文 | 硅谷101

2024年7月22日凌晨，xAI创始人Elon Musk在推特上正式宣布，在凌晨4:20分正式启动了世界上最强的AI训练集群。

这个训练集群建设在美国田纳西州孟菲斯市，集合了10 万个液冷H100芯片。

然而，这在当地却引发了居民们的抗议和不满。

这样巨大的AI训练集群每天会消耗100万加仑的水和150兆瓦的电力，因此也是引发了当地环保人士的担心和抗议。

随着万卡集群，甚至十万卡集群成为科技巨头们训练AI大模型的标配，这样的巨型数据中心到底意味着什么？

可能大家对CPU、GPU这类计算芯片了解较多，却很少会关注配套的基础设施。

但事实上，它们就像冰山藏在水下的部分一样，不仅是整个数据中心的支柱，还是至关重要的安全枢纽。

01 AI时代数据中心面临的挑战

首先，我们先简单了解下，数据中心的组成结构。

从物理结构上来看，数据中心会划分成三个系统，主机房、供电系统和冷却系统。

而冷却与供电系统则是军队后方的保障机构。冷却系统负责保障士兵的健康与安全，供电系统负责粮草的运送与分配。

此外还有综合管理系统来维护兵器等等，它们就像数据中心的“兵部尚书”，虽然不在一线征战，却起到了关键作用。

如今一些数据中心开始由通用计算转向专用计算，其中以AI为主的数据中心被称为“智算数据中心”，主力芯片从CPU变成了GPU，这也将对所有基础设施带来巨大的挑战。

顾华

维谛技术市场营销与产品应用高级总监：

因为传统的CPU其实过去十多年的时间一直在采用的X86的结构，它CPU的功耗，包括服务器的功耗都相对比较标准和恒定，所以我们在过去的近十多年的时间，看到数据中心的平均的机柜的功率密度，大概一直在3~5千瓦左右。

但是现在随着GPU的采用，AI模型的推理和训练，需要集中大量的GPU来进行并行的浮点运算，需要通过集群的方式，通过软件互联通信在非常小的空间里面集中大量的GPU。

这使得GPU的服务器，包括单机柜的功率密度会迅速的提高。所以我们也看到机柜的功率密度从过去的5千瓦，现在迅速的提升到了10千瓦、 20千瓦、 40千瓦，甚至80千瓦、100千瓦以上。

智算机柜功率密度的提升对基础设施来说，我觉得主要有四大方面的挑战。

首先是给散热能力带来的挑战，第二个方面是给高效的能源供应带来的挑战，第三个是占地面积，第四是快速的部署。

所以，GPU芯片的迅速更新迭代给数据中心配套设施带来了这四大挑战。如何应对这四个问题，我们先来看看冷却系统，为什么它会如此耗水？

02 冷却系统

Chapter 2.1 冷却系统的重要性

电子器件运行时会产生热量，而芯片对热量尤其敏感，如果过热，轻则触发芯片的自我保护机制，降低运行频率，重则导致服务器故障，业务中断，甚至烧毁硬件。

随着数据中心的功率密度越来越高，这时如果冷却系统发生故障，留给维护人员的反应时间，可能只有一两分钟。

王超

维谛技术热管理解决方案部高级经理：

如果单机柜到了10千瓦，按照我们过去的仿真经验，可能很快，一两分钟，（环境）就能到 30多度甚至40度，那就宕机了。

因此，芯片算力的升级也直接带来了对数据中心冷却系统的升级需求。我们在《抢电、圈地、对赌，深聊科技巨头的千亿美元AI能源大战》那期文章里也讲过，随着功率密度的提升，厂商们开始转向液冷方案。

