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浪潮風(fēng)液同源 IDC 方案：AI 智控切換冷卻模式，數(shù)據(jù)中心全年能效提 15%+

發(fā)布時(shí)間：2026-01-19

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)縱深發(fā)展的當(dāng)下，數(shù)據(jù)中心算力密度正從傳統(tǒng)10kW/機(jī)柜向20kW以上高密度演進(jìn)，隨之而來(lái)的能耗難題日益凸顯。我國(guó)數(shù)據(jù)中心年耗電量已突破2000億千瓦時(shí)，占全社會(huì)用電量比重超2.5%，傳統(tǒng)冷卻方案因風(fēng)冷、液冷系統(tǒng)割裂運(yùn)行，難以適配負(fù)載波動(dòng)與環(huán)境變化，普遍存在冷量浪費(fèi)、局部熱點(diǎn)等問(wèn)題，PUE值多維持在1.5-2.0區(qū)間。浪潮風(fēng)液同源IDC方案憑借風(fēng)液深度融合架構(gòu)與AI智控核心，打破行業(yè)技術(shù)壁壘，實(shí)現(xiàn)冷卻模式自適應(yīng)切換，助力數(shù)據(jù)中心全年能效提升15%以上，為綠色算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提供關(guān)鍵支撐。

風(fēng)液同源架構(gòu)：打破系統(tǒng)壁壘，重構(gòu)冷卻邏輯

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心冷卻多采用單一風(fēng)冷或液冷模式，二者獨(dú)立運(yùn)行且兼容性差——風(fēng)冷在高密度場(chǎng)景下散熱瓶頸明顯，液冷則面臨改造難度大、適配性不足的問(wèn)題。浪潮風(fēng)液同源方案通過(guò)自主研發(fā)的分溫智流環(huán)網(wǎng)系統(tǒng)，構(gòu)建風(fēng)液資源共享的統(tǒng)一冷卻平臺(tái)，從源頭實(shí)現(xiàn)冷量的全局調(diào)度與彈性分配。

該架構(gòu)采用成熟冷板式液冷技術(shù)為核心，整合液冷一次側(cè)、二次側(cè)循環(huán)系統(tǒng)與風(fēng)冷IT設(shè)備單元，無(wú)需對(duì)現(xiàn)有機(jī)房進(jìn)行大規(guī)模改造，即可在標(biāo)準(zhǔn)機(jī)柜內(nèi)快速部署，支持液冷與風(fēng)冷服務(wù)器同柜運(yùn)行。對(duì)于新建機(jī)房，可通過(guò)模塊化集成冷卻塔、干冷器與液冷散熱系統(tǒng)，最大化發(fā)揮液冷低能耗優(yōu)勢(shì)；對(duì)于存量機(jī)房及租賃場(chǎng)景，能依托現(xiàn)有制冷條件快速升級(jí)，解決液冷服務(wù)器部署難題，實(shí)現(xiàn)“一次建設(shè)、雙向適配”的靈活部署效果。

AI智控核心：動(dòng)態(tài)預(yù)判+精準(zhǔn)調(diào)控，實(shí)現(xiàn)能效最優(yōu)

方案的核心競(jìng)爭(zhēng)力在于AI驅(qū)動(dòng)的全局能效引擎，其以CFD（計(jì)算流體力學(xué)）仿真構(gòu)建的全鏈數(shù)字孿生模型為基礎(chǔ)，融合傳熱學(xué)機(jī)理與機(jī)器學(xué)習(xí)算法，打造冷卻系統(tǒng)“智慧大腦”，徹底擺脫傳統(tǒng)人工固定參數(shù)調(diào)控的局限。

在動(dòng)態(tài)調(diào)控層面，AI系統(tǒng)通過(guò)實(shí)時(shí)采集服務(wù)器負(fù)載、芯片溫度、室外溫濕度等多維度數(shù)據(jù)，基于LSTM長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)算法，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)未來(lái)1-4小時(shí)熱環(huán)境變化趨勢(shì)，提前觸發(fā)冷卻模式切換指令。當(dāng)室外溫度低于15℃時(shí)，自動(dòng)關(guān)閉機(jī)械制冷，開(kāi)啟自然冷卻通道，結(jié)合導(dǎo)流板角度調(diào)整優(yōu)化氣流組織，避免凝露風(fēng)險(xiǎn)；夏季高溫時(shí)段則切換至液冷為主、風(fēng)冷輔助模式，通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)液冷流量、空調(diào)風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速與出風(fēng)溫度，在服務(wù)器不超溫的前提下平衡散熱效率與能耗成本。

