2024算力工廠建設指南白皮書-33正式版

AB012024算力工廠建設指南白皮書（2024年6月）開放計算標準工作委員會發(fā)布OCTC—2024版權(quán)保護文件許可可于發(fā)布機構(gòu)獲取。I目次前言..........................................................................................................................................................Ⅲ1概述................................................................................................................................................................12背景................................................................................................................................................................12.1算力發(fā)展趨勢與挑戰(zhàn).............................................................................................................................12.2預制化數(shù)據(jù)中心發(fā)展.............................................................................................................................43算力工廠概述................................................................................................................................................53.1算力工廠模式定義.................................................................................................................................53.2算力工廠形態(tài)分類.................................................................................................................................63.3算力工廠核心理念.................................................................................................................................63.4算力工廠模式優(yōu)勢.................................................................................................................................73.5算力工廠應用場景.................................................................................................................................73.6算力工廠收益分析.................................................................................................................................84算力工廠建設模式........................................................................................................................................84.1建設模式分類.........................................................................................................................................84.2建設模式推薦.........................................................................................................................................95算力工廠規(guī)劃建議......................................................................................................................................105.1算力形式...............................................................................................................................................105.2算力規(guī)模...............................................................................................................................................5.3算力應用...............................................................................................................................................6算力工廠建設思路......................................................................................................................................146.1建設原則...............................................................................................................................................146.2建設流程...............................................................................................................................................156.3算力工廠技術框架...............................................................................................................................167算力工廠運營模式......................................................................................................................................257.1算力運營...............................................................................................................................................257.2算力銷售...............................................................................................................................................277.3日常運維...............................................................................................................................................27參考文獻....................................................................................................................................................29IIOCTC—2024前言本文件由中國電子技術標準化研究院提出。本文件由開放計算標準工作委員會歸口。新會中集特種運輸設備有限公司、金華莘水智能科技有限公司。海。IIIOCTC—2024算力工廠建設指南1概述到230（FLOPS230第二位。這些問題，急需一種全新的建設模式，以更高效、更經(jīng)濟、更環(huán)保的方式推動算力的發(fā)展。50%設建設成本，還提高了能源利用效率和管理運維效率。算力工廠的核心理念是“打造創(chuàng)新的算力全生命周期服務模式，讓算力以更合適的方式更快發(fā)生在更亟需的地方”。這一理念貫穿了算力工廠的整個建設過程，從規(guī)劃、建設到對外提供算力運營服務，服務的平臺，從而提高資金使用效率，改善用戶整個生命周期的TCOTCO：總擁有成本）和現(xiàn)金流，助力客戶商業(yè)成功。的服務選擇。闊的發(fā)展前景。2背景2.1算力發(fā)展趨勢與挑戰(zhàn)2.1.1算力的定義與價值2022FLOPS新型生產(chǎn)力，主要通過算力中心等算力基礎設施向社會提供服務。