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　　在设想阶段接纳模仿软件对电力体系停止弧闪风险评价，阐发可发生的毛病电流，而且对牢靠性停止阐发，以便为特定园地设想最好处理计划

　　在设想阶段接纳模仿软件对电力体系停止弧闪风险评价，阐发可发生的毛病电流，而且对牢靠性停止阐发，以便为特定园地设想最好处理计划。

　　机柜功率密度对数据中间的设想与造价具有较大的影响，包罗供配电、制冷和IT机房的规划等，不断都是数据中间比力存眷的设想参数之一科技前沿有哪些未来十大技术趋势。

　　好比，AI和机械进修手艺能够用于数据中间冷源体系和空调结尾的掌握，经由过程对汗青数据的阐发，及时监测数据中间气流散布，并基于数据中间IT负载的变革，及时婚配适宜的冷量输出。经由过程主动调理结尾精细空调及风机的运转方法，从而完成静态地按需制冷，以削减热门而且低落机房的能源耗损与运维本钱。

　　好比，减小UPS体系的占空中积科技前沿常识网，包罗接纳更高功率电源模块的模块化UPS，完成兆瓦级单柜功率；同时接纳锂电池代替铅酸蓄电池，能够将电池间的占空中积削减40-60%。集合布置供配电装备（好比：电力撬块）也能够削减配电间的占空中积；接纳体积松散的模块化配电柜和池化柴油发机电等应急电源也是有用的手腕。

　　关于传统数据中间，差别事情负载同时到达峰值的几率极低。好比，典范的大型数据中间峰均比凡是在1.5-2.0或更高。但在智算中间，因为AI锻炼负载缺少变革（峰均比靠近1.0），事情负载能够在峰值功率下，运转数小时、数天以至数周。其成果是增长了上游大型断路器脱扣的能够性，和宕机的风险。同时，因为机柜功率密度的降低，需求接纳更高额定电流值的断路器、列头柜、小母线等。而在电阻变小的同时科技前沿有哪些，能够经由过程的毛病电流也就更大，这意味着IT机房呈现拉弧的风险也会降低，包管该地区事情职员的安满是必需处理的困难。

　　冷板式液冷和淹没式液冷是数据中间液冷的两种支流方法。终究挑选哪一种液冷方法和怎样完成快速布置不断都是行业热议的话题。

　　水资本欠缺正在成为很多地域的严峻成绩，理解和削减数据中间的水资本耗损变得愈来愈主要。此前，数据中间水资本耗损未被正视的一个主要缘故原由是用水本钱相对用电凡是是微乎其微的，以至许多数据中间经由过程耗损更多的水来进步能效科技前沿常识网。可是，数据中间的用水曾经惹起了许多本地当局的存眷，特别在水资本匮乏的地域，当局正在出台各项政策来限定和优化数据中间的用水。这此中包罗将WUE作为数据中间的设想目标，接纳水电双控政策。因而，减罕用水量将成为很多数据中间运营商将来存眷的重点范畴。

　　跟着锂电池储能体系价钱的不竭降落和电气架构的立异，数据中间能够经由过程微网体系供给对能源供给的更大掌握权和自立权；在没有微网的状况下，也能够经由过程布置储能体系来得到合作劣势。

　　UPS体系在完成数据中间电能质量管理和不连续供电方面不断阐扬偏重要的感化。跟着数据中间运营商面对着进步可连续性和财政绩效，同时连结或加强供配电体系的牢靠性和弹性的压力，新的能源存储和发电手艺供给了新的能够性，但也对传统数据中间运营形式和电气架构提出了应战。电池和燃料电池等散布式能源手艺可以有用发生或存储干净能源。

　　风冷不断都是数据中间IT机房冷却的支流方法，假如设想恰当，可撑持十几个千瓦以至更高的机柜功率密度科技前沿常识网。但跟着对AI锻炼机能的不竭寻求，开辟职员不竭进步芯片的热设想功耗，对这些芯片停止风冷变得不实在践。固然一些效劳器供给商经由过程从头设想芯片的散热器、增长效劳器风量和收支风温差，以不竭打破风冷手艺的极限，设置40-50千瓦风冷型的AI机柜，但这会使电扇的功耗呈指数级增长。比方，AI效劳器电扇能够耗损高达25%的效劳器功率，但传统效劳器的典范值只要8%。

　　以上对新兴趋向的猜测来自施耐德电气环球数据中间科研中间，该部分设立于上个世纪九十年月。科研中间一直以“探究数据中间行业的手艺和开展趋向，提倡最好理论”为团队任务，经由过程揭晓浅显易懂的和衡量东西助力数据中间用户进步可用性和优化能效，赋能数据中间的可连续开展，最大化数据中间的贸易代价。停止2023年，施耐德电气科研中间团队曾经揭晓230余篇，每一年有超越40万的下载量；衡量东西30个，每一年有超越2万用户在线利用。一切和衡量东西都免费供给给全部行业进修和利用，在鞭策数据中间行业的开展的同时充实印证了施耐德电气在数据中间行业思惟首领的职位。