針對(duì)故障處置場(chǎng)景，AI系統(tǒng)可對(duì)比CFD構(gòu)建的正常熱場(chǎng)模型，快速定位溫度異常根源——無(wú)論是負(fù)載突增、風(fēng)機(jī)故障還是盲板脫落導(dǎo)致的冷熱摻混，均能在數(shù)秒內(nèi)輸出處置方案，聯(lián)動(dòng)備用設(shè)備啟動(dòng)或推送檢修提醒，保障系統(tǒng)7×24小時(shí)穩(wěn)定運(yùn)行。這種“預(yù)測(cè)-調(diào)控-診斷”全流程智能化能力，從根本上解決了傳統(tǒng)冷卻系統(tǒng)“按需供能”不足的痛點(diǎn)。

量化能效提升：從實(shí)驗(yàn)室到場(chǎng)景落地的實(shí)效驗(yàn)證

浪潮風(fēng)液同源方案的能效優(yōu)勢(shì)，已在多個(gè)實(shí)際項(xiàng)目中得到充分驗(yàn)證。在青島某5A級(jí)數(shù)據(jù)中心項(xiàng)目中，該方案通過(guò)AI智控切換冷卻模式，搭配瑤臺(tái)液冷冷源方艙的模塊化部署，使PUE值較原水冷空調(diào)系統(tǒng)降低6%，年節(jié)約電量約1600萬(wàn)度，減少二氧化碳排放1.3萬(wàn)噸。某985高校計(jì)算中心采用該方案后，在滿足高算力科研需求的同時(shí)，將數(shù)據(jù)中心整體PUE降至1.25，實(shí)現(xiàn)綠色低碳與性能提升的雙重目標(biāo)。

從量化分析來(lái)看，該方案的能效提升源于多維度優(yōu)化：一是模式切換帶來(lái)的制冷能耗降低，北方地區(qū)冬季可減少機(jī)械制冷運(yùn)行時(shí)間60%以上；二是冷量精準(zhǔn)分配減少浪費(fèi)，AI算法使冷量向高負(fù)載區(qū)域定向輸送，局部熱點(diǎn)發(fā)生率下降80%；三是運(yùn)維效率提升間接降低能耗，全生命周期智能運(yùn)維系統(tǒng)支持遠(yuǎn)程診斷與自主調(diào)優(yōu)，運(yùn)維效率提升60%以上，避免因人為操作失誤導(dǎo)致的能耗損失。以500kW規(guī)模數(shù)據(jù)中心為例，相較于傳統(tǒng)風(fēng)冷微模塊系統(tǒng)，年節(jié)約電費(fèi)可達(dá)90萬(wàn)元，投資回報(bào)周期顯著縮短。

場(chǎng)景適配與行業(yè)價(jià)值：賦能多領(lǐng)域綠色算力升級(jí)

憑借靈活部署特性與高效節(jié)能表現(xiàn)，浪潮風(fēng)液同源方案已廣泛應(yīng)用于通信、金融、高校科研、邊緣計(jì)算等多個(gè)領(lǐng)域。在大型云數(shù)據(jù)中心，可應(yīng)對(duì)晝夜負(fù)載波動(dòng)大的問(wèn)題，白天負(fù)載高峰時(shí)以液冷強(qiáng)化散熱，夜間低谷時(shí)切換自然冷卻；在高海拔、低溫等復(fù)雜邊緣場(chǎng)景，能適配-40℃~60℃寬溫域運(yùn)行，不受海拔氣壓影響，保障設(shè)備穩(wěn)定散熱。

在“東數(shù)西算”工程推進(jìn)與“雙碳”目標(biāo)牽引下，該方案不僅契合工信部對(duì)新建數(shù)據(jù)中心PUE≤1.3、存量中心PUE≤1.4的政策要求，更通過(guò)預(yù)制化交付模式縮短30%以上建設(shè)周期，實(shí)現(xiàn)“工廠預(yù)制、現(xiàn)場(chǎng)拼裝”的高效落地。其完整的自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)體系與成熟應(yīng)用案例，為數(shù)據(jù)中心從“單一用電載體”向“新型電力系統(tǒng)核心環(huán)節(jié)”轉(zhuǎn)型提供了技術(shù)范本。

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