AI 供电的未来 重新定义 AI 数据中心供电 Gerald Deboy 博士，英飞凌科技股份公司 PSS 创新实验室院士 Fanny Björk 博士，英飞凌科技股份公司数据中心配电主管 www.infineon.com/wepowerai 2 目录 Adam White 寄语 3 引言 4 一、现代处理器的供电 5 预测一：垂直供电将成为现代处理器的关键技术 5 1 兆瓦 12 预测四：AI 的能耗需求将推动电源架的功率等级突破 100 千瓦 13 三、数据中心的整体供电 16 预测五：新一代数据中心的功率需求将迈向吉瓦级规模 16 预测六：配电将从交流系统转向直流微电网 17 预测七：可再生能源将成为满足 AI 数据中心增长能耗需求的关键 19 结论 21 参考文献 23 3 Adam White 寄语 变革 面临着一个日益突出的挑战：AI 技术不断增长的庞大 的功率需求。这种指数级增长的电能消耗，迫使我们 不断突破创新，去开发能够应对复杂功率转换过程的 先进半导体解决方案。与此同时，随着数据中心从传 统计算任务转向 AI 工作负载，其能源需求也在急剧上 升。为满足这一持续增长的能源需求，未来的数据中 心将经历深刻的架构变革，并面临更高的质量、能效 与热管理要求。而实现这一切，都离不开创新的电源

面向未来的中国数据中心：绿色低碳与高可靠性 1 面向未来的中国数据中心： 绿色低碳与高可靠性 siemens-energy.cn 西门子能源商标由西门子股份公司授权使用。 面向未来的中国数据中心：绿色低碳与高可靠性 2 01 概述 02 算力拉动全球电力需求 03 中国数据中心规模与现状 04 中国电力供给结构与低碳转型 05 中国数据中心的发展趋势 06 面临的挑战 面临的挑战 07 数据中心低碳解决方案 08 结语 概述 在人工智能、云计算、大数据等新一代信息技术加速融合的 背景下，数据中心作为算力基础设施的核心载体，已成为推 动全球数字经济发展的战略基石。 中国作为全球最具活力的数字经济市场之一，数据中心产业 正迎来规模扩张与结构升级的双重机遇，同时也面临着绿色 低碳转型、区域协同发展等关键挑战。 为应对上述挑战，数据中心必须重塑电力供应与基础设施策 西门子能源致力于成为数据中心全生命周期合作伙伴——从 概念规划到运营维护，我们提供一站式电网解决方案、高可 靠性燃气轮机、数字化优化系统及深度咨询服务，助力数据 中心运营商实现快速投入运营、保障运维，并具备未来扩展 能力。 能源转型的成功有赖于平衡可靠性、安全性、经济性与可持 续性。西门子能源通过为数据中心运营商制定稳健的能源系 统战略规划，提供全球高效的能源技术方案，助力数据中心 运营商在当前和未来能源体系中实现这四个关键要素的协同

.............- 62 - 6.1 通算数据中心运维实践-**数据中心..................................................................................................- 62 - 6.2 智算数据中心运维实践-**全液冷智能算力数据中心.......................... 算力中心建设持续升温。中国已确立 8 个算力枢纽及 10 个国家数据中心集群，“东数 西算”工程稳步推进，将东部海量数据传输至西部数据中心集群处理，充分利用西部 能源优势，降低运营成本。同时，大型互联网企业、科技巨头纷纷加大在算力领域的 投入，建设超大规模算力中心。 1.2.2 算力芯片结构多样化 算力中心和传统数据中心在服务器芯片结构上存在本质的差异。传统数据中心芯 片架构相对单一，主要以 CPU 为算力核心，基于 120kW。 单机柜功耗从传统数据中心的 4～6KW 的逐渐增加至智算中心的 20～40kW，未来 逐步发展至 40～120kW 甚至还要更高，智算中心机柜呈现高密度化趋势。这将导致智 算中心在 IT 负载和市电引入规模上大大高于传统数据中心，也意味着将消耗更多的能 源，同时也对资源产生众多新的需求。 1.2.4 静态负载向动态负载演进 在传统数据中心投入运行后，其负载通常保持相对稳定状态，极端情况下的负载

