算力中心規劃設計

針對AI/HPCC負載優化，支持CPU/GPU/ASIC異構計算

從“通用基礎設施”轉向“負載感知型基礎設施”，讓硬體架構緊密貼合計算模型的特定需求。根據AI訓練、推理、科學模擬等不同場景，科學規劃CPU、GPU（如NVIDIA H100/A100）、以及專用AI晶片（如ASIC）的配置比例。配套設計高性能、高併發的存儲系統。採用分級存儲架構：NVMe SSD用於熱數據緩存和 checkpointing，高性能並行檔系統（如Lustre, Spectrum Scale）用於大規模訓練數據集，對象存儲用於冷數據歸檔。確保數據能高速“喂入”計算單元。支持容器化環境，提供優化的GPU共用、虛擬化（如MIG）和監控功能，提升資源利用率和開發效率。

預製化電力、製冷、網路模組

採用模組化、預製化建設模式，將數據中心分解為多個功能單元，在工廠完成預製和測試，現場快速拼裝，實現“搭積木式”的敏捷部署與線性擴展。將中低壓配電、UPS、蓄電池、PDU、智能電錶等集成為一個或多個標準的預製電力方艙或模組。將冷水機組、泵、板換、CDU（冷卻液分配單元）、精密空調等集成為製冷方艙或模組。將機櫃、密閉通道、電源、製冷末端（如液冷CDU或空調）、佈線、動環監控等集成為一個獨立的微模組。每個模組都是一個完整的算力單元。實現按需部署，快速交付。

綠色節能設計液冷相容架構

直面高密度算力帶來的散熱挑戰，將液冷技術作為默認選項而非備選，構建通向“零碳算力”的基礎。通過液冷技術，大幅減少甚至完全消除空調壓縮機的能耗，液冷系統產生的中高溫冷卻水（通常出水溫度可達50-60°C以上，品質遠高於風冷熱風），為廢熱回收創造了絕佳條件。規劃設計熱交換系統，將回收的熱能用於園區辦公採暖、溫室農業、工業加工、甚至區域集中供暖，將算力中心從“能耗中心”轉變為“城市熱力站”，實現真正的綠色迴圈經濟。

規劃所構建的不僅僅是一個機房，而是一個高效、敏捷、綠色的現代化生產工具：

高性能: 為AI/HPCC任務提供近乎無限的計算能力和無阻塞的數據通道。
高敏捷: 通過預製化模組，將建設週期從“年”縮短至“月”，實現算力資源的快速交付和彈性擴展。
高能效: 通過液冷等革命性技術，極大降低運營成本（OPEX）和碳排放，符合ESG發展目標。
高可用: 從晶片級、節點級到集群級的全方位冗餘設計，保障7x24小時不間斷的業務創新。