20250107-中国通信工业协会数据中心委员会-数据中心智算化升级改造白皮书（2024年）_41页_1mb

数据中心智算化升级改造白皮书总结

背景与政策

随着AI技术的快速发展，数据中心正迈向智能化、绿色化发展。国家鼓励数据中心向智算中心转型，减少通用算力，提升智能算力占比。2025年目标：智能算力占比达35%。“东数西算”工程加快算力基础设施建设。北京、上海、深圳等多地出台政策，推动AI算力发展。

面临挑战

1. 机柜高密度挑战：单机柜功耗从4-6kW升至20-40kW，甚至更高。
2. 负载动态冲击：训练任务带来周期性、大幅度、并发性等动态负载。
3. 低碳高效挑战：双目标驱动，推进绿色低碳发展。
4. 投资与运维成本挑战：体系建设及技术更新投入高。

技术策略与方案

1. 空间优化

• 空间供需优化：高功率设备区扩展，冷系统升级。
• 荷载能力升级：结构加固应对更高功率机柜。

2. 保障提升

• 动力保障：智能母线+灵活配电方案适应不同机柜功率。
• 环境保障：风冷与液冷结合，提供高密制冷方案。
• 效能优化：设备更新、电能计量、气流组织优化。

3. AI赋能

• 快速响应：AI预测负载，提前调节电气、制冷系统。
• 负载动态优化：AI控制设备负载均衡，提升资源使用率。

4. 可持续发展

• 新能源利用：通过绿电参与地区能源交易。
• 储能系统：平滑负载需求，实现能源错峰管理，优化储能ROI。

测试评价体系

1. 测评指标体系

包括技术性能指标、经济指标、环境指标、安全指标等：

• 性能指标：算力效率（CE）、能源效率（PUE）。
• 经济指标：算力成本变化率（CRC）、改造总投资收益率（ROI）。
• 环境指标：碳排放（CM）、清洁电能比（CPR）。

2. 测评方法

• 仿真模拟：预测能效、故障率、能源使用等。
• 现场监测/测试：采集实测数据，验证改造效果。
• 实验室基准测试：量化技术提升。
• 评价优化：形成闭合反馈系统，确保智能升级持续优化。

结语

数据中心智算化改造必须在高质量发展中实现技术创新与经济效益，并满足绿色、安全、可持续运营目标。本白皮书为行业提供全面指南，支持数据中心行业智能化转型。