。 考虑到资源潜力、技术成熟度和已有开发实践，报告建议积极培育虚拟电厂、智能微电网、 负荷聚合商等新型经营主体，优先开发工业负荷、电动汽车、非工空调、用户侧储能等资 源，并逐步拓展至换电站、数据中心、5G 基站等资源，形成分类分级的需求侧资源库， 逐步扩大需求侧资源规模。应以数字化赋能为基础，推动需求侧资源的规模化开发利用； 通过分时电价引导和市场激励，实现其常态化利用；在此基础上，形成可持续收入预期促 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 最高负荷（万千瓦） 值 趋势预测 图 2-2 近中期江苏电力需求预测 未来五年，随着江苏充换电站、数据中心、5G 基站等新型基础设施的进一步完善， 全社会最高负荷仍将保持增长趋势，预计 2030 年全社会最高负荷将突破 1.8 亿千瓦 [7]。 需求侧资源潜力评估与开发利用路径 | 7 | 54% 遍认同。 （2）荷端资源开发潜力巨大。江苏负荷规模居于全国前列，资源的总量和多样性优 势明显，负荷规模大、规律性好、可控性强的工业用电量占全社会用电量的比重接近七成， 电动汽车、5G 基站、数据中心等新型具有调节潜力的灵活性资源规模日益增长；荷端资 源信息化管理程度高，负荷监测覆盖率高，实现了 50 千伏安以上容量客户负荷 100% 的 监测覆盖率，为需求侧资源的分析监控奠定了坚实基础；实践经验及创新试点示范丰富，

1）智算网络面临的挑战 组网规模与复杂度激增 大模型训练依赖数千甚至数万张GPU的协同计算，例如Llama3-70B模型在1024个GPU上训练时，单 epoch产生的网络流量高达85EB。传统数据中心网络难以承载如此庞大的东西向流量，导致网络拓扑设计复 杂度呈指数级上升。组网规模的扩大还引发了负载均衡难题，传统ECMP（等价多路径路由）算法在“少流 大流”场景下易引发链路拥塞，使网络有效吞吐量骤降至理论值的10%-60%。 UET传输协议，业界还创新发展分布式解耦DDC新架构，同时，阿里云和中科院计算所等开源发布高通量以 太网ETH+。这些创新增强了RoCE能力，媲美或缩小与InfiniBand性能差距；中心间互联指的是城域内多个 数据中心之间的互联组成一个大的集群，实现智算算力资源整合，这个距离一般在100公里左右，中国电信 基于800G C+L技术和长距RDMA无损技术，实现了120公里、千亿参数大模型的分布式集群训练，性能达到 现Tbps/mm级别的带宽密度和数公里级别的传输距离，为高性能智算中心算存网络融合提供关键技术支撑。 未来，硅光技术将持续推动高速率光模块的高集成度、低成本、低功耗的创新演进，同时，长距离光传 输技术如相干调制技术也将轻量化下沉至数据中心内部的短距离传输场景，创新支持高速率互联如 800G/1.6T/3.2T光模块中单通道速率的提升。 智算中心间光互联 在跨智算中心协同场景中，多集群协同作业要求高吞吐、长距无损、极低故障率的网络互联，传输距离

负责提供系统集成和应用程序开发服务。 双方合作开发了全球内容管理系统 (CMS)，CMS 平台允许广告代理在全球范围内构建品 牌网站，并跨越多个区域进行发布。 联合利华在不到五个月的时间内将 500 多项网站资产从其数据中心迁移到了亚马逊云科 技中。目前，联合利华在全球范围内有超过 1,700 项网站资产在亚马逊云科技上运行。 他们与 CSS 共同开发的自动化实例启动功能将项目启动时间减少了约 75%。 加速获取深刻洞见 14 99% • 循环利用 41 吨铜材与 62 吨钢材 • 从三座数据中心拆除 1,350 万英尺线缆 • 预计每年节能 10 兆瓦 Capital One 云端迁移实现可持续发展 美国银行 Capital One 于 2021 年完成了全部八个数据中心向亚马逊云科技的 迁移。在迁移过程中，我们协助其对遗留数据中心设备进行了环保处置，取得 了以下成果： 查看全文 埃森哲，迁移到亚马逊云科技如何降低碳排放，2024 埃森哲的一项基准研究显示，在亚马逊云科技运行工作负载的能 效最高可达本地数据中心的 4.1 倍，经优化后相关碳足迹最多可 降低 99%。15 您可以应用埃森哲的研究成果评估现有环境的能效，测算迁移至 亚马逊云科技云平台可能实现的碳减排潜力。 根据当前服务器、网络交换机和存储设备的数量，各设备的功耗 以及数据中心的电能使用效率 (PUE) 等参数进行精准测算。 如何充分释放 这些效益优势

