结构化布线与液冷导管:100 kW以上机架的设计

随着AI工作负载将机架密度推至100千瓦以上,数据中心必须掌握用于数据流的结构化布线和用于散热的液冷技术。了解如何设计能够让GPU保持峰值性能运行的基础设施。

结构化布线与液冷导管:100 kW以上机架的设计

数据中心曾经以兆瓦为单位计算胜利;如今,他们以每机架千瓦数为傲。随着AI工作负载激增,机架密度超过100 kW大关,设施团队面临新的平衡挑战:在保持数据通过完美光纤通道流动的同时,迅速排除炽热的热量。风险显而易见——设计失误意味着GPU烧毁和能源账单飙升——因此每个通道、管道和配线面板都必须从第0天开始发挥作用。

100 kW门槛

现代GPU机架的功耗现已超过每机架100 kW——这一电力负荷曾经是小型变电站的专属。¹ 瞄准这些密度的运营商必须将线缆设施和冷却网络提升至一级基础设施水平。忽视任何一个系统,优质机房就会变成超大型电暖器,而非高效的数据大厅。

结构化布线:可靠性的基础

结构化布线以有序的层次结构安排铜缆和光纤通道,提供三个关键优势:

畅通无阻的气流。 捆绑主干保护地板下和架空静压箱,使CRAH单元保持一致的冷空气输送。

缩短平均修复时间。 清晰标记的端口和预端接盒式模块让技术人员能在几分钟内隔离并恢复故障链路。

信号完整性。 高密度盒式模块确保适当的弯曲半径,保护400 GbE光学器件免受微弯损耗。²

运行在100 kW或以上的风冷机房只有在布线绝不阻塞关键气流时才能成功。

液冷管道:直接热量提取

风冷在每机架约50 kW以上时效率下降。液冷——通过冷板回路或浸没式冷却池——从芯片移除热量并将其传输至外部热交换器。

卓越的热容量。 在相同温升下,水的散热效率是空气的3,500倍。³

提高能源效率。 降低冷却剂供应温度允许运营商提高冷却器设定点,在生产部署中将PUE降低10-20%。⁴

通道协调。 液体软管需要专用托盘空间,因此设计团队在布局阶段就将其与光缆主干分离。

性能对比要点

散热: 结构化布线促进无阻碍气流,而液冷管道直接在组件级别提取热量。

维护: 布线团队快速更换盒式模块并验证链路;冷却专家操作干式快速断开器并执行泄漏检查。

空间需求: 光纤束保持紧凑;冷却剂软管需要更大直径和更宽弯曲半径。

故障影响: 单根光纤断裂隔离一条链路;冷却剂泄漏可能引发更广泛的停机。

技能要求: 布线工作依赖低压网络技术人员,而液体系统需要机械和流体处理专家。

大多数超大规模设施融合两种系统:结构化布线传输数据,液体管道排除热量。

Introl的快速部署方法论

Introl现场团队已安装超过100,000个GPU,在全球AI集群中铺设超过40,000英里光纤。⁵ 550名工程师组成的团队在72小时内动员,14天内安装1,024个H100节点和35,000个光纤跳线,并按期交付完全仪表化的密闭系统。⁶

核心实践包括:

  1. 专用通道。 热通道上方的架空托盘承载液体软管;地板下的接地线槽承载光纤主干。

  2. 高密度光纤。 24芯MPO主干最小化束宽,为冷却剂歧管创造空间。

  3. 短程歧管。 机架级歧管减少软管长度并创建隔离的干式断开区域。

  4. 跨学科培训。 网络技术人员认证流体处理程序,机械人员掌握光纤管理公差。

可持续性与未来发展

混合走线槽现在将屏蔽光纤通道与双液体回路打包,简化安装并保留托盘空间。⁷ 国家可再生能源实验室的工程师捕获机架级废热并将其输入区域供热网络,将多余热能转化为社区温暖。⁸ ASHRAE即将发布的指导原则提高了允许的机架进气温度,为空气和液体冷却方案的更紧密集成铺平道路。⁹

我们的工程师在试验实验室中对每个新想法进行严格测试,只保留经得起考验的方案,并将这些成功案例应用到实际项目中——无论是新建还是老旧机房改造。成效显而易见:更紧凑的机架布局、更低的电费账单,以及一线团队和高管都能引以为豪的可持续性胜利。

结论

结构化布线确保数据完整性和运营敏捷性,而液冷管道在高密度下提供热稳定性。在设计阶段协调两个系统的设施可实现可预测的性能、优化的能源使用和加速的部署时间表。精心的通道规划、严格的安装和跨职能专业知识将100 kW机架从雄心勃勃的概念转化为可靠的现实。

参考文献 (Chicago Author-Date)

  1. Uptime Institute. Global Data Center Survey 2024: Keynote Report 146M. New York: Uptime Institute, 2024.

  2. Cisco Systems. Fiber-Optic Cabling Best Practices for 400 G Data Centers. San José, CA: Cisco White Paper, 2023.

  3. American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers. Thermal Guidelines for Data Processing Environments, 6th ed. Atlanta: ASHRAE, 2022.

  4. Lawrence Berkeley National Laboratory. Measured PUE Savings in Liquid-Cooled AI Facilities. Berkeley, CA: LBNL, 2024.

  5. Introl. "Accelerate the Future of AI with Introl Managed GPU Deployments." Accessed June 26, 2025. https://introl.com/.

  6. Introl. "Frankfurt Case Study." Accessed June 26, 2025. https://introl.com/case-studies/frankfurt.

  7. Open Compute Project. Advanced Cooling Solutions: 2025 Specification Draft. San José, CA: OCP Foundation, 2025.

  8. Huang, Wei. "Rack-Level Heat Recovery in Liquid-Cooled AI Clusters." Journal of Sustainable Computing 12, no. 3 (2024): 45–58.

  9. ASHRAE. Proposed Addendum C to Thermal Guidelines, public-review draft, January 2025.

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