1OCTC—2024局。水平之間存在著顯著的正相關關系。指數(shù)的提升與數(shù)字經(jīng)濟和GDP的增長呈正相關關系。計算力指數(shù)每提高1點，數(shù)字經(jīng)濟和GDP將分別增長3.5‰和。這一數(shù)據(jù)充分證明了算力在推動經(jīng)濟增長中的重要作用。設施的建設，推動算力與各行各業(yè)的深度融合，為數(shù)字經(jīng)濟的蓬勃發(fā)展提供堅實保障。2.1.2我國算力產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展隨著中心等算力基礎設施的高質(zhì)量發(fā)展。工信部數(shù)據(jù)顯示，截至2023年底，我國在用數(shù)據(jù)中心機架總規(guī)模超過810萬標準機架，算力總規(guī)模達到了230EFLOPS，算力總規(guī)模居全球第二位。2023生成式人工智能的發(fā)展顯著拉動了智能算力的增長，為算力產(chǎn)業(yè)帶來了更大的發(fā)展空間。2023-2024年中國人工智能計算力發(fā)展2027年中國智能算力規(guī)模將達1117.4EFLOPS2027年通用算力規(guī)模將達到117.3EFLOPS2022-2027年期間，中國智能算力規(guī)模年復合增長率達33.9%，同期通用算力規(guī)模年復合增長率為16.6%。這些數(shù)據(jù)充分表展提供強大支撐。2.1.3算力發(fā)展趨勢1）算力需求持續(xù)增長速度爆發(fā)式增長，成為推動數(shù)字經(jīng)濟持續(xù)繁榮的關鍵力量。2）算力類型加速轉(zhuǎn)變2OCTC—2024位，然而，隨著AIGC大模型等人工智能技術的迅猛發(fā)展，智能算力的占比開始迅速攀升。根據(jù)中國信74%25%45%，這一增速甚至超過了總體算力的增速。滿足日益增長的智能算力需求。3）算力服務泛在流動終端等位置的部署和應用。隨著邊緣計算逐步進入穩(wěn)健發(fā)展期，邊緣計算與云計算、5G、區(qū)塊鏈等其他技術的協(xié)同與融合需求進一步增加，推進人工智能在云邊端的覆蓋，滿足無處不在的智能化需求。4）算力設施綠色低碳“雙碳戰(zhàn)略”和東數(shù)西算”的綠色發(fā)展。2.1.4算力發(fā)展挑戰(zhàn)我國算力基礎設施發(fā)展仍有提升空間。整體來看，以人工智能大模型為代表的AIGC新應用、新需帶來算力緊缺、能耗激增等問題。當前我國算力發(fā)展仍面臨不小挑戰(zhàn)：1）建設周期長～2年以上，這難以滿足各行業(yè)對算力持續(xù)高速增長的迫切需求。2）能源利用率低，能耗居高不下算力帶來的能耗問題日益顯現(xiàn)，據(jù)中國通信院數(shù)據(jù)顯示2022年中國數(shù)據(jù)中心平均PUE為家及多地政府出臺PUE值不高于1.25行業(yè)的重點研究方向。3）傳統(tǒng)機柜供電制冷難以匹配隨著GPU服務器等高性能設備的廣泛應用，每臺機架的功率可達40kW以上，遠超過傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心每機架7kW的功耗水平。這使得數(shù)據(jù)中心的供電、制冷系統(tǒng)需要全面升級改造，以適應新的算力需求。4）管理運維效率低下的系統(tǒng)架構(gòu)使得運維人員難以根據(jù)管理、能耗調(diào)優(yōu)和故障預警效率低下。5）算力技術更新?lián)Q代快3OCTC—2024代技術，面臨建成即落后的窘境。6）算力需求多維爆炸算力正在從以DC超邊緣更加靈活敏捷的算力底座，實現(xiàn)泛在多維立體的算力分布。7）算力建設的高投資算力基礎設施屬于重資產(chǎn)和資本密集型行業(yè)，具有前期投入大、技術迭代快、建設門檻高等特點，其建設運營需要消耗巨大的時間成本和資金成本，遠遠超出了中小微企業(yè)的承受范圍。2.2預制化數(shù)據(jù)中心發(fā)展木結(jié)構(gòu)建筑等。了我國裝配式建筑行業(yè)的發(fā)展。2016年是中國裝配式建筑開局之年，國務院辦公廳《關于大力發(fā)展裝201671筑和鋼結(jié)構(gòu)建筑”2022年4“綠色建筑規(guī)?；l(fā)展，大力發(fā)展裝配式建筑。2021年全國新開工裝配式建筑面積達7.42020年增長18%24.5%“十四五2025例達30%以上。圖12017-2025年中國新建裝配式建筑面積及占新建建筑比例預測趨勢4OCTC—2024建設周期、質(zhì)量、性能及能耗等多重優(yōu)勢，成為數(shù)據(jù)中心發(fā)展的重要方向。同時多個地區(qū)對于數(shù)據(jù)中心采用裝配式建筑出臺了相應的政策要求，其中東部地區(qū)應用較為突出。北京要求數(shù)據(jù)中心建筑面積大于5000總和大于10000㎡，需按照裝配式建筑實施；海南要求數(shù)據(jù)中心需按照裝配式建筑實施；浙江雖未對新建（數(shù)據(jù)中心）項目強制性采用裝配式建筑，但處于逐步推廣期。數(shù)據(jù)中心預制化技術已有多年發(fā)展歷史，早期預制化數(shù)據(jù)中心采用AllOneAllOne：單個集在AllOne基礎上，預制化數(shù)據(jù)中心逐漸實現(xiàn)了設備區(qū)和配電區(qū)等核心區(qū)域的模塊化，但受到可靠性、”走向永久建筑級應用。