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智能计算需求飙升，液体冷却迎爆发前夜(2)

2024-10-31 16:24:36 A+A-

这也意味着面对GPU为核心的智算中心基础设施生态需要快速应变。

郭亮指出，目前智算中心的生态发展以英伟达CUDA生态一枝独秀，在早期以CPU为核心的X86时代，虽然主导厂商数量也少，但芯片和应用、基础设施之间没有过强的耦合关系；到了AI时代，从底层芯片到网络、框架、应用、基础设施，彼此之间耦合度极高，由此导致一家厂商占据了80%～90%的极高份额。因此，行业企业如何找到自己的定位、围绕算力基础设施做更多开创性工作成为重要话题。

从基础设施、网络、计算、运营多个方面带来机会同时也有挑战：如何将网络与计算融合是当前被高度关注的话题；基础设施主要包括电和冷，近期微软、甲骨文相继宣布要重启关闭多年的核电站，就是基于电力紧俏而做出应对，冷即散热方式从风冷转向液冷；运营主要指目前政策层面推进的算力调度平台建设。

技术和生态面临较多转向、需要产业链协同解决问题比较多，其中一个重点就包括散热方式。

张炳华分析，在通用计算发展时期，CPU芯片功耗从2010年到2019近十年仅增长了一倍左右，单机柜功率从几千瓦提升到十千瓦；但在智能计算发展时期，GPU卡的功耗持续翻倍，GPU服务器单机柜功率密度从原来的近十千瓦左右，提升到现在的一百三十多千瓦，提升了十几倍。这让功率密度、消耗电量等方面大幅提高，由此带来新的散热命题。

“在我们看来，数据中心在同样条件下，如何保证芯片、服务器和网络安全稳定运行，根本问题是解决供电、制冷、遭遇故障后冗余等方面问题。”他续称，这就需要从基础设施系统架构、设计方案，到产品化、预制化等方向推进，由此进行标准化落地，也更容易实现规模效益。

智能计算需求飙升，液体冷却迎爆发前夜

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