突破高功耗瓶颈：超聚变多算力兼容液冷平台构建智算新生态

在智能计算（智算）逐渐成为算力发展的核心驱动力的背景下，算力需求在未来五年内预计将呈现多维度的爆炸式增长，数据中心将面临新的挑战。对此，超聚变智能数据中心领域规划总监单彤在其主题分享《多算力兼容高密液冷平台》中提出了关键性见解，并给出了创新解决方案。

单彤指出，随着人工智能（AI）、大数据、云计算等新兴技术的快速发展，数据中心内的算力需求日益复杂和多样化。未来，数据中心将需要同时支持多种类型的算力，并实现共同部署以满足业务需求。然而，GPU作为智算核心设备，其单芯片功耗正迅速攀升，这导致单机柜的功耗密度从传统的10kW逐渐迈向20kW、30kW甚至50kW。这种高功耗趋势对传统风冷数据中心的散热能力提出了严峻挑战，使其逐步接近技术瓶颈。

为了解决这一瓶颈，单彤提出液冷技术作为关键的解决方案。他通过实践验证指出，相较于传统风冷技术，液冷在实现50kW高密度部署的同时，其初始投资成本（Capex）可以与风冷持平，但却具备显著的长期优势。液冷技术不仅能够更高效地散热，还能支持更高的计算密度，降低数据中心的整体能耗（PUE），从而满足未来智算集群的高功耗需求。

针对当前高密度、多算力兼容的智算需求，超聚变推出了创新性的FusionPoD for AI整机柜液冷方案。这一方案旨在为智算集群构建一个高密度、开放性、模块化的平台。具体而言，该方案的核心优势包括：

1. 显著提升GPU部署密度：相比传统风冷方案，FusionPoD for AI通过液冷技术将GPU部署密度提升了8倍，极大优化了数据中心空间的利用效率。

2. 支持多样化算力需求：该方案能够实现一次性部署多种算力应用，包括GPU、CPU、FPGA等异构计算设备，从而满足不同业务场景的需求。

3. 简化大规模部署：针对智算集群的高密度需求，方案通过整机柜设计，简化了机房内多达上万张GPU卡的部署流程。

4. 降低高速互联成本：通过优化机柜内的网络互联设计，FusionPoD for AI能够将万卡集群的TOR（Top of Rack）高速互联成本降低超过四分之一。

这一创新方案不仅在技术层面解决了传统数据中心的瓶颈，还在经济性、可扩展性和操作便利性上为智算集群的未来发展奠定了坚实基础。单彤总结道，随着智算成为推动行业进步的关键动力，类似FusionPoD for AI这样的高密液冷平台将为全球数据中心的可持续发展提供重要助力，并进一步推动AI技术的广泛应用。

标题：突破高功耗瓶颈：超聚变多算力兼容液冷平台构建智算新生态

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