而恰恰是这个液冷，导致了不少环保人士抵制。

除了开头说的xAI训练集群外，2023年乌拉圭民众也联合抗议谷歌建设数据中心，还有新墨西哥州的农民抗议Meta数据中心迁入。

大家抵制的原因之一就是，这些数据中心耗水太多，甚至加剧了当地的干旱情况。

那为什么液冷会消耗如此多的水呢？

Chapter 2.2 液冷为何如此耗水

在回答这个问题前，我们需要简单科普下冷却系统的结构。目前冷却系统主要分为两个大类，风冷与液冷。

我们先来聊聊风冷。如果你进入过数据中心，那第一感觉应该是：太吵了！这个噪音就来自于机柜中用于给芯片降温的风扇。

风扇的作用是将芯片的热量散发到空气中，但如果热量全部堆积在空气中，也会降低散热效果，所以还需要空调对空气降温。

空调也分为很多种，我们这里就不一一举例了。

显而易见的是，空气的热交换效率较低，在功率密度不断提升下，必须采用效率更高的散热介质，那就是液体。

液冷散热的原理就是通过水的蒸发潜热带走芯片的热量，液冷散热也分为很多种，目前全球主流的两类是冷板液冷和浸没液冷。

王超

维谛技术热管理解决方案部高级经理：

当然在国内还有一种是喷淋液冷技术。喷淋也是一个比较创新的技术，但这个技术目前还是受到了一定的限制，所以不是很多。

冷板液冷是让冷板与芯片紧密贴合，让芯片热量传导至冷板中的冷却液，并将冷却液中的热量运输至后端冷却。

而浸没液冷是将整个主板都浸没在特定液体中，但对于目前主流的GPU设备来说，浸没液冷却不太适用。

王超

维谛技术热管理解决方案部高级经理：‍

因为所有GPU它都是还是按照冷板液冷这种规格来开发的，所以不太适配浸没。

冷却系统会分为一次侧和二次侧，一次侧是将整体热量散走，并与二次侧的冷却分发单元（Cooling Distribution Units，简称CDU）来交换热量。

通常提到的液冷散热，都是指二次侧，由CDU将冷水分配到各个机柜中。而当前的液冷散热系统一次侧大部分也是水冷方式，最终在室外通过水的显热交换和潜热交换带走全部热量。

显热交换是水在加热或冷却过程中，会吸收或释放的热量，水的状态不变。

而潜热交换就是水在相变过程中，如蒸发、凝结、融化、凝固时，吸收或释放的热量，而温度保持不变。

就像咱们天气热时，如果给房间放一盆水，水温慢慢升高，这就是显热交换；同时水会慢慢蒸发，这就是潜热交换，两种交换共同进行，使得水盆上方的空气温度降低。

前面我们说到环保人士抵制AI数据中心，就是因为万卡集群的AI数据中心，浪费的水实在太多了。

王超

维谛技术热管理解决方案部高级经理：

这其实就回到那个规模效应了，如果说咱们只是建一两个数据中心，比如就是像20兆瓦，或者甚至即使到100兆瓦都没事。但是如果进一步扩大，那个耗水量是非常巨大的，可能会对当地的地下水资源有一定的影响，可以肯定一定会存在数据中心和人抢水的这个问题。

你可能想问，就算水蒸发了，那不是还会变成雨降下来吗？为什么会被称为“浪费”呢？我们分两个方面来说。

首先，水蒸发后变成云，飘到哪儿降落就不好说了，数据中心就像个抽水机，把当地的水抽走后送到了其他地方，对于原本降雨量低的地区，加剧了干旱情况。

其次，数据中心对水的质量要求也不低，但高质量的水蒸发后，如果降落在污染地或海面，这些水很难再利用了。

同时，使用高质量的水，也意味着数据中心要和居民抢水，甚至可能造成民用水不够的情况。

那为什么一定要用高质量的水呢？

王超

维谛技术热管理解决方案部高级经理：

水如果蒸发，它就会跟制冷设备的一些部件会有接触，不管是水滴还是水雾，它到制冷设备上面，如果水质不太好，比如酸碱度不太好，偏酸偏碱都可能会导致腐蚀。如果钙镁离子的含量比较多，就像咱们家里烧开水一样，那可能水垢就会附着在表面上。

一旦水垢附着在换热设备的表面，带来的影响就是换热设备的效率会下降。本来我是 200千瓦的散热量，但是因为水沟问题，可能会导致它衰减到80%，甚至更低，那带来的就是冷量可能不够这一类的问题。

