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浩云長盛廣州二號云計算基地，是華南區首家大型商用液冷數據中心，采用冷板式液冷技術，助力AI算力業務降本增效：提升算力性能10%，降低GPU芯片維護成本50%，節省IB線纜投資30%。

低碳與數字雙驅動，未來GPU資源持續火熱

數據中心是國家信息化戰略的重要基礎設施底座，發展的好壞快慢直接影響戰略落地。政策、經濟、社會、技術都在為數據中心行業高質量發展提供新動能?！丁笆奈濉币巹潯访鞔_指出，到2025年，數字經濟核心產業增加值占GDP比重達到10%，同時到2025年單位GDP能耗下降13.5%，從發展規劃中一葉知秋，中國數字經濟既要快速發展，更要高質量發展。

2023年3月，Open AI的ChatGPT 4.0大模型發布，將人工智能的應用推向了新的高度，該模型在許多專業測試中的表現“超出了人類水平”，“比以往任何時候都更具創造性和協作性”，“可以更準確地解決難題”，ChatGPT單月訪問量突破10億次。與此同時，各個行業都在積極探索人工智能與行業結合之路，如微軟將ChatGPT接入Office 365，工作效率成倍增加。

這一股AI浪潮也沖擊了算力基礎設施底座。人工智能深度神經網絡算法（DNL）需要處理大量且并行的卷積運算，而GPU顯卡則能很好地匹配這種特性?；跇I務側的帶動，加上A100的禁售，用于大模型訓練的GPU一卡難求，價格變化更是按天衡量，8卡H100服務器從60萬到150萬只用了3個月的時間。未來，GPU短缺的趨勢可能會維持，OpenAI的ChatGPT GPT 4.0在大約10000-25000張A100上進行了訓練，而GPT 5.0將可能需要30000-50000個H100。

低碳高密 風退液進

這一系列宏觀環境的變化，對數據中心行業發展方向產生了諸多影響，風冷末端到底能不能適應這一變化？在我們看來，風冷不能很好匹配業務需求的變化。

首先，風冷不能很好應對PUE挑戰，目前各省對數據中心PUE已經有明確的指導，以廣東省為例，廣東省工業和信息化廳印發了廣東省5G基站和數據中心（IDC）總體布局規劃（2021-2025）的通知，新建數據中心PUE不高于1.3，這對于廣東地區來說，是非常具備挑戰性要求。

其次，風冷的散熱效率和制冷精度不夠高。GPU芯片的功耗一定是趨向高密的，英偉達GPU A100/H100 單卡功率接近400W，芯片熱流密度 50W/平方厘米，4U整機服務器功率接近 5.5kW/臺，英偉達主推的下一代算力卡，A800/H800算力是上一代的3倍，價格只有原來的2倍，功耗接近2倍，單卡功率接近700W，熱流密度87.5W/平方厘米，4U整機接近9kW，算力硬件功率越來越高，芯片熱流密度越來越大，傳統風冷難匹配：

1. 風冷制冷效率低，不適合高功率機柜。風冷密閉通道支持的合理功率區間4~6kW，但單個4U的H800整機已經接近9kW，此時風冷制冷對于如此高密設備的散熱有點力不從心，少量服務器場景下，能采用隔機柜部署方式應急，這種非集約化部署模式在規?；乃懔鼍跋?，散熱效果并不佳，個別客戶會把GPU服務器外殼打開，增加散熱面積。這種部署方式沒有經過專業的CFD仿真驗證，既不安全，又會造成機柜資源浪費。

2. 風冷制冷對于熱源（GPU）的制冷不夠精準。純氣流組織散熱支持的芯片熱流密度極限約10W/平方厘米，達不到H800對散熱效率的要求。芯片長期工作在高溫狀態，會導致性能降低，英偉達同樣性能服務器，液冷版本和風冷版本性能差距在10%；同時，根據“十度法則”，從室溫起，電子元器件每增加十度，失效率增加一倍，壽命也會降低，GPU備件失效率增加，繼而導致整個生命周下期算力成本增加。

實踐中常常會有通道溫度低，但是芯片溫度高的情況發生，長時間高溫運行，GPU的壽命短和性能低，導致經濟成本和時間成本都增加，由此可見在算力場景，風冷并不是最合適的。液冷是通過高比熱容的冷液直接帶走熱量，這種高效的散熱方式逐漸進入大家的視野。

