在智能计算中心的构建模型的“重塑”中隐藏了?

随着大型模型（例如DeepSeek和Generative AI）的快速发展，诸如智能机器人，明智的研究，数字双胞胎，智能城市和虚拟现实等应用程序场景变得更加富裕，对智能计算的需求正在增长“爆炸”。数据中心构建的传统模型不再实现新的开发要求。智能计算中心的建设已成为数字经济发展的新机器。本文重点介绍了智能计算中心的新开发状况，并从灵活性，密集扩展，绿色，低碳，高效和智能的方面深入分析了基础设施构建模型的新变化，并探索了未来技术演变的方向，以提供智能计算中心的构建和开发的参考。 01新情况为智能计算中心带来了新的变化。在计算动力中心的PUE（电能效率）的政策水平，国家控制量不断提高，绿色和低碳已成为严格的迫使智能计算中心的构建。 In 2024, the National Development and Reform Commission, the Ministry of Industry and Information Technology and other departments released "special action plan for green and low carbon development of new centers", which clearly said that by the end of 2025, the PUE of newly built and renovated large and super-large data center is not less than 1.25 Data Center Project will not be less than 1.2 Rate will grow by 10% year -Taon, and theenergy efficiency and carbon efficiency of the unit's平均计算能力得到显着提高。由于高密度计算设备的运行和高热量需求，智能计算中心的能源消耗明显高于传统数据中心。他们需要减少E PUE和提示（卓越）通过现代技术，例如热冷热，排热量恢复，优化AI的能源效率，以及能源管理模型中的创新思想，例如绿色电力交易和分配能量存储，以减少良好的绿色和低碳基础设施，以减少符合国家政策的绿色和低碳基础设施。在技​​术层面，消极的需求上层迫使智能计算中心的基础设施，例如“风，火，水和电力”，以加速转化。一方面，AI计算活动和爆炸性增长量数据的复杂性要求AI芯片具有更强的处理能力并提高了计算效率。他们的设计继续发展朝着更高的整合，更高和更高的频率发展。虽然计算强度提高了，但电力消耗却大大增加。另一方面，智能计算中心具有业务的强烈不确定性，快速重复的变化以及巨大的冲击变化和流动槽，为支持系统带来了许多挑战，例如电力供应和制冷，监测和维护时进行监控和运行。因此，实现基础架构，服务器，芯片，网络和应用之间的良好协调和整合已成为一个重要方向。高密度集群的弹性和灵活部署显着增加了电源和制冷系统的复杂性。一方面，GPU芯片的热设计功率的消耗从过去的100W跳到千瓦时，单个机柜的密度强度升至30-200千瓦，并且单个建筑物的负载可以达到兆瓦，这立即需要新的和高效的电气供应。另一方面，智能计算中心计算活动将导致设备加载。例如，骗局在AI的大型模型训练器中，服务器群集消耗的所需量会大大增加，并且在处理日常数据活动时，负载相对较低。由于改变了业务量和电力消耗的高特性，电源和系统制冷系统智能计算中心应具有灵活的能力并迅速响应业务变化。计算机室的基础架构应全面考虑计算能力的演变，适应各种电源计算要求，并根据需要支持多功能密度和许多冷却。在规划和设计方面，应适当保留用于冷资源，电源和计算机室，例如增加地板出口孔的数量，冗余设计能力，holeak是制冷方法的兼容性以及智能电源管理的实施。在术语的扩展时机柜可以使用智能的小型母线和智能PDU（配电单元）来实现精致的电力分配，实时监控和智能能源管理，提高了电动配电系统操作的灵活性和效率。电动模块可以采用“绕过充满电源 +电池放电器逆变器和充电电源”的混合模式，以确保稳定的电源。制冷过程可以根据培训和识别服务的比例选择适当的空气融合方案，并为机柜微型模块，电源模块和MGA冷冻模块以及滚动，冷却水以及液体冷却和分配弹力扩张和分配弹性扩张和计算进化的需求。中国UNICOM广东港口大湾大湾地区枢纽（Shaoguan）智能计算中心包括AI调整，智能的小型BUSBARS，光伏，能源存储和其他大规模的技术，以实现灵活的计算机房间部署，多场景和高可扩展性以及高可扩展性设计以及4〜20kW的功率和储备，以满足液体需求，这是要求。 AI服务方案的大量扩展需要迅速的响应速度，施工模型显示出大量扩展的趋势。首先是开发和部署预制的。传统数据中心的施工周期通常需要三年多，因此很难适应计算电源技术快速重复的当前需求和智能业务升级。预制模型通过标准化设计，工厂预制和现场组装实现了按需扩展和弹性扩展，有效地缩短了施工周期，同时减少了施工过程中的碳释放，并更好地适应了TechnologiiCal开发和汞需求。 Rainqab亚洲信息公园的第一号智能计算中心在施工过程中采用了模块化设计，并部署了预制的氟泵空调空调单元和集装箱柴油发电机单元。第二个是产品设备的整合。基础架构层的供应系统电气的获取为例，电源模块包括与电源相关的组件，例如电动转换单元，控制电路，保护设备的破坏，传感器监视等。