　　相较于风冷，液冷还带来了诸多益处，包罗处置器牢靠性和机能提拔、能源服从提拔、用水量削减和乐音程度低落等等。今朝，关于高密的AI效劳器，供给商凡是供给风冷和液冷两种计划，但关于下一代GPU社会趋向做甚么赢利，液冷将是独一挑选。

　　已往十年，云计较不断是鞭策数据中间建立与开展的次要驱动力，目标是为社会供给数字化转型所需的通用算力。可是，AI的发作带来了宏大的算力需求，为了满意AI大模子的锻炼和使用推理，我们需求建立大批的智算中间。

　　好比，在额定电压下，800 A的配电模块是今朝合用于一切三种配电范例（PDU，RPP和母线）的尺度容量尺寸，可供给576 千瓦（降容后为461 千瓦）。关于结尾配电能够利用小母线 A额定电流的机柜PDU。在空间许可的状况下，能够利用多个尺度化的机柜PDU作为过渡。

　　在数据中间设想中，寻求IT机房面积占比的最大化，即尽能够削减帮助装备间的占空中积，不断都是数据中间设想的次要诉求之一。关于传统的数据中间，IT机房的面积与配电室的面积之比凡是为1.5:1阁下。跟着AI驱动IT机柜的高密化，愈来愈多的IT机房接纳液冷方法社会趋向做甚么赢利，液冷IT机房的面积与配电室的面积之比将发作逆转，在0.6:1阁下。这时候，配电室的占空中积将惹起数据中间设想职员的更多存眷，优化配电室的占空中积也势必成为行业的一个开展标的目的。

　　跟着AI手艺的连续提高，和国度对数据中间节能降耗的连续请求，不管是新建仍是革新项目科技前沿有哪些，AI手艺在数据中间空调群控体系中均将获得更多的存眷与使用。

　　相较于冷板式液冷，接纳碳氟化合物流体的淹没式液冷不只价钱相对较高，并且许多碳氟化合物属于对情况有害的野生分解类化学物资，面对愈来愈多的行业羁系与政策压力。因而，淹没式液冷除接纳油类冷却液未来十大技术趋势，可用的碳氟化合物流体将愈来愈少。

　　施耐德电气按照环球数据中间的用电量，GPU芯片和AI效劳器将来的出货量等数据，预算出环球智算中间今朝的电力需求为4.5 GW社会趋向做甚么赢利，占数据中间总57 GW的8%，并猜测到2028年它将以26%-36%的年复合增加率增加，终极到达14.0 GW至18.7 GW，占总93 GW的15%-20%。这一增加速率是传统数据中间年复合增加率（4%-10%）的2到3倍。算力散布也会由如今的集合布置（集合vs.边沿为95%:5%）向边沿迁徙（50%:50%），这意味着智算中间将引领数据中间建立的潮水。按照工信部的计划，我们国度智能算力的占比将在2025年到达35%，年均复合增加率在30%以上。

　　在设想时应挑选规格充足高的配电模块，完成弹性布置，从而顺应将来的配电需求，以最少撑持一整排集群为准。

　　作为数据中间科技前沿常识网、行业枢纽使用范畴根底设备建立和数字化效劳的环球指导者，自2018年起，施耐德电气曾经持续第7年在年头公布《看得见的将来数据中间行业的新趋向与新打破》系列洞察，创始了行业趋向前瞻解读先河，并连续引领将来变化标的目的，为数据中间行业注入微弱开展动力。安身深入的行业洞察和理论，施耐德电气努力于提醒新一年纪据中间行业会发作哪些变革，这些变革和趋向对数据中间运营商的代价和意义，和对这些行业变革的观点和代价主意。以下是施耐德电气环球数据中间科研中间对2024年开展趋向的猜测。

　　数据中间经由过程供给AI算力鞭策人类社会向着主动化、数字化和电气化等愈加可连续的标的目的演进，赋能交通、制作和发电范畴削减对情况的影响。反过来，AI也能够赋能数据中间能源的优化，来削减其本身对情况的影响。

　　数据中间完成可连续开展，需求低落能源本钱，充实操纵停顿的资产，削减对柴油发机电的依靠，并连结自力于电网的营业弹性，这些需求为储能体系在数据中间的接纳缔造了更多有用的使用处景与代价。