有报道称，每个数据中心平均每天要消耗100万到500万加仑的水，比如开头提到的xAI万卡集群，每天消耗100万加仑的水，可供3000多户家庭使用一天。

而GPT-3在训练期间消耗了700万吨水，后续的推理阶段，每回答20个问题，就相当于倒掉了一瓶500毫升的矿泉水。

NPJ的一份名为《数据中心用水调查》报告显示，数据中心耗水来源58%是饮用水，这其中还存在耗水不透明度的问题，长此以往甚至会造成气候风险。

所以也难怪AI数据中心会遭到抵制了。

同时，也有企业做过海底数据中心，如此一来不就解决了耗水问题吗？但很遗憾，这就涉及到冷却系统面临的另一大挑战，经济账的问题了。

Chapter 2.3 冷却系统的经济账

海底数据中心就是把服务器放置在壳体内并沉到海水里，因为海水的温度较低，可以直接为壳体降温，而且不需要额外补充机械能。

听上去是个既节能又环保的方案，但维谛的专家告诉我们，这将对技术提出更高的要求。

王超

维谛技术热管理解决方案部高级经理：

因为沉到海水里边，整个数据中心的壳体、包括一些光缆还有电缆之类的，它都要能下海，其实提出了更高的要求。

更高的技术要求，就意味着企业需要在研发上投入更多，但长期来看，这确实是一个创新的解决方案。

除了技术难题外，冷却系统的用电也一直居高不下。有数据显示，冷却系统通常占数据中心平均电力消耗的40%，不少巨头都在努力降低冷却系统的能源消耗，但搞不好反而会弄巧成拙。

有论文研究称，数据中心每将送风温度提高1°C，可以降低大约2-5%的制冷功率，因此数据中心开始呈现把冷却系统温度从75℉（约23.9℃）提高到85℉（约29.4℃）的趋势，连谷歌也采取了这样的做法。

但这个做法还挺危险的，这相当于你设置的温度，距离数据中心能承受最高温度的缓冲区间缩窄了，反倒会导致系统性风险。

比如，2021年，新加坡一家数据中心运营商为了节省冷却成本，将温度提高到危险的临界水平，结果导致数据中心服务器大面积故障，这种情况持续了近一周，真是得不偿失。

同时，这篇论文也发出了警告：数据中心受到热攻击的原因之一，是因为采用了激进的冷却策略，也就是系统温度设置的太高，减少了冗余度。

所以如何让冷却系统更节能，成为了AI时代的挑战之一。

维谛技术的专家告诉我们，要降低冷却系统能耗，主要分为三大方向。

王超

维谛技术热管理解决方案部高级经理：

现在从节能角度来讲，其实是可以分为三大方向。一个是从风侧来做自然冷来做节能，然后另外的话就是水侧自然冷，还有就是氟侧自然冷。

所谓的“自然冷”（Free-Cooling），是指利用室外的低温冷源，来给室内降温，达到降低能耗的一种技术方法。

想象一下冬天我们闷在房间里非常热，如果打开窗户让室外的冷空气进入，房间就凉快了，这就是自然冷。

而风侧自然冷，就是在窗户边放一些风扇向房间吹风，加速室外冷空气进入。

水侧自然冷和氟侧自然冷，则是将导体替换为了水和氟。

王超

维谛技术热管理解决方案部高级经理：

风侧自然冷它是受地理条件的限制比较大，因为它是会把新风引到机房里来，对空气质量之类有一定的要求，其实就是即使做新风也是会结合一些机械冷的。从我们来讲，我们还是更专注于水侧自然冷和氟侧自然冷。

氟侧自然冷就是我们常规的风冷空调这个系统，在温度相对来说比较低，以及冬季的时候，来通过氟泵工作来利用室外自然冷源，那这会就不需要开压缩机了，压缩机的功耗就是整个系统里边制冷功耗最大的部分，那如果可以在一部分时间里边把压缩机替换成氟泵，因为氟泵的功率是很低的，那当然可以大大的节约能耗。

水侧自然冷，做节能就是通过室外的一些蒸发之类的，把它的那个冷的能力间接的带到室内来。

风侧自然冷受到地理限制较大，水侧自然冷蒸发的水太多，所以目前既省电又省水的方案，就是氟侧自然冷。

王超

维谛技术热管理解决方案部高级经理：

氟侧自然冷它就是一个无水的智能解决方案，天然的它就不需要水，它是靠氟泵、靠冷媒来实现自然冷的，不需要靠水的蒸发。

但这种方式就对技术提出了很大挑战，需要长期的积累经验，才能控制好整套系统。

王超

维谛技术热管理解决方案部高级经理：

怎么才能更好的控制，让氟泵的工作时长更长一点点，让氟泵和压缩机的切换能够更加的稳定、更少的波动、然后让它更节能。它的难度是比做水侧自然冷是要更难的，所以最大的难点就还是在于技术储备。

除了节能环保外，如今数据中心还面临着芯片升级的挑战。

我们之前的文章中有提到，英伟达新出的Blackwell芯片，由于功耗上升，老旧的数据中心难以直接部署，甚至一些公司由于业务转型，需要将以CPU为主的计算设备，升级到以GPU为主，如何改造成了当下的难题。