液冷解決方案，是GPU算力的最優解

浩云長盛廣州二號云計算基地，位于廣東省廣州市番禺區，大灣區的中心和智能汽車產業中心（雙中心），本項目按照國標CQC A級標準設計，定位為智能制造AI算力基地，是華南區首家大規模商用液冷數據中心，支持功率密度8~19KW以上，單系統PUE 1.1以下，為華南區智能制造、AI超算高質量發展提供可靠數字基礎設施底座。

冷板式液冷基本原理

液冷基本原理是采用液體作為傳熱工質在冷板內部流道流動，通過熱傳遞對熱源實現冷卻的非接觸液體冷卻技術。在冷板式液冷系統中，需要專用的液冷服務器，服務器芯片等發熱器件不直接接觸液體，而是通過裝配在需要冷卻的電子元器件上的冷板進行散熱，達到精確制冷的目的，讓GPU運行溫度更低。

二次側采用25%乙二醇加去離子水的混合液，保障換熱高效的同時兼顧安全穩定。進水溫度35-45℃范圍之間，出水溫度在45-55℃左右，進出水溫高，系統通過自然冷卻為芯片降溫，降低系統PUE。一次側和二次側通過板換實現熱交換，二次側的水泵將熱量從板換中帶出到冷卻塔散掉。

整個系統來看，跟傳統的制冷方式是有區別的：

1. 換熱次數少，傳統冷機系統5次換熱，冷板液冷3次，更少的冷量損耗；

2. 精準散熱，冷板式液冷能夠針對GPU芯片單點降溫，且冷液的比熱容是空氣的4倍，換熱效率更高，對GPU更友好；

3. 無壓縮機，風扇等部件，系統PUE更低，設備噪音更小。

冷板式液冷對比傳統氣流交換方式，在綜合性能上有質的飛躍，更貼合算力業務的特點，液冷系統單柜功率密度支持19kW以上，能提高散熱效率，降低GPU工作溫度達20℃以上。

當然，浩云長盛認為目前最佳的方案，應該是風液結合的方案，通道散熱風液結合，液冷協助GPU散熱，風冷作為輔助散熱，帶走其余部件的熱量；液冷機柜和風冷機柜混合部署，客戶的普通機柜和算力機柜能夠就近協作，提升配合效率，且方便維護。

液冷是算力業務的剛需

過去，對于最終用戶來說，用什么樣的制冷方式并不重要，風冷，水冷，間接蒸發，只要能達到功率需求都可以接受，但是在算力時代，思維方式可能要做一些改變了，因為算力資產越來越難獲取，也越來越昂貴，而制冷方式的匹配與否，直接影響到業務上線速度和投資成本。

第一，相對風冷制冷環境，液冷能夠提升GPU性能10%。根據設定，GPU長期高溫運行性能會降低，液冷能提供高效的熱散能力，提升GPU使用性能，根據OPPO算力團隊在IDCC論壇上表示，通過驗證，同樣的算力配置，服務器在液冷方式下運行比風冷效率提升約10%，意味著同樣的算力，液冷的學習周期比風冷短10%，業務能更早搶占市場。

第二，液冷能夠降低IB線纜部署成本30%以上。單臺H800服務器4U即達9kW，采用傳統的風冷制冷，單柜僅能放置1臺，且需隔機柜部署，如果采用冷板式液冷方式，單柜可直接布置2臺H800服務器，無需隔機柜部署。以單排微模塊15個機柜為例， 7臺H800服務器需要14個機柜位,線纜總長度49A（A為相鄰兩個機柜間的平均線纜連接距離），如果每柜可以放2臺，則只需要4個機柜位置（如下圖），線纜總長度16A，IB線纜長度節省超50%以上，而IB線纜每根價格在萬元級別，長度越長價格越貴?？紤]到價格與長度的關系非線性，且與場景有關，項目節省線纜金額在30%以上。

風冷部署與液冷部署線纜使用長度對比

我們相信，傳輸距離變短也會有利于算力模塊之間的數據共享速率提升。有客戶明確要求，服務器到IB交換機柜的走線距離小于30米。

第三，液冷能夠降低GPU維護成本50%，提升投資收益。液冷冷板針對GPU精準、高效的散熱，降低GPU使用溫度可達20℃，根據“十度法則”，GPU故障率減少至少50%（在風冷故障率基礎之上），繼而減少GPU備件購買量，未來GPU市場的不確定性，也會導致GPU的采購難度會加大，采購成本增加，因此維持較低的GPU故障率能夠節省投資成本和時間成本，更不會因為GPU卡緊缺，而影響業務連續性。

綜上，對于最終客戶來說，隨著未來技術的迭代，GPU功耗增加，液冷已經不再是改善需求，而是智能算力的剛需。

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