AI数据中心解决方案
面向AI训练与推理基础设施的高密度电力与制冷架构。
问题
客户挑战
AI训练与推理机柜的单柜功耗远超传统IT负载,超出标准风冷与PDU设计的承载能力,需要审慎的电气与热容量规划。
解决思路
解决方案架构
万电通将高功率三相PDU与大容量UPS同液冷系统(冷板+CDU)结合,支持高密度GPU/AI机柜,并配备实时跟踪电力与热余量的监控系统。
系统
系统组成
高功率PDU
为GPU/AI机柜提供三相大电流配电。
大容量UPS
按持续高密度负载配置容量。
液冷与CDU
通过冷板实现芯片级直接制冷,并由CDU管理回路。
架构
运作原理
- 1
高功率PDU以均衡的三相负载为高密度GPU机柜配电。
- 2
液冷系统通过冷板直接在芯片层面移除热量。
- 3
CDU管理一次/二次冷却回路,并监控流量与温度。
配置
产品配置
优势
技术优势
- 支持超越风冷极限的机柜密度
- 面向GPU集群的均衡三相电力设计
- 集成漏液检测与热监控
流程
部署流程
步骤 1
密度与负载规划
确定单机柜目标功率(kW)及制冷方式。
步骤 2
电力架构设计
设计高功率PDU与UPS配电方案。
步骤 3
制冷系统集成
部署CDU及冷板液冷回路。
步骤 4
系统调试
验证电力平衡、制冷性能及监控功能。
部署
典型应用
AI训练集群GPU推理集群HPC高性能计算中心
常见问题
常见问题解答
AI训练与GPU机柜的功率密度可达传统服务器的数倍,产生的热负载超出风冷在机柜层面的经济散热能力——液冷可直接在芯片层面导出热量,从而实现单机柜远高于风冷的密度。
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