　　在智算中间科技前沿常识网，跟着机柜功率密度的提拔和AI机柜的集群化布置，IT机房的配电面对额定容量偏小的应战。好比，已往一个300 kW的配电模块能够撑持几十台以至是上百台机柜。而现在，一样配电模块的电量以至没法撑持一个最低设置的NVIDIA DGX SuperPOD AI集群（单排358 kW的10个机柜，每机柜36 kW）。配电模块规格太小，利用多个配电模块不只华侈IT空间，也变得不实在践。与单个大容量配电模块比拟，多个配电模块还会增长本钱。回归配电的素质，进步配电容量的次要手腕就是增大电流。

　　相较于传统数据中间，智算中间的建立需求在确保高能效和高可用的条件下，完成可连续开展和更具前瞻性，也就是最小化对情况的影响科技前沿有哪些，特别需求进步顺应性来满意将来IT手艺（高功耗的芯片和效劳器）的需求社会趋向做甚么赢利。

　　数据中间的WUE值在 0.3-0.45 L/kWh之间是一个相对优良的数值。施耐德电气倡议按照数据中间地点地区水资本状况未来十大技术趋势、天气状况和数据中间范例，寻觅用电与用水之间的均衡。

　　用于锻炼的AI机柜功率密度能够高达30-100千瓦（取决于芯片的范例和效劳器的设置）。而形成这一高密的缘故原由是多方面的，包罗快速提拔的CPU/GPU热设想功耗，CPU为200-400瓦，GPU为400-700瓦，将来还会进一步降低；AI效劳器的功耗凡是在10千瓦阁下，因为GPU是并行事情的，AI效劳器需求以集群的方法松散布置，以低落芯片和存储之间的收集时延。机柜功率密度的陡增将给数据中间物理根底设备的设想带来宏大应战。

　　这项研讨必需从中压开关柜阐发至机柜层面，同时倡议假如新建数据中间IT机房的AI锻炼事情负载超越60-70%，需求按照下流各馈线断路器的总和来肯定主断路器的巨细，设想时不再思索同时系数。

　　跟着愈来愈多AI效劳器接纳冷板式液冷，冷板式液冷也更简单与传统的风冷体系兼容，遭到许多数据中间运营商的喜爱。可是效劳器厂家液冷的设想方法多种多样，快速讨论、盲插和Manifold的兼容性存在诸多成绩，IT与根底设备的义务鸿沟也恍惚不清，这大大限定了液冷在数据中间的承受度和推行社会趋向做甚么赢利。

　　行业能够接纳绝热蒸发、直接蒸发冷却社会趋向做甚么赢利、液冷等各类手艺立异，从而削减间接用水量。数据中间运营商应将WUE作为可连续开展目的的一部门，陈述用水量/节水量，同时存眷用电所带来的直接用水量。

　　Uptime已往几年的调研成果显现，效劳器机柜的功率密度正在稳步但迟缓地爬升。机柜的均匀功率密度凡是低于6千瓦，大大都运营商没有超越20千瓦的机柜。形成这一趋向的缘故原由包罗摩尔定律使芯片的热设想功耗保持在相对较低的程度（150瓦），同时高密效劳器凡是被分离布置在差别的机柜以低落对根底设备的请求，但AI的发作将改动这一趋向。

　　进入2024年，数据中间行业的重点将从传统数据中间建立转向智算中间建立，经由过程不竭的手艺立异来完成智算中间的可连续开展与顺应下一代IT手艺是枢纽地点。

　　2023年，我们见证了野生智能（AI）的发作，它正在改动人们的事情科技前沿常识网、糊口、和与手艺交互的方法。以ChatGPT为代表的天生式AI也因其明显的前进和普遍的使用，在客岁惹起了极大的存眷。跟着野生智能的不竭开展和成熟，将有能够完全改动从医疗保健、金融、消费制作到交通、文娱等浩瀚行业。市场对野生智能的宏大需求鞭策了新的芯片和效劳器手艺的开展未来十大技术趋势，这些变革将对数据中间的建立、电力需求、水资本耗损、供配电和制冷手艺与架构带来推翻性的应战。怎样应对这些应战，将在新的一年景为行业备受存眷的议题。

　　AI手艺在机房空调群控体系中的使用，能够完成机房内部情况参数的智能监测和掌握，并经由过程主动调理与优化来进步能效和体系的牢靠性，从而到达节能减排的目标未来十大技术趋势。

　　储能体系除供给传统UPS体系功用外，还能够经由过程在用电顶峰时开释存储的能量来办理电力需求顶峰，完成扛峰增载；经由过程削峰填谷未来十大技术趋势，低落数据中间用电本钱，来完成能源本钱优化；同时到场电网的需求呼应，完成创收。

　　芯片的冷却才是液冷的次要驱动力，20千瓦机柜功率密度是风冷和液冷相对公道的分界限。当AI机柜功率密度超越这一数值时，应重点思索接纳液冷效劳器。

　　IT厂家供给更加尺度化的设想计划，包罗流体的温度、压力、流量、装备的接口等，而且供给愈加明白的义务鸿沟。