Chapter 2.4 数据中心如何升级？

王超

维谛技术热管理解决方案部高级经理：‍

在AI来之前，数据中心的分类其实都是以风冷为主的，那它的单机柜功率密度才5~10千瓦，而且其实10千瓦的都不是很多了，主要是5~6千瓦这样的为主。那现在我要升级智算，首先要把风冷设备的散热量加够，然后再去额外的再去补充液冷部分。

既然冷却系统可以升级，为什么还有些企业会选择花很多资金重建数据中心呢？这就不得不说到，旧机房升级的瓶颈了。

王超

维谛技术热管理解决方案部高级经理：

对于制冷它主要就是空间的问题，一般情况下，从我们当前的设计经验来看，制冷设备的空间往往可能是够的。因为原先的单机柜6千瓦，现在单机柜40千瓦，那单机柜的功率密度提升了6倍还多，原先6个机柜解决的问题，现在只需要一个机柜。

行业里边有一个说法，就是数据中心的尽头其实是电力，所以咱们在扩容的时候，往往首先要考虑的还是电力的问题。

为什么电力是制约数据中心升级的因素？AI爆发又给供电系统带来了哪些挑战呢？接下来我们聊聊供电系统。

03 供电系统

Chapter 3.1 AI给供电系统带来的挑战

我们在AI电力争夺战那期文章里讲过，AI数据中心带来了大量电能消耗，未来将给电网带来供应缺口，其实不止是外部的电网，AI数据中心内部的供电也同样面临巨大压力，其中很大的因素就在于占地面积。

赵呈涛

维谛技术ACP解决方案部高级经理：

因为整个的功率密度提升，供配电和IT机房的占比出现了很大的偏差，占地面积成为了一个很大的挑战。

正是因为这些难点，成为了老旧数据中心升级困难的原因，其中最为棘手的就是占地问题。

在解析这个问题前，为了便于大家理解，我们先简单介绍下供电系统的结构。

Chapter 3.2 供电系统结构及占地问题

供电系统的结构主要分为四个层级：市电或发电机将电能输送到变配电系统，变配电系统会给冷却系统、不间断电源（Uninterruptible Power Supply，即UPS）供电，UPS再将电能送到主机房的电源分配单元（Power Distribution Unit，即PDU），由PDU给每个机柜分配电能。

其中发电机是为了在市电发生故障时有应急的电力输入，但发电机启动需要一定时间，而UPS包含了大容量电池，能保证服务器继续运行5到15分钟，为发电机启动争取时间。

当然，供电系统还会根据市电线路数和冗余结构的不同，分为DR架构、RR架构、2N架构，这里我们就不多赘述了。

那回到占地面积的问题，由于服务器功耗增加后，需要额外的供电设备，但是，供电设备实在太占地了。

赵呈涛

维谛技术ACP解决方案部高级经理：

从传统的数据中心建设来看，它会有传统的中压室、低压室、电力室、电池室等等，这些传统的产品都会通过线来做连接，这些物理连接由于它是分散于各个厂家的产品，它的标准的制式、标准的体积都不是很融合，另外一个它们的整个的部署的物理距离，中间的一般都是都会有一些间隙。

所以有限的空间成了制约老旧数据中心升级的痛点，想发展AI，重建数据中心成了更好的选择。

但数据中心的设计寿命有20到30年，GPU换代一般是3~5年，总不能隔几年就重建一次吧，为此行业发展出了新的方向，那就是设备一体化。

Chapter 3.3 设备一体化与效率提升

赵呈涛

维谛技术ACP解决方案部高级经理：

我们针对占地面积的问题，推出了交流直流供配电一体化的电力模组，就像我们传统的组装式的电脑，现在变成了一体机是一样的，我们通过将UPS、供配电、变压器、补偿、馈电柜多个产品融合为一体，提供了一个工程产品化的一个产品，这样可以将我们占地面积减少至少30%。

当然我们还有一个新型的解决方案，我们的供配电电力模组，采用背靠背的这种方式，通过上送风，这样的话我们可以把传统的电力层面积再缩小50%。

缩小其他设备的占地面积不光有利于老旧数据中心的升级，新的数据中心也能带来更高的经济效益，因为腾出来的空间就可以多摆点计算用的机柜、多一些算力，缩短模型的训练与推理时间。