據(jù)中心將成為數(shù)據(jù)中心建設的主流模式，有望大規(guī)模推廣應用。3算力工廠概述面對算力需求的爆發(fā)性增長，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心已無法滿足建設周期、能源利用率等嚴苛的限制要求，現(xiàn)投資的快速變現(xiàn)。3.1算力工廠模式定義TCO力工廠的模式，降低使用算力的門檻和成本，促進部署和應用，助力客戶商業(yè)成功。5OCTC—2024圖2算力工廠架構(gòu)圖3.2算力工廠形態(tài)分類按照搭載算力規(guī)模的不同，算力工廠可分為以下三大建設形態(tài)：1AllOne集裝箱以40/20英尺集裝箱為載體，在單個箱體內(nèi)集成機柜、配電、空調(diào)、監(jiān)控、消防于一體，一體化快速交付部署。2）臨建級集裝箱以40/20英尺或其他非標準尺寸集裝箱為載體，采用拼箱的方式，多個不同功能的集裝箱拼接而成的單層臨時建筑結(jié)構(gòu)的集裝箱數(shù)據(jù)中心。3）建筑級集裝箱以40/20英尺或其他非標準尺寸集裝箱為載體，采用拼箱和疊箱的方式，將多個不同功能的集裝箱搭建而成的單層或多層具有產(chǎn)權(quán)的建筑結(jié)構(gòu)的集裝箱數(shù)據(jù)中心。3.3算力工廠核心理念算力工廠打造創(chuàng)新的算力全生命周期服務模式，讓算力以更合適的方式更快發(fā)生在更亟需的地方。1）全流程交鑰匙服務模式專業(yè)的融資租賃平臺可為用戶解決資金需求問題。2）敏捷的多形態(tài)交付算力工廠以預制化集裝箱數(shù)據(jù)中心為基礎底座，相比傳統(tǒng)的土建模式，打造極致快速交付的單箱、拼箱、疊箱多形態(tài)算力工廠基座。3）適配多需求的業(yè)務場景算力工廠提供算力中心的的代建代維服務，面向用戶輕重資產(chǎn)的算力需求，提供新建或租賃模式，靈活適配多種需求的業(yè)務場景。6userid:529794,docid:169606,date:2024-07-25,OCTC—20243.4算力工廠模式優(yōu)勢1）快速建設投運建與模塊工廠生產(chǎn)同步進行，現(xiàn)場樂高式拼裝，去工程化交付，相對傳統(tǒng)土建機房提升50%2）綠色低碳光伏+儲能+液冷+自然冷源多種綠色技術有機結(jié)合統(tǒng)一，PUE可低至1.15以下，降低碳排放25%。集裝箱為預制化鋼結(jié)構(gòu)建筑，裝配率可達80%圾少，綠色環(huán)保。3）超高功率密度風冷場景單柜設計功率密度40kW65kW度算力設備部署上架。4）智能化運維管理搭建融合動環(huán)監(jiān)控系統(tǒng)與AI綜合運維管理系統(tǒng)統(tǒng)一管控平臺，實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心統(tǒng)一納管；全方位監(jiān)測基礎設施動力環(huán)境參數(shù)及態(tài)調(diào)優(yōu)，打造更加高效可控的數(shù)據(jù)中心，雙向故障預警，有效提升安全可靠性。5）柔性擴容支持同層水平和多層垂直擴容方式，初期根據(jù)資金水平和算力需求按需部署，后期根據(jù)算力設備，匹配新型數(shù)據(jù)中心模式在線柔性升級擴容。6）多種建設形態(tài)根據(jù)算力規(guī)模，可提供AllOne、臨建級和建筑級算力工廠三種模式，滿足云計算、邊緣計算等多場景需求。7）算力運營服務憂。3.5算力工廠應用場景算力供需難匹配，高能耗挑戰(zhàn)，快速變現(xiàn)的算力難題。設備與數(shù)據(jù)中心基礎設施PUE求。算力運營服務。7OCTC—20243.6算力工廠收益分析采用預制化集裝箱方式相對傳統(tǒng)土建可提升機房交付周期50%運營的收益。以華東地區(qū)某項目為例：機柜總數(shù)50020kW設備用電容量10MW2N，備電15min，制冷系統(tǒng)N+1配置，電費0.75元/kWh，對比預制化集裝箱方式和傳統(tǒng)土建模式下，進行收益對比分析。表1預制化集裝箱數(shù)據(jù)中心與傳統(tǒng)土建模塊化數(shù)據(jù)中心收益對比分析對比項預制化集裝箱數(shù)據(jù)中心傳統(tǒng)土建模塊化數(shù)據(jù)中心備注機柜數(shù)量（個）500500功率密度（柜）2020建設周期（月）不含論證及報規(guī)報建923預制模塊化快14個月總費用1.00xAA建設總投資設備BB端到端投資基本持平基礎設施1.0xCC3年收入租金2EE預制模塊化早上線14個月投資回報期（年）1.93.1預制模塊化快1.2年注：1.00x及1.0x表示倍數(shù)，取值區(qū)間為1～9。注：年收入和投資回報期”均已啟動建設時間為起點計算。注：以上為某特定應用場景需求明確的前提下收益的測算，僅供參考。預制化集裝箱數(shù)據(jù)中心由于采用全鋼結(jié)構(gòu)，相對傳統(tǒng)土建數(shù)據(jù)中心在數(shù)據(jù)中心基礎設施的造價要務上線的時間，實現(xiàn)更早的收益，因此在上述規(guī)模的算力中心中，土建模式下投資回收期為3.1年，預制化模式下投資回收期為1.9年，提前了1.2年。4算力工廠建設模式4.1建設模式分類EPCEPC負責整個項目的設計、采購和施工等工作。4.1.1設備采購模式8OCTC—2024素，以確保項目的順利進行。監(jiān)控。