霍瓦威模块的简约模块通过供电供电的供电供电，供电的架构供电，供电供电，供电供电，供电，供电供电，供电供电，供电，供电，供电供电。 Weidi Technology的Liebert@APM2系列可大大节省运营成本，沿着双转换系统的效率，超高转换，小足迹以及丰富而灵活的调整。一个在IT级别，软件和硬件的集成应以协调的方式计划，以调整IT设备基础架构，避免进行双重资源构建和浪费，并介绍计算能力的出色输出。当前，如何更好地匹配业务开发，例如设备的规划，建设和扩展以及电脑室基础架构，例如电力和制冷，从而支持网络计算和存储以最大程度地提高其性能是重要的研究方向。来自绿色和低碳中国信息与通信技术研究所的数据表明，到2024年底，我国家的电力消耗超过1660亿千瓦时，并且在未来几年内继续迅速增长，可以超过4000亿千瓦时至2030年。连接的计算中心和计算电源服务，也是业务服务解决方案的基本竞争。他们应该在各个方面，所有过程以及基础架构，电源平台上的IT设备和计算应用程序中的各个方面以及所有技术堆栈中进行碳释放。在基础设施级别上，可以通过放置绿色能源，进行绿色电动交易以及应用“网络加载资源”和其他技术来实现计算强度和绿色能源的协调开发。数据预防已开发了Zhangjiakou地区的“绿色电源和绿色生产”模型。依靠可再生能源，新的KUR Systemsyente和能源支持该地区的设施，并伴随着创新的能源预防和释放技术，数据的外展（Huailai）科学工业园获得了足够且稳定的绿色电源供应，并且该提取的成本是低级。 Sa antas ng kagamitan ng it，maaming mga patakaran ang binibigyang diin ang pagpapabuti ng kahusayan ng eng eng eng eng chausayan ng碳Pang Kagamitan，patuloy na pag-挑选计算能力输出bawat yunit ng pagkonsumo ng eng eng eng eng eng eng eng ng buong buong pag -play sa pagganap ng lakas ng lakas ng计算，在bawasan ang ang ang ang hindi epektibo in hindi epektibo at hindi naindi mahusay nahusay nag nag na ng ng concuction设备。在平台方面，我们必须通过灵活的计算资源选择系统和传输平台等来适应能源效率的不断变化的应用需求和必需品。从2017年到2023年，CPU的蚂蚁集团的蚂蚁集团的服务器率提高了5倍。随着技术的快速发展，运营和维护的体系结构也发生了重大变化。早期的传统行动和维护阿奇演讲主要取决于手术和维护。需要操作和维护人员手动执行各种任务，例如服务器调整，软件扩展，维修等，这些任务无效且容易受到错误的影响。面对现场生产的运营和维护需求，以及对计算电源中心，平台或工具诗的远程集中管理，可以使用动态环境监控以及高效且智能的DCIM来实现自动和智能的操作和维护，通过合并算法，例如操作和维护模型，并管理实施过程。为了确保智能计算中心满足高并发，大量数据处理，高实时需求和频繁的模型迭代的需求，该行业应监控更多的维度指标：我们不仅应该关注常规指标等常规指标作为服务器CPU和内存，但也专注于监视关键指标，例如GPU利用率，内存使用情况和网络带宽延迟，同时跟踪业务指标，例如开发培训模型和识别准确性。因此，紧急开发了连接和维护机制，组合源数据的更完整的机制，例如电源和制冷，“计算，存储和运输”，并实现智能审查和快速响应，以满足适合智能计算中心的AI服务的复杂操作和维护需求。例如，工业园区的大数据技术采用了自我开发的GLP DCBase智能操作系统，以及通过AI智能算法出色的会员操作和维护管理系统，以有效地满足用户应用程序在快速部署大量计算群集集群中应用的要求。通常，智能ENT计算中心已经经历了早期探索和技术的重大生态爆炸。在促进新的变化时，这将在未来提供更成熟的泛服务社会。 （如图1所示）。智能计算中心02进化的三个阶段继续改变六个关键特征。随着上层业务水平变得越来越复杂和多样化，软功能的输出（例如计算计算力量和智能计算中心的服务）引起了很多关注。智能计算中心将显示六个关键功能：高功率，高安全性，高可用性，高能效，智能操作和有效的服务。在高计算能力方面，在现有容量和带宽等因素下，系统的连贯和建筑设计技术在系统中的实际和有效性能得到了全面考虑。在高安全性的thoseterm中OMPLETE安全保证系统是由网络视图，数据，应用程序等构建的。就高存在而言，我们将建立一组完整的功能，例如资源管理，罪恶评分，故障检测和维修，以扩大没有罪的操作时间。就高能效率而言，由硬件，软件，平台，应用等的规模开发出综合的能效管理系统，单元计算能力的能源效率和碳效率已经非常优化。在智能操作，通过明智的管理平台，操作和维护模型以及其他工具方面，我们可以实现从收集数据到可预测的NA维护的整个过程的数字化。就最佳服务而言，它可以提供灵活而灵活的计算和存储服务，以适应业务方案，执行数据处理，模型传输和开发等，并改善通用和通用计算电源服务。将来，智能计算中心将继续改变六个物业，随着应用领域中基础设施，IT设备和软件平台的扩展扩展，并且不同系统的巨大合作和集成的趋势将继续深化，从而促进高质量的情报发展。 *本文已发表在2025年6月25日的970年代“通讯世界”中发表：“抑郁症和重建智能计算中心的建筑模型”