吉瓦（GW）级开放智算中心框架技术报告_87页_5mb

吉瓦级开放智算中心框架技术报告总结

核心内容概述

本技术报告由 GW-scale Open AIDC 工作组在 OCP 中国社区与 OCTC 的指导下编制，旨在构建一套开放、高效、绿色、智能、可规模复制的吉瓦级智算中心参考架构与实践框架。报告聚焦于四个核心层级：基础设施层、IT设施层、网络与高速互连层、系统软件与资源管理层，涵盖从建筑规划到系统运维的全面设计。

主要观点

• 系统级协同设计：吉瓦级智算中心不是传统数据中心的简单放大，而是系统范式的根本转变，强调能源、计算、网络与运维的跨域协同设计与联合优化。
• 开放与标准化：推动开放接口与标准协同，降低系统性风险，实现产业链互联互通，支撑中国实践与全球标准体系的协同共建。
• 绿色低碳发展：将能效与可持续性作为系统级设计的核心约束，实现算力增长与绿色目标的协同演进。
• 智能运维转型：从“被动运维”向“主动运维、预测性运维”转变，通过数字孪生、AI 大模型等技术提升运维效率与系统可靠性。

关键信息

1. 基础设施层

1.1 建筑与空间规划

• 采用向心式布局（高层单体或多层组团），实现“一核四辅”或“多核多辅”结构。
• 建筑设计需适配高功率密度，每层层高建议为 7.2m，预留 10%-15% 的竖向冗余空间。
• 建筑材料与结构设计需满足高荷载、高抗震要求，优先采用 304L 或 316L 不锈钢等耐腐蚀材料。
• 功能分区明确：核心主机房区、动力支持区、运维配套区、行政管理区，各区域面积比例有明确规定。

1.2 供备电系统

• 电力需求特征：单机柜功率超高化、负载动态化、供电规模吉瓦化、冗余需求精细化。
• 采用“园区级-楼宇级-机柜级”三级储能体系，实现备电、调峰、电能质量治理与绿电消纳。
• 推广高压全直流供电架构（如 800VDC），提升系统效率与能效水平，减少交直流转换损耗。
• 配置固态断路器，实现微秒级快速保护，支持多层级故障隔离与系统稳定运行。

1.3 冷却系统

• 冷却系统从风冷向液冷主导演进，冷板式与浸没式液冷成为主流。
• 冷却系统需满足高功率密度需求，如单机柜功耗突破 150kW，甚至达到兆瓦级别。
• 二次侧管网采用工厂预制化、模块化安装方式，支持在线清洗与智能监控。
• 未来趋势包括两相式液冷系统、超高导热材料、全栈智能化管理与极致 PUE（能效比）优化。

2. IT 设施层

2.1 AI 超节点

• 整机柜超节点实现高密度集成，支持 32 卡、64 卡、128 卡等不同规模 GPU 互连。
• 分布式超节点适用于供电与散热条件受限或逐步扩展的场景，与整机柜超节点形成互补。
• 计算节点设计需适配不同应用场景（如训练、推理），资源配比（CPU:GPU）有显著差异。
• 机柜规格需匹配系统架构，如 OCP Open Rack V3.0 和 Open Rack Wide，支持盲插拔、高承载与高密度部署。

2.2 高速互连与连接器

• 高速互连从 400G 向 800G 甚至 1.6T 进化，推动算力与网络性能同步跃迁。
• 互连技术需兼顾性能、可靠性与可维护性，下一代技术路径包括更高效、更安全的连接方案。
• 互连协议与系统架构需支持 Scale-Up、Scale-Out 和 Scale-Across，以满足跨机柜、跨机房、跨园区的多层级互连需求。

2.3 AI 网络与交换系统

• 网络需支持 Scale-Out 和 Scale-Across，实现高效、低延迟、高可靠通信。
• 采用无损 RDMA 技术、广域确定性互联，提升网络效率与稳定性。
• 网络操作系统 SONiC 为 Scale-Out 提供支持，优化网络性能与管理能力。

2.4 AI 存储技术与系统

• 存储系统需支持高密度、低延迟、高可靠，适配大模型训练与推理的复杂存储需求。
• 存储节点与超节点协同设计，实现数据与算力的高效联动。

3. 网络与高速互连层

• Scale-Up 技术：适用于机柜内设备互联，强调高带宽与低延迟，支持 GPU 等加速模组的紧密集成。
• Scale-Out 技术：实现跨机柜、跨机房网络扩展，支持多节点协同计算，提升系统灵活性。
• Scale-Across 技术：实现跨园区、跨区域互联，适用于大规模算力调度与分布式计算场景。
• 未来趋势：无损 RDMA、广域确定性互联、智能网络调度与管理。

4. 系统软件与资源管理层

• 整机柜超节点管理架构需支持电源、液冷、机柜级监控与运维。
• 采用 BMC 网络管理、远程访问、日志诊断等技术，实现设备级管理与运维。
• 超节点级管理需关注电源、散热、告警设置、用户安全等关键维度。
• 未来发展方向：全场景智能运维调控、AI 群控系统、预测性维护与故障自愈能力。

结论

本报告系统梳理了吉瓦级智算中心在能源、计算、存储、网络等领域的关键设计原则与技术路径，为产业界、运营方、设备厂商及标准组织提供了可对齐、可共建的参考框架。其核心目标是推动中国智算中心建设与全球 OCP 体系的双向互通，打造开放、高效、绿色、智能的下一代 AI 基础设施。