在EPC求。4.1.2EPC建設模式EPCEngineeringProcurementConstruction）模式，即設計采購施工總承包模式，是指企業(yè)受業(yè)主給業(yè)主，業(yè)主向總承包方支付合同規(guī)定的項目建設費用。傳統(tǒng)承包模式而言，EPC總承包模式具有以下六個方面基本優(yōu)勢：1EPC總承包商負責整個項目的實施過程，不再以單獨的分包商身份建設項目，有利于整個項目施工方案中的實用性、技術性、安全性之間的矛盾。2）工作范圍和責任界限清晰，建設期間的責任和風險可以最大程度地轉(zhuǎn)移到總承包商。3）合同總價和工期固定，業(yè)主的投資和工程建設期相對明確，利于費用和進度控制。4）能夠最大限度地發(fā)揮工程項目管理各方的優(yōu)勢，實現(xiàn)工程項目管理的各項目標。5）建設工程質(zhì)量責任主體明確，有利于追究工程質(zhì)量責任和確定工程質(zhì)量責任的承擔人。6）可以將業(yè)主從具體事務中解放出來，關注影響項目的重大因素上，確保項目管理的大方向。同時EPC總承包模式也存在以下缺點：1）業(yè)主主要是通過EPC合同對EPC2）業(yè)主將項目建設風險轉(zhuǎn)移給EPC承包商，因此對承包商的選擇至關重要，一旦承包商的管理或財務出現(xiàn)重大問題，項目也將面臨巨大風險。3EPC承包商責任大，風險高，因此承包商在承接總包工程時會考慮管理投入成本、利潤和風險等因素，所以EPC總包合同的工程造價水平一般偏高。4.2建設模式推薦EPCEPC可以通過EPC式可以最大限度地發(fā)揮各自的優(yōu)勢，提高項目的管理水平和效率。9OCTC—2024按照建設規(guī)模，算力工廠可分為AllOne、臨建級和建筑級三大類。AllOne算力工廠以單個40英尺集裝箱或算力工廠多以5～10個集裝箱拼箱組成，為臨時性建筑結(jié)構(gòu)，宜采用設備采購模式，也可采用EPC建設EPC建設模式。5算力工廠規(guī)劃建議5.1算力形式在算力工廠規(guī)劃階段，需首先明確采用哪種算力形式。CPUGPU力、超算算力和邊緣算力四種類型。通用算力以CPU芯片輸出的計算能力為主；智能算力以GPU、FPGA、Al芯片等輸出的人工心的多種算力形式的融合，多場景共榮算力生態(tài)正在成型。5.1.1通用算力通用算力以CPU需求也在不斷增加。5.1.2智能算力智能算力以GPU、FPGA、Al芯片等輸出的人工智能計算能力為主，具備智能化處理能力的計地學習和適應不同的環(huán)境，從而完成各種復雜的任務。輛的精準控制和避障；在語音識別中，需要快速處理大量的音頻數(shù)據(jù)，以實現(xiàn)實時翻譯和回應。5.1.3超算算力超算算力以超級計算機輸出的計算能力為主，利用并行工作的多臺計算機系統(tǒng)的集中式計算資源，通過專用的操作系統(tǒng)并行計算提高運算速度，解決大規(guī)?？萍加嬎愫秃Ａ坎l(fā)的數(shù)據(jù)處理問題。10OCTC—2024極高的計算精度和速度，因此需要使用超算中心提供的強大算力支持。5.1.4邊緣算力力形式的組合，用以解決網(wǎng)絡延遲產(chǎn)生的問題。邊緣算力主要應用在智能制造、智能交通、智能安防、智能家居、智能農(nóng)業(yè)、無人駕駛、醫(yī)療保健、智慧城市等領域，以提供更快速、更高效的計算服務。5.2算力規(guī)模提供的智能算力規(guī)模為評估依據(jù)。除智能算力外，也可根據(jù)用戶實際需求，提供通用算力、超算算力、邊緣算力的規(guī)模評估。AllOne級算力工廠以單個40/20英尺集裝箱最大可提供100kW的10P英尺集裝箱最大可提供50kW的設備供電和制冷能力，滿足5P左右智能算力設備的部署。液冷場景下，40英尺集裝箱最大提供300kW的設備供電和制冷能力，滿足30P左右智能算力設備的部署，20英尺集裝箱最大可提供100kW的設備供電和制冷能力，滿足10P左右智能算力設備的部署。因此對于5P以內(nèi)的風冷智能算力需求，建議采用20英尺AllOne5P～10P英尺AllOne以內(nèi)的液冷智能算力需求，建議采用20AllOne級形式。對于10P～的液冷智能算力需求，建議采用40AllOne級形式。該種形式宜采用設備采購模式進行建設。表2AllOne級算力工廠形式應用場景風冷液冷集裝箱尺寸20英尺40英尺20英尺40英尺設備供電和制冷能力50kW100kW100kW300kW智能算力10P10P30P臨建級算力工廠通常以個以內(nèi)的40/20英尺集裝箱單層拼箱而成，典型風冷及液冷場景下，可提供1MW左右的150P10P200P的風冷或30P～200P的液冷智能算力需求，建議采用臨建級形式，宜采用設備采購模式，也可采用EPC建設模式。建筑級算力工廠通常幾十至上百個40/20英尺集裝箱多層疊箱而成，典型風冷及液冷場景下，可提供10MW左右的設備供電和制冷能力，滿足1500P左右智能算力設備的部署。因此對于200P以上的智能算力需求，建議采用建筑級形式，宜采用建設模式。靈活調(diào)整。5.3算力應用11OCTC—2024在算力工廠規(guī)劃階段，還需明確算力應用場景。2023年算力+”行業(yè)應用體系。點領域，各打造30個以上應用標桿，并推動算力賦能千行百業(yè)。部分重點行業(yè)算力應用模式如下：5.3.1互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)解圖像中的各種元素，如人臉識別在安全和身份驗證中的應用，以及在智能駕駛中的障礙物識別技術。