除了缩小设备占地外，供电系统的另一个趋势是提升电能传输效率。

众所周知，每个设备都有电阻，电能在一层层设备的转换中，总会伴随着能量损失，如此一来为了满足服务器机柜的电能需求，前端的供配电设备需要留有更多冗余、占据更大面积。

而提升传输效率后，不仅能减少设备的数量，还能降低数据中心的能耗，达到节能减排的效果。

那该从哪些方面来提升效率呢？

赵呈涛

维谛技术ACP解决方案部高级经理：

第一，UPS我们采用了碳化硅的产品线，将整个的效率提升了很多。第二，我们采用了SCB的多晶合金的变压器，第三通过以传统的线缆方式改用铜牌的方式来连接，进一步降低了线路的损耗来提升它整体的效率。

为了提升末端配电的负载，我们推出了1000 安培的小母线，这样服务器未来可以扩容 100 千瓦、 150 千瓦。

最后，我们来聊聊顾华提到的第四个挑战，快速部署。有意思的是，行业为此竟然呈现出了“预制化”的趋势，这能行得通吗？

04 建设周期与快速部署

如今全球的AI战正打的火热，急剧增长的算力需求促使着各大公司新建AI数据中心，这就对整行业提出了建设速度的要求，毕竟AI数据中心早一天上线，就能带来更多经济效益。

大家也在纷纷尝试创新的解决方案，譬如“木质数据中心”，用木材作为关键结构部件，来建设数据中心。

难道他们就不怕遇到地震、台风或者火灾啥的，把整个数据中心都弄没了吗？

其实尽管木质数据中心听上去是个非常激进的概念，但早在2019年就有公司就建成并投入使用了。

他们使用的也并不是那种直接从树上锯下的木板，而是名为正交胶合木（Cross-Laminated Timber，简称CLT）的建筑材料。

这种材料具有极高的强度和均匀性，直接作为承重墙板或者楼板使用都没问题，同时它还有耐火的特性，英国就有栋名为Stadthaus的九层楼公寓，采用了CLT材料建成。

木质材料不仅能满足环保的要求，还能通过预制化，将整体的建设速度，加快40%~80%。

当然，数据中心的建设不光是外部建筑，还有内部的基础设施需要定制。而现在，冷却系统与供电设备也走向了预制化的道路。

雷爱民

维谛技术综合解决方案架构部总监：

现在的智算中心，客户可能需要在6个月之内建设好，这也是传统建造方式的最快完工时间，而维谛的360AI智算解决方案，可以协助客户缩小50%左右的时间。

我们在海外和一些算力公司、互联网公司有合作，会根据它需要的算力，来定制全套的预制化基础设施。就是说已经提前把数据中心的基础设施配套好了，同时对里面的供电、制冷、软件，甚至工程的材料的预制化，都进行了详细的部署。

将设备由定制改为预制，就能大幅节省工程时间，但这其中又会存在匹配性的问题。

雷爱民

维谛技术综合解决方案架构部总监：

不同的客户他确实有很大的需求上的差别，比如政府和金融项目，金融客户他最在乎的就高可靠性，他对创新、绿色持稳健的态度，但是对互联网公司来说，他在乎的就是创新性、成本、部署速度。所以说在这两种客户之间，我们提供的是差异化的服务、差异化的方案和服务。

不同的数据中心，都有自己独特的需求，如果失去了“定制”这个环节，是否意味着预制化的设备难以大量铺开呢？

专家给我们解释道，所谓的预制化，其实是预制了各个部件的模块，在一个统一的平台下，可以将这些模块按需求来组装，这样就能满足不同的客户。

雷爱民

维谛技术综合解决方案架构部总监：‍

维谛实际上它在长期的发展和实践里面，它形成了很多标准化的组件，所以说当一项新的需求来临的时候，我们可能优先去选择，在这个积木库里面，去提取一些适合我们这个新的场景的一些部件和组件，这样就可以高效率的搭建出一个适应客户新的需要的，这样的一个产品类型。

打个比方，就像我们买来的乐高积木，其实是很多通用的小块，它既可以拼成汽车，也能拼成飞机。

虽然我们常说，AI的飞跃源自芯片的积累，然而，为芯片运行打下基石的，是基础设施的技术进步，它们如同无形的“兵部尚书”，在幕后默默支持和调控着前线士兵的作战行动，让AI大模型训练顺利推进。

就像之前提到的，士兵的作战效率在提升，那么兵部尚书的水平也要相对提高，这对整个AI芯片的上下游市场都提出了更高的要求，是挑战也是机遇。

随着更高能力、更多参数以及更大AI模型的投入训练，也许我们会看到数据中心更快的升级迭代，有更多的技术创新来支持AI大模型的技术大战。