浩云长盛广州二号云计算基地，是华南区首家大型商用液冷数据中心，采用冷板式液冷技术，助力AI算力业务降本增效：提升算力性能10%，降低GPU芯片维护成本50%，节省IB线缆投资30%。
低碳与数字双驱动，未来GPU资源持续火热
数据中心是国家信息化战略的重要基础设施底座，发展的好坏快慢直接影响战略落地。政策、经济、社会、技术都在为数据中心行业高质量发展提供新动能。《“十四五”规划》明确指出，到2025年，数字经济核心产业增加值占GDP比重达到10%，同时到2025年单位GDP能耗下降13.5%，从发展规划中一叶知秋，中国数字经济既要快速发展，更要高质量发展。
2023年3月，Open AI的ChatGPT 4.0大模型发布，将人工智能的应用推向了新的高度，该模型在许多专业测试中的表现“超出了人类水平”，“比以往任何时候都更具创造性和协作性”，“可以更准确地解决难题”，ChatGPT单月访问量突破10亿次。与此同时，各个行业都在积极探索人工智能与行业结合之路，如微软将ChatGPT接入Office 365，工作效率成倍增加。
这一股AI浪潮也冲击了算力基础设施底座。人工智能深度神经网络算法（DNL）需要处理大量且并行的卷积运算，而GPU显卡则能很好地匹配这种特性。基于业务侧的带动，加上A100的禁售，用于大模型训练的GPU一卡难求，价格变化更是按天衡量，8卡H100服务器从60万到150万只用了3个月的时间。未来，GPU短缺的趋势可能会维持，OpenAI的ChatGPT GPT 4.0在大约10000-25000张A100上进行了训练，而GPT 5.0将可能需要30000-50000个H100。
低碳高密风退液进
这一系列宏观环境的变化，对数据中心行业发展方向产生了诸多影响，风冷末端到底能不能适应这一变化？在我们看来，风冷不能很好匹配业务需求的变化。
首先，风冷不能很好应对PUE挑战，目前各省对数据中心PUE已经有明确的指导，以广东省为例，广东省工业和信息化厅印发了广东省5G基站和数据中心（IDC）总体布局规划（2021-2025）的通知，新建数据中心PUE不高于1.3，这对于广东地区来说，是非常具备挑战性要求。
其次，风冷的散热效率和制冷精度不够高。GPU芯片的功耗一定是趋向高密的，英伟达GPU A100/H100单卡功率接近400W，芯片热流密度50W/平方厘米，4U整机服务器功率接近5.5kW/台，英伟达主推的下一代算力卡，A800/H800算力是上一代的3倍，价格只有原来的2倍，功耗接近2倍，单卡功率接近700W，热流密度87.5W/平方厘米，4U整机接近9kW，算力硬件功率越来越高，芯片热流密度越来越大，传统风冷难匹配：
1.风冷制冷效率低，不适合高功率机柜。风冷密闭通道支持的合理功率区间4~6kW，但单个4U的H800整机已经接近9kW，此时风冷制冷对于如此高密设备的散热有点力不从心，少量服务器场景下，能采用隔机柜部署方式应急，这种非集约化部署模式在规模化的算力场景下，散热效果并不佳，个别客户会把GPU服务器外壳打开，增加散热面积。这种部署方式没有经过专业的CFD仿真验证，既不安全，又会造成机柜资源浪费。
2.风冷制冷对于热源（GPU）的制冷不够精准。纯气流组织散热支持的芯片热流密度极限约10W/平方厘米，达不到H800对散热效率的要求。芯片长期工作在高温状态，会导致性能降低，英伟达同样性能服务器，液冷版本和风冷版本性能差距在10%；同时，根据“十度法则”，从室温起，电子元器件每增加十度，失效率增加一倍，寿命也会降低，GPU备件失效率增加，继而导致整个生命周下期算力成本增加。
实践中常常会有通道温度低，但是芯片温度高的情况发生，长时间高温运行，GPU的寿命短和性能低，导致经济成本和时间成本都增加，由此可见在算力场景，风冷并不是最合适的。液冷是通过高比热容的冷液直接带走热量，这种高效的散热方式逐渐进入大家的视野。
液冷解决方案，是GPU算力的最优解