推動，旨在更好地滿足市場和用戶的多樣化需求。5.3.2電信行業(yè)本，并推動了整體效率的提升。5.3.3政府行業(yè)12OCTC—2024RPA）平。5.3.4金融行業(yè)地將更多功能——EMI過引入人工智能技術，金融機構(gòu)現(xiàn)在可以實時監(jiān)測交易和市場波動，從而及時制定策略。大量的數(shù)據(jù)，司加速合作，通過技術合作、數(shù)據(jù)共享和創(chuàng)新孵化等方式，推進智能化進程，推動金融行業(yè)向智能化、自動化和個性化方向發(fā)展，為整個行業(yè)帶來了創(chuàng)新和增長的機會。5.3.5制造行業(yè)人工智能正在改變制造業(yè)，為其帶來工業(yè)4.0和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代的技術變革。通過結(jié)合大數(shù)據(jù)、物例如，在手機制造中利用圖像識別技術，通過亮度、均勻度以及像素紋理等指標對屏幕素質(zhì)進行檢測?，F(xiàn)了供應鏈的智能管理，通過可視化、協(xié)同化、智能化，提高了供應鏈的響應速度，降低了庫存成本，大大增加物流管理的靈活度。5.3.6其他行業(yè)隨著科技創(chuàng)新的不斷涌現(xiàn)，算力的新應用場景也日益豐富，需求量將持續(xù)激增。來提高效率和用戶體驗。智能物流已經(jīng)成為了發(fā)展的趨勢，包括智能倉儲和智能配送。在智能倉儲中，13OCTC—2024幅提升整體交通效率。計算推演，幫助基礎學科和應用學科更快、更準確地進行假設的驗證和應用。在能源行業(yè)，利用人工智能的方法、算法和工具改進和優(yōu)化能源的生產(chǎn)、分配、消費和管理過程。的擴展，人工智能在能源行業(yè)的應用將越來越廣泛和深入，為能源行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供有力支持。6算力工廠建設思路6.1建設原則1）安全可靠性管理機制、控制手段和事故監(jiān)控與安全保密等技術措施來提高安全性。2）先進成熟性算力工廠系統(tǒng)設計應以滿足用戶業(yè)務未來5年以上的發(fā)展需求為重點，統(tǒng)一規(guī)劃基礎設施、算力資需求，分析應用特征，避免盲目追求高精配置。3）靈活擴展性地對系統(tǒng)進行平滑升級與擴容。4）綠色節(jié)能性節(jié)能減排、綠色低碳的號召。為降低集群整體能耗，宜采用冷板式液冷服務器，節(jié)點冷板覆蓋CPU、GPUPUE密度。14OCTC—20246.2建設流程6.2.1設備采購模式建設流程設備采購模式多用于AllOne算力工廠和臨建級算力工廠，由于兩種模式均屬于臨時建筑結(jié)構(gòu)，預制化數(shù)據(jù)中心打包采購。相對EPC建設模式，本模式更加靈活方便快捷。6.2.2EPC建設模式流程EPC以下幾個環(huán)節(jié)：1)內(nèi)部立項：項目單位根據(jù)市場調(diào)研情況取得內(nèi)部立項審批。2)可行性研究：進行數(shù)據(jù)中心建設的可行性研究，編制可研報告，確定建設內(nèi)容和規(guī)模。3)PUE滿足，至少三大運營商網(wǎng)絡光纖連接主干網(wǎng)絡。4)批復。5)許可、供電方案、消防等。其中能評需要第三方編制能評報告，環(huán)評需要編制環(huán)境評估報告。6)設計：進行數(shù)據(jù)中心的方案設計和施工圖設計。7)土建和機電安裝：進行數(shù)據(jù)中心的土建和機電安裝工作。8)設備調(diào)試：對數(shù)據(jù)中心內(nèi)的設備進行調(diào)試，確保正常運行。9)驗收交付：對數(shù)據(jù)中心進行驗收，確保符合建設要求，并進行交付使用。圖3建設流程和要求進行調(diào)整。15OCTC—2024EPC充分發(fā)揮EPC模式的優(yōu)勢。6.3算力工廠技術框架6.3.1預制化數(shù)據(jù)中心技術框架建設方案分類建議預制化數(shù)據(jù)中心以預制化、模塊化、標準化為建設理念，融合數(shù)據(jù)中心土建工程（L0）及機電工程（），以集裝箱為載體，集成機柜系統(tǒng)、配電系統(tǒng)、制冷系統(tǒng)、監(jiān)控系統(tǒng)、消防系統(tǒng)、照明系統(tǒng)、建設模式。預制化數(shù)據(jù)中心規(guī)劃建設應參考以下標準及規(guī)范（當依據(jù)的標準規(guī)范修訂或有新的標準規(guī)范出版時，應對相關內(nèi)容進行復核。）