同样各行各业都在制定自己行业的数据标准 随着 5G 、人工智能行业的发展， 大数据建设作为 5G 、人工智能的基础能力会越来越受到重 视。新技术带来新挑战 2020 年 5 月 22 日，《 2 02 0 年政府工作报告》大数据中心作为我们国家提供数字转型、 智能升级、融合创新等服务的基础设置建设， 在未来必然会在政府、公安等行业大规模建设 2020 年的疫情发生， 大数据的智能研判在这些旧的行业（医疗、人员管控） 中能起到更大 快速完成数据治理，搭建符合客户 要求的数据仓库、包括主题库、业 务库、资源库、知识库等。 大数据分析，提升数据价值： 通过汇聚全部的数据到数据中心，消除数 据孤岛，提升数据价值，研判分析数据， 搭建大数据中心、数据中台： 提供数据中心、数据中台，提炼业务 价值，优化政府资源组织形式 大 数 据 分 析 数 据 治 理 客户可以快速接入大数据、 人工智能等先进的技术水 提升部门信息化程度：

.................................................................................80 3.3.1 湖北移动企业级数据中心......................................................................80 3.3.2 重庆移动大数据平台.......... 了分布式存储计算、内存处理、流处理等技术，实现了 B 域、O 域数据的采集 和处理，承载了互联网渠道运营、智慧客流、战略地图、POP 系统、流量运营 等应用。同时，经分云化工作正在进行中，并已初见成效。 数据中心一期已经完成接入接口 922 个，并进行了基础模型建设，基本 上涵盖了 O 域/B 域所需系统 90%的数据源，基本能够满足内外部应用需求。 重庆移动大数据平台： 搭建了 110 台基于 X86 在大数据、云计算等技术不断发展的背景下，企业级省大数据平台将使用 这些技术提高效率，降低成本。搭建企业级省大数据平台，按照统一的数据模 型及接口标准接入各域数据，并对 Hadoop 平台的物理模型进行统一管控，构 建统一的数据中心，支撑实时、非实时的业务需求。搭建 PAAS、DAAS、SAAS 平台，开放企业级省大数据平台的能力，为服务企业内、外部客户提供灵活、 按需的大数据服务。 2、“数据运营，模式创新”：企业级省大数据平台以数据驱动的方式进行新

......................................................................................86 4.1.4 监管数据中心建设................................................................................................ 加快推进规划已明确的重大工程和基础设施建设，其中要加快 5G 网络、数据中心等新型基础设施建设进度，“新基建”概念呼之欲 出。 “新基建”是服务于 GJ 长远发展和“两个强国”建设战略需求，以 技术、产业驱动，具备集约高效、经济适用、智能绿色、安全可靠 的现代化基础设施体系。近年来，我们高度新型基础设施建设，不 断加快并完善 5G 基建、大数据中心、人工智能等领域的“新基建”建 设布局。以“新基建” 营商环境、精准扶贫等专题库。 12 / 309 大数据能力平台建设项目方案建议书 （3）完成监管数据中心建设，按照 GJ“互联网+监管”平台的建 设要求，梳理市一级 ZF 监管目录，完成互联网+监管核心业务基础 数据库和主题数据库建库。 （4）实现时空大数据中心建设，按照市一级 ZF“统一数据资源” 的要求，对已有空间数据与非空间数据进行坐标转换、格式转换、 数据建库；

、无线技术、智能安全综合运用 系统集成规划 设备及传感器 网络 平伟私有云 应用系统 温度 阀门控制 企业网络 IP 仓储管理 资源计划 全生命周期 制造执行 RFID 追踪 能源管理 客户管理 云数据中心 能源数据 位置数据 大数据平台 产品数据 托盘 AGV 扫描 设备 RFID/WiFi 能源监控 仪表 换算 采集 Zigbee/RS485 湿度 原料监控 Zigbee 物流跟踪 服务器主机 服务器主机 CDN CDN 数据中心 路由器 / 防火 墙 路由器 / 防火 墙 局域 / 广域网 局域 / 广域网 Internet 访问 Internet 访问 主机中心 主机中心 用户配置管理 用户配置管理 问题管理 问题管理 产品类目 产品类目 订单管理 订单管理 订单跟踪 订单跟踪 账号管理 账号管理 私有云数据中心 私有云服务 工业大数据架构 元数据