到數(shù)據(jù)中心更快的升級迭代,，有更多的技術(shù)創(chuàng)新來支持 AI 大模型的技術(shù)大戰(zhàn),。
