施耐德电气与英伟达联手，推出了一种新的数据中心参考设计，以应对人工智能（AI）带来的巨大能源消耗。该方案通过支持液冷技术和优化基础设施布局，旨在帮助数据中心将冷却能耗降低约 20%，同时将设计和建设时间缩短约 30%，从而为企业构建更具可持续性的 AI 就绪数据中心提供了指导。
AI 发展带来的能源挑战
随着人工智能在全球范围内的普及，数据中心的建设数量和能源需求都在急剧增加，这带来了严峻的环境影响。
- 能源消耗激增： 国际能源署预测，到 2026 年，人工智能行业的用电量将是 2023 年的 10 倍左右。
- 散热难题： 数据中心面临着如何整合高效冷却系统的挑战，以在提升性能的同时控制能耗。
施耐德电气与英伟达的合作方案
为了应对这些挑战，施耐德电气与英伟达展开合作，共同开发工具和策略，帮助数据中心运营商解决能源和可持续性问题。
合作的核心是推出“数据中心参考架构”。这套框架详细规划了支持高密度数据处理、业务网络和数据存储所需的能源及冷却系统。它不仅包含数字蓝图，还提供实时洞察，旨在帮助企业建立更加节能、可持续的 AI 就绪数据中心。
新参考设计的运作方式
施耐德电气与英伟达共同开发的这套新设计，专为支持高密度 AI 集群而生，其服务器机柜的功率密度可高达 132 千瓦。
- 支持尖端硬件： 该参考方案与英伟达专为大规模 AI 和高性能计算设计的 Superchip 兼容。
- 拥抱液冷技术： 设计的核心是支持液冷技术，即使用水或液体冷却剂来吸收和带走大型计算机和处理单元产生的热量，这比传统的空气冷却效率更高。
- 提供灵活指导： 这些设计方案并非要求客户全盘复制，而是作为一种指导和灵感来源。
该设计的目的不是要建造一个完全一样的实体复制品，而是利用其各个方面来为客户的项目提供信息，根据需要提供灵感和指导。
成效与未来展望
通过虚拟建模和测试，施耐德电气验证了新参考设计的有效性。
- 降低冷却能耗： 可帮助数据中心减少约 20% 的冷却能源使用。
- 缩短建设周期： 可将新数据中心项目的设计和建造时间缩短约 30%。
- 综合优势： 施耐德电气高管潘卡吉·夏尔马（Pankaj Sharma）表示：“这不仅仅是速度，更是成本和可持续性的结合。所有这些加在一起，对我们所有客户都是一个优势。”
两家公司计划在未来几年继续合作，开发更多的参考设计，以适应未来更高能耗的需求，并提供必要的冷却技术来防止设备过热和管理能源消耗。