GB50174-2017《數(shù)據(jù)中心設計規(guī)范》GB50054-2011《低壓配電設計規(guī)范》GB50015-2009《建筑給排水設計規(guī)范》GB50016-2014《建筑設計防火規(guī)范》GB50140-2005《建筑滅火器配置設計規(guī)范》GB50013-2018《室外給水設計規(guī)范》GB50014-2006《室外排水設計規(guī)范》GB50370-2005《氣體滅火系統(tǒng)設計規(guī)范》GB50057-2010《建筑物防雷設計規(guī)范》GB50736-2012《民用建筑供暖通風與空氣調(diào)節(jié)設計規(guī)范》GB50034-2013《建筑照明設計標準》GB50116-2013《火災自動報警系統(tǒng)設計規(guī)范》GB50343-2012《建筑物電子信息系統(tǒng)防雷技術規(guī)范》GB50348-2018《安全防范工程技術規(guī)范》GB50395-2007《視頻安防監(jiān)控系統(tǒng)工程設計規(guī)范》GB50243-2016《通風與空調(diào)工程施工及驗收規(guī)范》GB50222-2017《建筑內(nèi)部裝修設計防火規(guī)范》GB50050-2017《工業(yè)循環(huán)冷卻水設計規(guī)范》GB/T36448-2018《集裝箱式數(shù)據(jù)中心機房通用規(guī)范》GB/T2887-2011《電子計算機場地通用規(guī)范》GB/T50311-2016《綜合布線系統(tǒng)工程設計規(guī)范》YD5098-2005《通信局（站）防雷與接地工程設計規(guī)范》YD5059-2005《電信設備安裝抗震設計規(guī)范》YD/T585-2010《通信用配電設備》YD/T2063-2009《通信設備用電源分配單元(PDU》YD/T1173-2016《通信電源用阻燃耐火軟電纜》其他現(xiàn)行各種相關的國頒、部頒、通信管理局頒發(fā)的規(guī)程、規(guī)范、技術標準等。16OCTC—2024輔助核心模塊、動力核心模塊。其中機房核心模塊可細分為模塊、電力模塊、電池模塊和辦公模塊；建，簡單吊裝、樂高式搭建，即可快速完成預制化數(shù)據(jù)中心的建設及部署。按照搭載算力規(guī)模的不同，算力工廠可分為以下三大建設形態(tài)。1AllOne算力工廠AllOne算力工廠是由單個模塊組成的預制化數(shù)據(jù)中心。以40/20英尺集裝箱為載體，在單個箱40尺集裝箱可提供最大100kW算力設備的部署要求。單個20英尺集裝箱可提供最大50kW算力設備的供電制冷能力，滿足5P算力設備的部署要求。液冷場景下，單個尺集裝箱可提供最大300kW算力設備的供電制冷能力，滿足30P設備的部署要求。單個尺集裝箱可提供最大100kW算力設備的供電制冷能力，滿足10P算力設備的部署要求。作為臨時建筑不需要數(shù)據(jù)中心建設的報批報建流程。但存在無法通過等級保護測評的風險。圖4英尺AllOne級風冷液冷算力工廠外觀圖圖5英尺AllOne級風冷液冷算力工廠外觀圖2）臨建級算力工廠臨建級算力工廠以40/20英尺或其他非標準尺寸集裝箱為載體，采用拼箱的方式，多個不同功能的17OCTC—2024左右算力設備的供電制冷能力，滿足150P智能算力設備的部署要求。作為臨時建筑不需要數(shù)據(jù)中心建設的報批報建流程。但存在無法通過等級保護測評的風險。圖6臨建級算力工廠外觀圖3）建筑級算力工廠建筑級算力工廠以40/20英尺或其他非標準尺寸集裝箱為載體，采用拼箱和疊箱的方式，將多個不提供10MW左右算力設備的供電制冷能力，滿足1500P算力設備的部署要求。作為永久建筑需要按照上可能有所不同，實際流程可能需結(jié)合當?shù)氐木唧w規(guī)定和要求進行調(diào)整。）圖7建筑級算力工廠外觀圖核心功能模塊1）模塊采用40/20英尺集裝箱，高度集機柜、配電柜（小母線）、空調(diào)、消防、監(jiān)控、綜合布線于一體，充分利用集裝箱空間并進行功能分區(qū)。支持部署雙排封閉冷熱通道微模塊及單排封閉冷熱微模塊，風冷場景下支持單柜最大設計功率40+kW65+kW模塊室外18OCTC—2024環(huán)境長期穩(wěn)定可靠運行，箱體應通過防火、防水、防風、防霉菌、耐煙霧、級抗震等嚴苛認證，保證最高使用年限可達年。圖8模塊2）電力模塊快速拼接，交付效率提升50%40%測，故障預警，安全可靠。融合高效模塊化UPS系統(tǒng)，整體效率提升。圖9電力模塊3）集成冷站模塊湊，節(jié)省60%占地空間。19OCTC—2024圖10集成冷站模塊4）集成冷源模塊對接、即插即用，無需獨立機房，結(jié)構(gòu)緊湊，節(jié)省60%占地空間。內(nèi)部集成的設備不同。圖集成冷源模塊5）油機模塊電機，保證供電系統(tǒng)安全可靠。集裝箱一體集成+消音器設計，噪音降低15dB。20OCTC—2024圖12油機模塊核心系統(tǒng)要點1）供配電系統(tǒng)供配電架構(gòu)算力工廠供配電系統(tǒng)宜參照A投資兩方面考慮，宜采用一路市電+一路（N+1UPS供電模式，也可采用（N+1）UPS供電模式，同時兼容B級及級機房設計。圖13A級數(shù)據(jù)中心供配電系統(tǒng)架構(gòu)圖A級數(shù)據(jù)中心的供電電源應按一級負荷中特別重要的負荷考慮，B級數(shù)據(jù)中心的供電電源按一級負荷考慮，C級數(shù)據(jù)中心的供電電源應按二級負荷考慮。對于A障時，能承擔算力工廠正常運行所需要的用電負荷，輸出功率應滿足數(shù)據(jù)中心最大平均負荷的需要。對于B時，應設置油機模塊作為備用電源，油機模塊的輸出功率可按限時500h運行功率選擇。21OCTC—2024對于C級數(shù)據(jù)中心，采用一路電源供電，不需要設置油機模塊。UPS設備配電宜采用配電列頭柜或智能小母線，當小母線應配置浪涌保護器和電源監(jiān)測裝置，并提供遠程通信接口，接入算力工廠監(jiān)控運維平臺，對設備用電進行全方位監(jiān)測與管理，保障設備的正常運行和能耗統(tǒng)計。模塊化UPS模塊化UPS備宜采用模塊化UPS系統(tǒng)供電。UPS基本容量宜按額定負載的1.2倍選型。