浩云长盛广州二号云计算基地，位于广东省广州市番禺区，大湾区的中心和智能汽车产业中心（双中心），本项目按照国标CQC A级标准设计，定位为智能制造AI算力基地，是华南区首家大规模商用液冷数据中心，支持功率密度8~19KW以上，单系统PUE 1.1以下，为华南区智能制造、AI超算高质量发展提供可靠数字基础设施底座。
冷板式液冷基本原理
液冷基本原理是采用液体作为传热工质在冷板内部流道流动，通过热传递对热源实现冷却的非接触液体冷却技术。在冷板式液冷系统中，需要专用的液冷服务器，服务器芯片等发热器件不直接接触液体，而是通过装配在需要冷却的电子元器件上的冷板进行散热，达到精确制冷的目的，让GPU运行温度更低。
二次侧采用25%乙二醇加去离子水的混合液，保障换热高效的同时兼顾安全稳定。进水温度35-45℃范围之间，出水温度在45-55℃左右，进出水温高，系统通过自然冷却为芯片降温，降低系统PUE。一次侧和二次侧通过板换实现热交换，二次侧的水泵将热量从板换中带出到冷却塔散掉。
整个系统来看，跟传统的制冷方式是有区别的：
1.换热次数少，传统冷机系统5次换热，冷板液冷3次，更少的冷量损耗；
2.精准散热，冷板式液冷能够针对GPU芯片单点降温，且冷液的比热容是空气的4倍，换热效率更高，对GPU更友好；
3.无压缩机，风扇等部件，系统PUE更低，设备噪音更小。
冷板式液冷对比传统气流交换方式，在综合性能上有质的飞跃，更贴合算力业务的特点，液冷系统单柜功率密度支持19kW以上，能提高散热效率，降低GPU工作温度达20℃以上。
当然，浩云长盛认为目前最佳的方案，应该是风液结合的方案，通道散热风液结合，液冷协助GPU散热，风冷作为辅助散热，带走其余部件的热量；液冷机柜和风冷机柜混合部署，客户的普通机柜和算力机柜能够就近协作，提升配合效率，且方便维护。
液冷是算力业务的刚需
过去，对于最终用户来说，用什么样的制冷方式并不重要，风冷，水冷，间接蒸发，只要能达到功率需求都可以接受，但是在算力时代，思维方式可能要做一些改变了，因为算力资产越来越难获取，也越来越昂贵，而制冷方式的匹配与否，直接影响到业务上线速度和投资成本。
第一，相对风冷制冷环境，液冷能够提升GPU性能10%。根据设定，GPU长期高温运行性能会降低，液冷能提供高效的热散能力，提升GPU使用性能，根据OPPO算力团队在IDCC论坛上表示，通过验证，同样的算力配置，服务器在液冷方式下运行比风冷效率提升约10%，意味着同样的算力，液冷的学习周期比风冷短10%，业务能更早抢占市场。
第二，液冷能够降低IB线缆部署成本30%以上。单台H800服务器4U即达9kW，采用传统的风冷制冷，单柜仅能放置1台，且需隔机柜部署，如果采用冷板式液冷方式，单柜可直接布置2台H800服务器，无需隔机柜部署。以单排微模块15个机柜为例，7台H800服务器需要14个机柜位,线缆总长度49A（A为相邻两个机柜间的平均线缆连接距离），如果每柜可以放2台，则只需要4个机柜位置（如下图），线缆总长度16A，IB线缆长度节省超50%以上，而IB线缆每根价格在万元级别，长度越长价格越贵。考虑到价格与长度的关系非线性，且与场景有关，项目节省线缆金额在30%以上。
风冷部署与液冷部署线缆使用长度对比
我们相信，传输距离变短也会有利于算力模块之间的数据共享速率提升。有客户明确要求，服务器到IB交换机柜的走线距离小于30米。
第三，液冷能够降低GPU维护成本50%，提升投资收益。液冷冷板针对GPU精准、高效的散热，降低GPU使用温度可达20℃，根据“十度法则”，GPU故障率减少至少50%（在风冷故障率基础之上），继而减少GPU备件购买量，未来GPU市场的不确定性，也会导致GPU的采购难度会加大，采购成本增加，因此维持较低的GPU故障率能够节省投资成本和时间成本，更不会因为GPU卡紧缺，而影响业务连续性。
综上，对于最终客户来说，随着未来技术的迭代，GPU功耗增加，液冷已经不再是改善需求，而是智能算力的刚需。
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