随着人工智能技术的蓬勃发展，我们正步入一个以数据和算力为核心的新时代。AI的广泛应用，从智能驾驶到精准医疗，从金融风控到智能制造，无一不依赖于强大的计算能力。然而，这一技术进步也对我们的数据中心，提出了前所未有的挑战。

传统数据中心，曾为云计算、互联网服务提供了坚实的后盾，但在AI算力需求的浪潮面前，它们显得力不从心。高功耗、高密度、高效率已成为数据中心新的标签。如何快速适应这一变革，如何将传统数据中心转型升级为智算中心，成为我们亟需解决的问题。

浙江吉利智算信息科技有限公司副总经理 张国林

近日，由CDCC和益企研究院主办，OCTC开放计算委员会协办，隆高展览（上海）有限公司承办的“2024中国智算中心全栈技术大会、第5届中国数据中心绿色能源大会”在上海闭幕！CDCC专家技术组委员、浙江吉利智算信息科技有限公司副总经理张国林先生通过自身实践，带来了主题为《传统数据中心如何快速适应大模型算力需求》的精彩分享，探讨数据中心的转型之路。

传统数据中心基础设施与服务定位

在AI算力需求迅速增长之前，传统数据中心的设计建设主要服务于大型互联网企业、金融企业等，它们对数据中心的需求主要集中在云服务、生产制造业务、金融交易业务和游戏业务等方面。这些数据中心的基础设施建设主要以3-5kW机柜为主，少数高功率机柜主要承载高功率的交换设备。

尽管传统数据中心的设计建设在当时已经相当先进，但随着AI技术的发展和大模型算力需求的增长，这些数据中心面临着新的挑战和转型需求。未来的数据中心将需要更高的功率密度、更高效的散热解决方案以及更灵活的扩展能力，以适应不断变化的技术环境和业务需求。

AI时代的需求升级数据中心面临的挑战

自2022年起，AI业务的迅速崛起对数据中心提出了新的挑战。GPU服务器的快速部署，尤其是英伟达A100和H100系列，其单卡功耗分别达到400w和700w，算力与功耗基本成正比。大模型训练往往需要千卡以上的集群，这对数据中心的供电和散热提出了更高要求。

在数据中心的网络架构选择上，RDMA组网因其较低的耗材和交换设备成本，成为单机柜部署的首选，只需单机柜能够提供至少7kW的配电和散热能力即可。然而，对于成本更为高昂、耗材采购更为困难的IB组网，为了有效降低成本，数据中心需要将计算节点部署得更近，以便于大量使用成本较低的铜缆连接，这就要求机柜必须具备更高的功率承载能力，以适应更密集的计算节点布局。

转型加速数据中心的快速改造

在当今快速发展的人工智能领域，对智算中心的需求日益迫切。然而，新建一个智算中心是一个漫长而复杂的过程。从工程可行性研究、项目立项、设计到施工实施，整个EPC过程大约需要18至24个月的时间。即便在拥有专业设计团队、快速设备招标和专业施工团队的情况下，从土建工程开始到项目完工并具备交付条件，通常也需要大约一年的时间。这一周期对于需要迅速响应市场变化的AI业务来说，显得过于漫长。

面对AI业务需求的快速增长，新建智算中心的长周期显然不适应当前的业务上线速度。因此，业界更倾向于对现有的数据中心进行快速改造，以适应AI服务器的需求。传统数据中心通常采用5Kw或更低功率的机柜，并大量使用封闭冷通道或热通道的送风方式。这些设计在面对功耗达到10Kw甚至20Kw以上的高功率机柜时，便显得力不从心。传统供电和供冷方式难以保障服务器的安全运行，尤其是在机柜集中产生大量热能时，原有设计的风量循环很难及时散热，容易形成局部热点。为了解决这一问题，改造通常包括更换列头柜并采用列间空调，以快速重新布局封闭通道内的机柜，同时尽量保持原有的桥架系统不变，实现快速且经济的升级改造。

实践案例改造策略与成效

吉利智算的改造项目中，智算部分的改造专注于部署GPU集群以支持大模型训练，主要设备包括A100、A800、H800等高性能GPU，目前改造已完成，成功上架3000余卡。HPC超算部分则采用了冷板式液冷机柜，为HPC计算集群提供高效的散热解决方案，现已稳定运行超过18个月。

改造工程里，通过引入水冷型列间空调，确保了高功率机柜的冷量供应，同时拆除了部分房间级精密空调，并对地板下的静压腔进行了调整，以维持正常风压并作为备用冷源。在设计上，充分考虑了GPU计算集群在2^n拓扑下的高效率，单条通道配置了8个高功率机柜和2个5Kw标准机柜，优化了交换组网的布局。HPC计算集群则通过冷却水主管开孔建立一次侧循环，并采用去离子水循环和CDU换热模式，进一步提高了能效。

吉利智算的改造工程以时间短、不破坏原建筑结构、节能和低成本为特点，体现了高效和经济的改造理念。吉利科技（长兴）数据中心的改造成果包括7Kw标准机柜、25Kw高电机柜、70Kw超高电机柜以及浸没式液冷机柜等多样化产品，不仅满足了当前AI算力的基础设施需求，也标志着数据中心从传统向智算的成功转变。

数据中心的转型是应对AI算力需求的必然选择。通过快速改造和技术创新，传统数据中心能够焕发新生，满足AI时代的需求。吉利智算的实践，为行业提供了宝贵的经验和启示。

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