................................................................. 9 图表 8： 主流 AI 芯片 FP16 和 INT8 算力功耗比一览 ............................................................................................... 预测，假设基础算力规模按 2023-26 年 15%年复合增速 增长，2023/24/25/26 年算力规模达到 138/159/183/210Eflops。假设功耗不变（基础 算力主要基于 CPU，相比基于 GPU 的智能算力对应功耗无明显增加），以 2022 年装 机规模为基数，对应年均新增装机 3.8GW。 2. 智能算力部分，我们参考国内主要云厂商 CAPEX 计划和芯片供给情况，以其 2023/24/25/26 年算力规模同比增长 10%/30%/60%/60%，到 2026 年规模增长至 653Eflops。在此基础上，我们考虑随技术进步和摩尔定律，国产芯片功 耗下降（2022 年 GPU 功耗 49Gflops/W，2026 年提升至 124Gflops/W）,以及数据中 心 PUE 持续下降（2022 年 1.55，到 2026 年下降至 1.35），为支持上述算力规模 2024/25/26

的芯片模组，单芯片 功率已突破 1000W，单机柜部署功率密度突破 120kW。传统的风冷技术已经无法支持 如此高功耗的芯片，而液冷技术采用高比热容的液体取代空气作为冷却介质，其比热 容约是空气的 4 倍，热传导能力约是空气的 25 倍，散热效率远高于风冷可有效解决 高功耗芯片的散热问题。 冷板式液冷是将液冷散热冷板紧贴在服务器的发热器件，通过冷板式换热器内的 低温流体带走服务器中的 其 通过工作流体的传递特点将中间热量传输到后端进行冷却｡ 2. 冷板式液冷系统特点 冷板式液冷系统包括二次侧冷却系统、一次侧冷却系统，如图 1 所示。适用于高 密算力规模、智算形态和高功耗设备等场景，冷板式液冷系统具有高密度散热、高效 能、高可靠性和强适用性等特点。 智算中心冷板式液冷云舱技术白皮书 9 图 1 冷板式液冷系统示意图 (1) 高密散热､高 求，可配置水喷雾冷却系统或进风侧湿膜加湿系统。对于无法全年使用自然冷源的液 冷系统应配置机械压缩补冷装置。 为提高液冷侧节能性，宜提高冷源系统一二次侧供回液温度，加大供回液温差， 降低冷源设备的功耗。在保障液冷服务器用冷安全的前提下，液冷换热单元 CDU 室 外一次侧设计进水温度不宜低于 35℃，室内二次侧设计供液温度不宜低于 40℃，一 二次设计供回水/液温差不宜低于 10℃。 2）液冷系统

的激增，数据中心正经 历从传统架构向更高密度、更高功率负载的快速蜕变。相比于传统通算服务器，AI服务器单机柜 功率持续大幅度攀升，常规功耗已从传统的10/20kW级跃升至100/130kW 以上，带动机房配电系 统同步进行深度变革。市场主流型号GPU服务器算力及功耗数据如下表所示： *而基于Nvidia NVL架构的NVL72单柜容量已经突破130kW，预计到2030年其单机柜容量会达到1MW。 8*H100 SXM HGX B100 8*B100 SXM HGX B200 8*B200 SXM DGX GB200 NVL72 FP16 稠密算力 (PFLOPS) 服务器 单体功耗 (kW) 整机架功耗 (kW) 2.4 3 8 14 18 180 6.5 5.6 10.2 10.2 14.3 不适用 约26 约22 约40 约40 约60 约130 1 在此背景下，末端配电

