人工智能技术的飞速进步正在深刻改变计算环境，尤其是数据中心的基础设施建设。高性能机器学习模型的训练和推理，需要庞大的计算资源和电力支持，同时也带来了散热等方面的严峻挑战。传统的数据中心设计难以满足未来AI时代对高密度算力和能效的双重需求。为了应对这一趋势，业界正在积极探索并部署新型电力分配方案和先进的液冷技术，力图为AI硬件提供稳定、高效和可持续的运行环境。 电力分配是数据中心设计中的核心环节。随着AI硬件功耗的迅猛增长，单个机柜的功率需求持续攀升，预计在2030年，单机柜功率将超过50万瓦，甚至达到百万瓦量级。
传统的低压直流供电方案难以满足如此庞大的功率输送需求，还会带来严重的能源损失和设备散热压力。为了突破这一瓶颈，行业正推进从48伏直流供电向更高电压水平的转变。近期，谷歌联合Meta和微软在开放计算项目（OCP）框架下，推动采用±400伏直流电，支持单个IT机柜高达一百万瓦的电力供应。这一创新不仅提升了供电效率，减少输电过程的能耗损失，还利用了电动汽车领域成熟的供应链体系，带来了更高的制造效率和成本优势。 采用±400伏直流电的电力分配架构还引入了“交流转直流边车机架”设计，将电源转换设备从计算机机柜中拆分出来，实现电力组件与算力组件的解耦。这种方式提高了整体电力转换的效率，约提升3%，并释放了宝贵的机柜空间，使更多计算单元得以密集排列，提升了计算密度和资源利用率。
长远来看，业界还在探索更高电压直流电的直接分配方案，期望进一步提升电力传输效率，满足AI算力不断攀升的需求。 随着计算功耗的不断增加，热管理已成为数据中心设计中不可忽视的问题。AI芯片的单芯片功耗由最初的百瓦级迅速增长到千瓦级，散热难度成倍增加。传统的空气冷却方式受制于其传热效率和热容容量，难以应对新型高密度计算设备释放的热量。液冷技术因此成为行业公认的最佳解决方案。水冷相较空气冷却具备更高的热导率和热容，单位体积内传输的热量大约是空气的四千倍，能够有效降低芯片及设备温度，保障系统性能稳定运行。
谷歌在过去七年间，已在全球范围内部署了数千个液冷TPU集群，累计达到千兆瓦级别的液冷算力。自2018年TPU v3采用液冷技术开始，谷歌持续优化冷却设计，系统可靠性常年保持在99.999%的高可用水平。液冷系统通过替代笨重的散热片，以紧凑的冷板直接贴合芯片，有效节省了机柜内部空间，提升了计算密度。与上一代空冷方案相比，液冷服务器的空间利用率提升了一倍，计算性能则提升了四倍。 谷歌液冷解决方案的核心在于冷却分配单元（CDU），即每行机柜内的冷却配给装置。CDU采用冗余设计，并配备不间断电源，保证冷却系统的持续运作，降低因冷却故障引发的宕机风险。
CDU将机柜内部的液循环与机房给冷系统分离，以流量控制、热交换和压力管理为核心，实现冷却效率最大化。最新一代的Project Deschutes CDU正在研发中，计划贡献给OCP社区，以推进行业标准化，促进液冷技术的广泛应用。该项目积极整合了制造品质、系统可靠性、易维护性以及快速部署能力，为液冷技术的工业化发展奠定基础。 新型电力分配技术和液冷技术的完美结合，为数据中心迎接AI时代带来了新的机遇和挑战。功率密度的大幅提升要求电力系统具备更好的弹性和高效性，同时热管理技术也需要更具前瞻性的设计理念。与此同步，行业间的开放合作与标准化进程愈发重要，通过共享设计规范、最佳实践和技术经验，可以大幅缩短解决方案的市场推广时间，降低整体运营成本。
近年来，AI硬件技术发展迅速，从芯片设计到系统集成都在不断突破极限。这不仅要求数据中心在硬件层面提升供给能力，也意味着运维管理的复杂性大幅上升。数字化、智能化的运维工具因此应运而生，通过实时监控电力和液冷系统的运行状态，预测设备潜在风险，实现故障的预防和快速响应。智能化管理将成为未来高密度AI基础设施管理的关键驱动力。 展望未来，AI算力需求将继续攀升，数据中心面对的压力也将进一步加剧。多样化的算力需求和复杂的系统架构，呼唤更灵活、更模块化的基础设施设计。
高电压直流配电和液冷技术作为核心支撑方案，将围绕提升性能、节能减排和可靠性展开更多创新探索。同时，能源结构的持续绿色转型也对数据中心提出了新的要求，如何实现与可再生能源的深度融合，最大化整体能源利用效率，是下一步的重要方向。 总的来说，AI基础设施正处于技术变革的风口浪尖。通过采用先进的±400伏直流电力分配体系和高效液冷技术，数据中心能够显著提升算力密度、降低能耗并保障系统稳定运行。开放合作与标准化推进，加速了行业的协同创新步伐，助力全球人工智能发展迈入新纪元。在这一过程中，既有科技巨头的技术引领，也有产业生态链上下游的共同努力，未来AI基础设施将成为数字经济和智能社会的重要基石，推动人类社会迈向更加智慧、高效和可持续的发展未来。
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