設備與空調(diào)設備應由不同組UPS系統(tǒng)供電。圖14模塊化UPS蓄電池鉛酸蓄電池具有安全性能好、成本低廉、穩(wěn)定性高、適用范圍廣、維護方便、可回收利用等優(yōu)點，來會有較大的應用空間，如有項目需求，算力工廠也可支持鋰電方案。2）制冷系統(tǒng)數(shù)據(jù)中心PUE低至1.1，更好地促進數(shù)據(jù)中心減少碳排放。數(shù)據(jù)顯示，202290%項目，不同之處在于：噴淋式方案中目前單機柜最大負載為48KW，應用范圍相對狹窄。CPUGPUNVSwitch等主要發(fā)熱部件的散熱，占服務器整體散熱量的70%～85%，主要通過實現(xiàn)二次側(cè)冷卻液的換熱，22OCTC—2024熱量的15%～30%機組將熱量帶到室外。精密空調(diào)系統(tǒng)宜采用氟冷列間空調(diào)+氟冷室外機或水冷列間空調(diào)+集成冷站模塊性等特點。能保證敏感設備、通信設備和計算機等設備擁有一個合理的運行環(huán)境。散熱架構(gòu)示意圖如下：圖15液冷數(shù)據(jù)中心散熱架構(gòu)圖熱量帶走，通過工作流體的傳遞將中間熱量運輸?shù)胶蠖诉M行冷卻。圖16液冷系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖倍的體積載熱能力和20去壓縮機化，液冷系統(tǒng)設備的換熱方式得以簡化、效率大幅提高。案更加靈活多樣。6.3.2算力設備技術框架23OCTC—2024實際需求定制，同時滿足國產(chǎn)算力與進口算力設備的部署要求。算力設備選型要求在算力工廠建設時，需選用高性能、高可靠性的服務器設備，以滿足海量數(shù)據(jù)的存儲和處理需求。為滿足各領域場景和復雜的AI模型的計算需求，AI服務器對計算芯片間互聯(lián)、擴展性有極高要求。AI服務器內(nèi)基于特定協(xié)議進行多加速器間高速互聯(lián)通信已成為高端AI訓練服務器的標準架構(gòu)。服務器集流水線并行等混合并行策略的通信需求，需要為芯片間和節(jié)點間提供低延遲、高帶寬的互聯(lián)。AI集群的構(gòu)建需要配置面向AI優(yōu)化的高速存儲。通過配置高性能、高擴展、多層級的智能存儲，為各種數(shù)據(jù)訪問需求提供優(yōu)化性能。智能存儲具備隨需擴展功能，實現(xiàn)高IOPS處理能力，支持RDMA技術，同時實現(xiàn)高聚合帶寬。算力設備技術方案算力工廠的算力設備采用融合架構(gòu)進行整體設計，在硬件層面，基于最新一代強勁高擴展AI訓練平臺和多元高彈性AI算力平臺，融合多元算力，將不同類型的AI芯片進行統(tǒng)一管理和調(diào)度，結(jié)合新型高效協(xié)同。配置成熟的并行存儲系統(tǒng)，支持GPU顯存直接存取，為AI計算提供高帶寬、低延遲、高擴RDMA的智能化運維；配置完善的智算集群系統(tǒng)環(huán)境部署工具，實現(xiàn)訓練、推理環(huán)境的快速部署；配置AI算和大模型算法，同時配置多模型管理平臺，實現(xiàn)模型的納管、評測、輸出。整個AI訓練算力系統(tǒng)采用模塊化、高性能、高擴展、最佳實踐的設計理念，以實現(xiàn)不同規(guī)模的算力靈活擴展。每臺服務器配置4或8張計算網(wǎng)卡，并分別連接到4個或8個InfiniBand交換機，使每個服務器上同一位置的網(wǎng)卡連接到同一個交換機，可以減少延遲跳數(shù)，降低通信延遲，提升通信效率。臺或8臺交換機下的服務器組成一個可擴展單元。由可擴展單元構(gòu)成的集群支持橫向擴展，以滿足千億級參數(shù)大模型并行訓練的算力和通信帶寬需求。AI訓練過程中會頻繁的進行AllReduce操作，甚至有All2All操作。結(jié)合這些計算模式，尤其是針對Transformer大模型并行訓練過程常用的AllReduce，采用該組網(wǎng)模式，以最小的跨網(wǎng)絡跳步數(shù)為優(yōu)化目標。除了高速計算網(wǎng)絡以外，部署帶內(nèi)管理網(wǎng)絡和IPMI硬件監(jiān)控網(wǎng)絡。管理網(wǎng)絡和監(jiān)控網(wǎng)絡通常運行基于TCP/IP硬件監(jiān)控，實現(xiàn)并行文件系統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理和軟件分發(fā)功能等。即采用通用GPU+國產(chǎn)化AI芯片的技術架構(gòu)，滿足性能和良好生態(tài)的共同需求，配置大部分的通用GPU算力，助力大多市場化AI應用，并配置適量的國產(chǎn)AI算力，作為國產(chǎn)AI應用的創(chuàng)新試驗平臺。在提供多元算力的同時，保證算力中心的高性能、高可擴展性和高可用性。理平臺和優(yōu)化工具。其中硬件資源主要服務算力生產(chǎn)、算力聚合環(huán)節(jié)，包括計算設備和設施，包括AI服務器、通用計算服務器、高速網(wǎng)絡、高速存儲以及管理服務器和附屬設備等。24OCTC—2024生產(chǎn)算力：基于領先的AI服務器為算力機組，支持先進多樣的AI芯片，支持成熟豐富的軟件生態(tài)，形成高性能、高吞吐的計算系統(tǒng)，為AI訓練和AI推理生產(chǎn)輸出強大、高效、易用的計算力。聚合算力：基于智能網(wǎng)絡和智能存儲技術，針對多任務、大規(guī)模、高并發(fā)、高吞吐的AI