10 图 6 架构分层示意图 1.感知层 传感器网络：部署温度传感器（服务器机柜、空调出风口、冷通 道等）、湿度传感器、压力传感器（水管、风管）、流量传感器（冷却 水管道）、电力传感器（设备功耗）等，实时采集环境与设备运行数 据。 末端设备：空调机组、冷水机组、冷却塔、水泵、风机等冷却系 统核心设备，集成智能控制器（如 PLC、DDC）实现本地控制。 边缘计算节点：部分场景下在设备端部署边缘计算单元，对采集 80%制冷能力，非常符合 IDC 数 据机房的高可靠性的需求，同时所选机组的寿命约为 25 年。 （2）水泵：水泵主要优化了其流量及杨程，同时水泵的效率不 低于 80%，有效的提升了水泵的能效，减少了水泵的功耗，同时降低 了水泵的装机功率减少了设备初投资。 1)优化了冷却水温差，减小流量； 基于预制模块化数据中心场景的冷却系统智能调优技术报告（ODCC-2025-06005） 23 2)优化了水 2)优化了水泵的杨程，在系统安全稳定运行尽可能优化系统阻力； 3)选用高效能水泵，最大限度的减小水泵的能耗。 （3）冷塔：优化了冷塔的运行工况，经行双工况选型，确保冷 塔的水量及水温满足系统要求，最大限度的降低系统功耗。 表 3 主机对比 设备名称 冷 量 /kw 功 率 /kw 功 率 对 比 蒸发 器 进出 水温 度 蒸发器 流量 m3/h 蒸 发 器 压 降 /k Pa 冷 凝 器 进 出

规范的硬件产品 英特尔® OPS 及其扩展版本英特尔® OPS-C 是英特尔针对各 类数字显示系统，例如智慧教室中常见的电子白板、嵌入式 一体机等设备推出的开放式可插拔规范，其不仅在可用性、 可维护性、功耗等方面具有优势，更在显示输出和连接性能 等方面提供了良好的兼容性和易管理性，为教育场景中课堂 行为分析方案的设计和部署提供有效助力。 37 36 实 战 篇 实 战 篇 英 特 尔 中 国 ™ X，来帮助用户在边缘部署人工智能推理能力。 英特尔® Movidius ™ Myriad ™ X 视觉处理器架构引入了全新 深度神经网络处理单元：神经计算引擎。其专门的设计，可 以高速、低功耗地运行深度神经网络。结合16个SHAVE 内核， 神经计算引擎在执行神经网络推理时能实现 716G FLOPS 的 计算性能。 为使 VPU 产品在实战中为智能课堂行为分析方案提供更强 助力 可按字节访问，精确找到读和写的数据位置，消除读写放大 问题 • 5 年全盘写质保可以达到 410 PBW 的写入寿命。 • 将数据长久保存在内存，无需从存储设备重新加载，可加快 重启时间并减少 I/O。 • 降低大内存节点的功耗。 英特尔® 傲腾™ 持久内存可通过灵活配置，为用户提供内存模 式和 App Direct 模式2种不同模式以应对不同场景需求： • 内存模式：无需更改应用即可提供大内存容量，且性能接近 DRAM（具体视工作负载而定）。

成本，减少碳排放，实现绿色生产。首先，人工智能能够优化能源 使用。人工智能可以通过实时监控和分析工厂内各个环节的能耗数 据，识别出能源浪费的环节，并通过智能算法优化能源使用。例 7 如， AI 可以在设备闲置时自动降低其功耗，或者在能源价格较低 时安排 7 高能耗的生产任务，从而减少能源消耗。此外，人工智能通过对历 史能耗数据和生产计划的分析，人工智能可以预测未来的能源需求， 并优化能源的采购和使用，避免不必要的能源浪费。其次，人工智 前，GPU 凭借其完善易用的软硬件生态、高效的计算能力和较低的 成本占据 人工智能芯片的主导地位，但是制造业所需运算量极大， 会导致较 大的时耗与功耗，增加计算成本。FPGA 和 ASIC 虽然受 成本限制尚 未大规模普及，但由于具备定制化能力且功耗较低，预 计未来在制 造业领域会有广阔的需求前景。在制造业场景中，很多 生产环节对 人工智能的实时性要求很高，ASIC 可以提供更快的数

