Wandtung

Solución de centro de datos para IA

Arquitectura de energía y refrigeración de alta densidad para infraestructura de entrenamiento e inferencia de IA.

El problema

Desafío del cliente

Los racks de entrenamiento e inferencia de IA consumen mucha más energía por rack que las cargas de TI tradicionales, superando lo que los diseños estándar de refrigeración por aire y PDU pueden soportar, y requiriendo una planificación cuidadosa de la capacidad eléctrica y térmica.

El enfoque

Arquitectura de la solución

Wandtung combina PDU trifásicos de alta potencia y SAI de alta capacidad con refrigeración líquida (placa fría + CDU) para soportar racks densos de GPU/IA, con monitoreo ajustado para rastrear en tiempo real el margen de energía y térmico.

Sistema

Componentes del sistema

PDU de alta potencia

Distribución trifásica de alta corriente para racks de GPU/IA.

SAI de alta capacidad

Dimensionado para carga sostenida de alta densidad.

Refrigeración líquida y CDU

Refrigeración directa al chip mediante placa fría con gestión de bucle CDU.

Arquitectura

Cómo funciona

  1. 1

    Los PDU de alta potencia distribuyen energía trifásica a racks densos de GPU con equilibrio de fases.

  2. 2

    La refrigeración líquida elimina el calor directamente a nivel del chip mediante placas frías.

  3. 3

    Un CDU gestiona los bucles de refrigerante primario/secundario y monitorea el flujo y la temperatura.

Configuración

Configuración del producto

Ventajas

Ventajas técnicas

  • Soporta densidades de rack más allá de los límites de la refrigeración por aire
  • Diseño de energía trifásica equilibrada para clústeres de GPU
  • Detección de fugas y monitoreo térmico integrados

Proceso

Proceso de implementación

  1. Paso 1

    Planificación de densidad y carga

    Definir el kW objetivo por rack y el método de refrigeración.

  2. Paso 2

    Arquitectura de energía

    Diseñar la distribución de PDU de alta potencia y SAI.

  3. Paso 3

    Integración de refrigeración

    Desplegar los bucles de CDU y refrigeración líquida por placa fría.

  4. Paso 4

    Puesta en marcha

    Validar el equilibrio de energía, el rendimiento de refrigeración y el monitoreo.

Implementación

Aplicaciones típicas

Clústeres de entrenamiento de IAGranjas de inferencia GPUCentros de cómputo HPC

Preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes

Los racks de entrenamiento de IA y GPU pueden consumir una densidad de potencia varias veces mayor que los servidores tradicionales, generando cargas térmicas que superan lo que la refrigeración por aire puede eliminar económicamente a nivel de rack; la refrigeración líquida extrae el calor directamente en el chip, permitiendo una densidad mucho mayor por rack.

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