2025-10-31 11:02:08 中华网
伴随AI大模型训练集群规模的指数级攀升，智算中心正从一个传统机房演变为驱动数字经济的核心“计算工厂”。然而，高密GPU集群的运维复杂度已成为开发者和运维工程师面临的现实困境：高密散热不均导致的GPU降频、供电波动引发的训练中断，以及传统运维模式的滞后性，正成为释放AI算力潜能的“隐形障碍”。
在日前举行的2025华为中国数字能源数据中心碳索峰会上，我们获悉，华为数字能源希望通过其所提出的数据中心创新理念——“安全可靠、弹性敏捷、绿色低碳”(RAS)，基于一套覆盖全生命周期的技术体系，以软硬件协同的运维范式升级，重构智算底座的可靠性。
从算力竞赛到“底座之困”：智算时代的隐形障碍
生成式AI的浪潮将全球算力竞赛推向高潮，但聚光灯下，底层基础设施的挑战却常常被忽略。对于日夜奋战的AI开发者而言，一次突发的训练中断，可能意味着数小时甚至数天算力的浪费;对于运维工程师而言，如何在拥挤且高热的机柜群中，预判并解决潜在的系统性风险，已成为一场艰巨的挑战。
在华为创新提出AI数据中心建设理念RAS的背后，有着清晰的战略定调——“安全可靠是AIDC不可动摇的基石，是‘1’，其他所有属性都是后面的‘0’。”华为中国数字能源数据中心能源拓展部部长石忆表示，“这一表述不仅确立了可靠性的首要地位，也为智算中心的演进指明了方向——所有技术创新都必须围绕确保算力的稳定输出展开。”
华为中国数字能源数据中心能源拓展部部长石忆
智算中心运维复杂度呈现指数级上升，核心痛点集中于三点。
一是散热瓶颈导致的“降频之痛”。AI时代，单柜功率密度已从传统数据中心的几千瓦跃升至20kW甚至更高，然而高密机柜内部的局部热点和散热不均，直接导致GPU因温度过高触发自我保护机制——降频。算力受限，效率自然大打折扣。
二是供电波动引发的“断训之灾”。AI训练负载的突增特性对供电系统可靠性和抗冲击能力提出严苛要求，哪怕是微小的电压波动，也可能导致价值高昂的AI服务器训练中断，严重影响业务连续性。
三是传统运维的“滞后陷阱”。大部分数据中心运维仍依赖人工巡检和经验判断，属于典型的“被动响应”模式。故障发生后才着手解决，不仅无法避免损失，更难以适应AI业务对安全可靠的极致要求。
因此，AI时代的开发者和运维工程师们逐渐意识到，智算中心必须实现从“硬件堆叠”到“软硬协同”的范式升级。单纯依赖堆叠硬件指标已无法满足高阶可靠性需求，核心在于如何通过数据打通和智能化算法，实现从“被动救火”到“主动预测”的运维进化。
基石重塑：用“可靠”技术保障AI训练生命线
保障AI训练生命线，首先要解决的是安全可靠(Reliable)。华为AI数据中心在硬件层面，针对性地重塑了供电和散热两大系统。
1. 高密散热的终极解法：精准温控与风冷极限
面对AI服务器高功率密度带来的挑战，华为智能微模块解决方案(如FusionModule2000 6.0)正在挑战风冷的极限。其突出技术创新有二。
高密部署与兼容性：智能微模块支持单柜功率高达50kW的高密部署，且具备混合部署智算和通算服务器的能力，有效解决中小数据中心空间有限，需要快速新增AI算力的需求。
微环境级的精准温控：这种高密承载能力并非单纯提升制冷量。它通过密闭通道+近端制冷的设计，显著提升了换热效率，形成微环境级的散热保障。更关键的是通过软硬联动快速调节，消除局部热点隐患。相比传统空调轮巡模式，能够根据实际情况动态调整制冷参数，实现分区精确制冷。。
产业实践中，东莞滨海湾新区通过智能微模块6.0的部署，不仅满足了DeepSeek大模型的高密部署需求，还实现了7天快速交付，体现了硬件架构对AI业务快速上线的支撑能力，也充分验证了这一技术的价值。
2. 供电系统的“心脏”强化：适配GPU的脉冲式负载
智算的突负载增特性对数据中心供电系统的安全可靠性提出了更高要求。为应对这一挑战，华为提出三大关键举措，全面保障供电系统的稳定与可靠。
架构适配：华为通过采用2N供配电架构，有效适配了GPU负载的突增特性，确保电力系统在面对瞬间负载冲击时仍能保持稳定输出，消除因供电波动引发训练中断的隐患。在供配电系统设计方面，业界也开始建议采用2N UPS架构，以保障高价值AI服务器的稳定运行。
MW级预制化：为提高供电可靠性并缩短建设周期，华为推广MW级预制智能电力模块(FusionPower)。这不仅优化了传统分散型配电架构，缩减了配电间占地面积，还以产品化的方式将工程不确定性转化为确定性，保障了供电质量。
备电安全：针对备电系统，基于安全可靠(Reliable)的考量，推荐优先采用拉远式锂电备电方案或隔离部署，从物理层面进一步保障锂电应用的安全，为AI服务器提供稳定、持久的备电支持。
范式升级：DCIM+AI驱动的运维进化论
如果说硬件重塑了AI数据中心的体格，那么软件智能化则是赋予其神经系统，实现了运维范式从“治标”到“治本”的根本性转变。
1. 数据打通与DCIM的核心价值
传统数据中心最大的问题在于“数据孤岛”：供配电、制冷、IT设备数据相互隔离，无法形成统一视角。故障预测往往依赖于独立设备的警报，缺乏全局关联性。
对此，华为通过DCIM系统，实现了对供配电与制冷数据的全面打通。这正是实现软硬协同的基础。DCIM不再仅仅是一个资产管理工具，而是成为了数据中心运营的智能中枢。
2.破解“安全”与“低碳”的架构矛盾
在RAS理念中，一个常常被提出的疑问是：高密部署对安全可靠(Reliable)的极致追求，是否会与绿色低碳(Sustainable)产生内在矛盾?
