ToB产业新动向:哪些变化正悄然发生?

   发布时间:2024-10-14 20:07 作者:柳晴雪

随着人工智能技术的迅猛发展,智算中心已成为数据中心建设的新趋势。据《中国综合算力指数报告(2024)》显示,截至2024年6月,中国在用算力中心的机架数量已超830万,算力规模达到246 EFLOPS,智能算力同比增速超过65%。这一数据充分展示了智算中心在数据中心产业中的重要地位。

回顾数据中心的发展历程,可以清晰地看到其经历了三大阶段的演变。最初,电信运营商和少数第三方中立IDC服务商是市场的主力军。随后,随着云计算的兴起,互联网成为主导,大量第三方数据中心供应商涌现。而如今,在多元算力需求的推动下,GPU在企业级数据中心得到广泛应用,传统IDC逐渐向AIDC转变。

在这一转变过程中,AIDC需具备高算力、高弹性、大规模、高效能和智能化五大能力,以应对人工智能大模型带来的挑战。高算力方面,智算中心需要提供更高的算力,支持复杂的人工智能算法和模型训练。高弹性则要求智算中心能满足用户多元化的需求,具备兼容不同计算和存储资源的能力。

同时,为了满足人工智能对庞大算力的需求,智算中心的规模也在不断扩大。未来单个智算集群需能提供大规模的算力和存储资源,以满足人工智能应用的需求。而在高效能方面,提高能效、降低能源消耗成为关键,尤其是在“3060”双碳战略目标下,智算中心的节能环保被提升到了新的高度。

智能化则主要体现在智算中心的智能化管理上,通过AI和机器学习的能力,实现数据中心的自动化管理和优化。然而,在AIDC的发展过程中,如何同时实现高质量算力和碳中和的目标,成为众多IDC厂商战略布局的关键。

数据中心内部IT设备耗能占比超60%,其中空调设备能耗占比最大。随着算力增加,芯片能耗也在不断增加。液冷技术作为解决之道,逐渐从理论走向实际应用。据预测,到2027年,液冷数据中心市场规模将突破千亿大关。IDC服务商和硬件设备供应商都在积极布局液冷技术,以解决大模型时代对更大计算所需的冷却需求。

除了液冷技术外,数据中心供冷方式还包括间接蒸发冷却、磁悬浮冷机组等新一代制冷方式。这些技术都在不断降低数据中心的能源消耗和碳排放。例如,磁悬浮冷却机组采用无油离心技术,实现免维护和冷却系统的灵活性和可靠性提升。同时,无水冷却技术也通过充分利用自然冷能来降低数据中心能耗。

在供电方面,通过提升供电效率来降低数据中心碳排放也成为行业关注的焦点。采用DR、RR供电架构以及高压直流等技术手段可有效降低电能传输过程中的损耗。秦淮数据发布的“玄铁”极简供电架构就是其中的代表,它通过一体化集成和与土建解耦的弹性交付能力,大大节省了占地面积并缩短了现场交付周期。

总的来说,作为算力底座的数据中心已经步入了新的时代。在这个时代下,如何在保证算力供给的前提下实现碳中和目标,成为整个IDC行业上下游需要共同面对的挑战。液冷技术、新一代制冷方式以及供电效率的提升都是解决这一挑战的关键路径。

 
 
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