在2024年7月22日凌晨，人工智能（AI）领域的先驱Elon Musk宣布，世界上最强大的AI训练集群正式投入使用。这个位于美国田纳西州孟菲斯市的训练集群，集合了10万个液冷H100芯片，标志着AI数据中心时代的新篇章。
不同于传统的CPU，现代数据中心开始越来越多地使用GPU，这给基础设施带来了巨大的挑战，包括散热能力、高效能源供应、占地面积以及快速部署等。
冷却系统：水与电的博弈
随着计算密度的不断提升，高效的散热系统变得至关重要。液冷方案凭借其优异的散热性能成为业内主流。然而，液冷系统对水资源的消耗却引发了环保人士的担忧。
为了减少用水量，数据中心开始探索新的冷却技术，如海缆冷却和自然冷。海缆冷却通过将服务器放置在海水中的外壳内，利用海水温度进行散热。而自然冷则通过利用室外的冷源，降低数据中心内部的温度。
供电系统：空间与效率的权衡
GPU的功耗远高于CPU，这给供电系统带来了巨大的压力。传统的数据中心供电系统占地面积大，阻碍了老旧数据中心向智算中心的升级。
为了解决空间问题，行业提出了设备一体化和提升电能传输效率的解决方案。设备一体化将多个供电设备集成到一个模块中，有效减少了占地面积。同时，采用碳化硅、多晶合金变压器和铜牌连接等技术，可以大幅提升电能传输效率，降低设备数量和能耗。
快速部署：预制化的崛起
不断增长的算力需求促使数据中心建设加速。为了缩短建设周期，预制化技术应运而生。木质数据中心、预制化冷却系统和供电设备的出现，将建设速度提高了40%~80%。
然而，预制化的挑战在于匹配不同客户的需求。通过建立统一平台，将模块化部件按需组装，能够满足差异化的需求，实现规模化部署。
基础设施：AI发展的基石
AI大模型的训练对基础设施提出了更高的要求。数据中心作为人工智能领域的幕后支撑，其技术进步对于AI产业的发展至关重要。未来，我们将会看到更多创新的解决方案，来支持AI大模型的训练与推理，推动人工智能的不断进步。
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