为了确保系统的稳定性和可持续性，DeepSeek 智算一体机将 采用智能化的运维管理系统。该系统能够实时监控设备的运行状 态，预测潜在故障，并提供远程维护和升级服务。此 外，DeepSeek 智算一体机将支持绿色节能技术，通过智能功耗管 理和散热优化，降低运行成本，符合医疗行业对环保和可持续发展 的要求。 通过以上设计，DeepSeek 智算一体机将成为医疗机构数字化 转型的重要基础设施，提升医疗服务的效率和质量，同时降低运营 GPU：NVIDIA A100（40GB 显存，6912 CUDA 核心） FPGA：Xilinx Virtex UltraScale+ VU9P 在能效比方面，处理器与加速器的选择需兼顾性能与功耗，确 保系统在长时间运行下的稳定性。建议采用动态频率调节技术（如 Intel Turbo Boost 或 AMD Precision Boost）以及 GPU 的能效优 化模式，以在满足计算需求的同时降低能耗。 首先，在硬件设计上，我们选择了低功耗的核心组件，包括高 效能的 CPU、GPU 和内存模块，这些组件不仅能够提供强大的计 算能力，还能在满载运行时保持较低的能耗。此外，我们还采用了 动态电压和频率调节（DVFS）技术，根据实际负载情况动态调整 处理器的工作频率和电压，从而在保证性能的同时最大限度地降低 能耗。 为了进一步提高能源效率，我们引入了智能电源管理模块。该 模块能够实时监控系统的功耗情况，并根据负载变化自动调整电源

的等智能路由技术或者 DNS 透明代理，规避某一 链路流量不均衡的问题，平衡多条 ISP 利用率 入站选路 ISP 1 ISP 2 出站选路 链路负载 C 、公共服务平台设计 性能 空间 功耗 安全 管理 部署 独享式系统 资源相互割裂 烟囱式建设 投资成本高 业务实现周期长 安全冗余差 维护难度大 能耗高 传统 IT 系统现状和问题 计算资源利用率低，数据中心服务器数量剧增

11页 ? 支持报警 2 进 2 出，音频 2 进 1 出， 485，RS232,BNC，HDCVI,128G SD卡， 内置 MIC； ? 支持电源 DC12V电源返送，最大电流 165mA,功耗 2W； ? 支持 G.711A、G.711Mu、G.726、AAC多种音频编码格式； ? 支持 AC24V/DC12V/POE供电方式，方便工程安装； 智能 IVSS 产品型号： DH-IVSS708

11.240m（W）×7.144mm（H）=80.29m2 125 自然资源保护区大数据信息化管理平台建设方案 银灰户外铝塑边包边 50CM 屏体边框 功耗 最大≧1200W/㎡ 平均 450/㎡ 工作电压 最大功耗 平均功耗 控制主机 AC220V±10% 50HZ 50.4KW 5、供电 18KW P4 2.7 双核以上 2G 以上内存 winXP win98 视频设置 工作温度和 湿度 —10℃~60℃，湿度小于 90%（无凝结） 一般规范 电源供应 AC24V±10% / DC12V±10% ，(-C)支持 AC100-240V 功耗 5W MAX(当 ICR 切换时，10W MAX) 尺寸(mm) 68×57×144.8 152 自然资源保护区大数据信息化管理平台建设方案 重量 500g 3.7.1.5 镜头 -40℃~60℃ 产品特性 （在温度低于 5°±5°,加热器启动,同时风扇 开启,使护罩内温度均匀； 工作温度和湿度 参数 在温度高于 40°±5°,风扇开启,散热；） AC24V 电源 功耗 加热 50W、风扇 3W、雨刷 5W 防护等级 材料 IP66 窗口：锗玻璃 护罩：铝合金 156 自然资源保护区大数据信息化管理平台建设方案 138.6×166.4×460 外形尺寸（mm）