对此，华为认为，安全可靠与绿色低碳并非简单的取舍关系，而是RAS理念中需要通过技术创新实现辩证统一的两个核心维度。矛盾并非源于高密本身，而是源于技术方案的局限。传统的制冷和供电架构，难以在高密度下同时保障稳定性和能效。
要破解这一矛盾，解决方案必须从架构层面去统一解决。DCIM系统所实现的供配电与制冷数据的打通，正是这种“架构统一”的体现。它通过AI算法，实现制冷、供电与IT负载的智能协同，让数据中心在承载高密负载的同时，仍能精确控制能耗。这种“软硬协同”的本质，就是从工程设计上消除了安全与能效的对立，将对可靠性的保障建立在高效率的基石之上。
3. 从“系统级冗余”到“精细化免疫”，数据中心安全理念的演进
在AI智算时代，数据中心的安全理念正经历深刻演进。传统模式下以“业务连续性优先”为指导，主要通过系统级冗余(如2N架构)来保障业务不中断;如今，随着GPU等高密算力设备的重要性提升，“设备安全运行优先”成为实现业务连续性的更高手段。在这一理念转变下，以下两项技术路径尤为关键：
主动预测：DCIM系统结合AI算法，能够对海量的供配电、温湿度、负载等运行数据进行深度分析，实现故障的主动预测。例如，通过对细微的电压或温度波动趋势进行建模，可以在设备故障的前兆阶段就发出预警，指导运维人员在故障发生前进行干预，彻底告别传统的“被动响应”模式。
能效调优与算力保障：这种软硬协同不仅服务于可靠性(Reliable)，也服务于绿色低碳(Sustainable)和弹性敏捷(Agile)。通过AI算法实现的能效调优(如iCooling)，能够优化制冷策略，保证PUE最低的同时，确保机柜内温度符合GPU的最佳运行区间，间接保证了算力的持续输出。
这种基于DCIM+AI的运维模式，本质上是将数据中心的运营经验和专家知识“软件化”和“自动化”，极大地降低了智算集群运维对人力经验的依赖，提升了智算底座的整体韧性。
产业观察：开发者无需关注的“隐形算力”
AI大模型加速行业智能化，AIDC建设正进入规模化与技术升级并行的关键阶段。这要求基础设施供应商不仅要解决当下的散热和供电问题，更要具备前瞻性的规划能力。华为正是通过将供电架构、热管理和基础设施视为一个全链条、系统化与标准化的整体，推动整个产业从过去粗放式的建设模式，向高质量、产品化的智算底座升级。
基于“安全可靠”(R)和“弹性敏捷”(A)理念构建的智算底座技术体系，华为正在将数据中心的工程复杂性和不确定性，转化为产品化的确定性，并系统性输出了21个AI数据中心标准参考设计，在数字政府、智能制造、通信、金融等不同领域创造了不同的价值。
对于追求更高训练效率的AI开发者而言，他们需要的是一个稳定、可视、可调优的基础设施环境，而不是为供电波动和散热不均而分心。在国家卫星气象中心风云三号数据中心等样板点中，从业者正是通过高密微模块、锂电备电等技术的部署，成功打造了安全可靠、弹性敏捷的数据中心，为国家级海量数据处理提供了坚实支撑。
智算底座的每一次技术进步，都是在为上层AI应用扫清障碍。当基础设施不再成为算力输出的瓶颈时，GPU的性能才能真正得到释放。这种从“被动运维”到“主动预测”的范式升级，正是AI时代高质量、可持续算力发展的必经之路。智算中心正在成为真正的“计算工厂”，它的核心价值，是高效、可靠、不间断地为全球开发者提供他们所需的“隐形算力”。
