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原生液冷如何撑起MW级整机柜？

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07-27

当前，AI应用正从单一模型的阶段性训练与推理，迈向大模型训练、多模型协同推理和海量Agent持续运行并存的新阶段。持续增长的计算需求推动Scale-up计算域不断扩大，更多CPU、GPU、HBM、内存和交换资源加速向整机柜集中，带动单柜功率从数十千瓦跃升至数百千瓦，并进一步向MW级整机柜演进。

MW级整机柜并不是计算资源和功率的简单叠加。有限空间内，计算节点需要更加紧密地部署，高速互连需要更短的物理路径，供电和散热系统则要承载更高负荷。计算、互连、供电和散热由此高度耦合，传统“先确定计算系统、再配置散热方案”的设计方式，已难以支撑MW级整机柜的算力释放。

这正是原生液冷的核心价值：它不是后置适配式的液冷设计方式，而是一种面向MW级整机柜的系统设计理念，将热设计前置到系统定义阶段，与计算、互连、供电和空间布局协同设计，重新组织整机柜内部的系统资源，实现算力密度、空间集成密度和互连密度的同步提升。在具体产品实现中，算力密度可达到传统冷板液冷方案的10倍以上，为MW级整机柜的高密集成与持续稳定运行提供系统级支撑。

MW级整机柜的挑战，是三种密度的同步提升

单柜功率迈向MW级，意味着更多高功率芯片、内存、存储和交换资源被集中部署在同一机柜空间内。MW级整机柜需要解决的不再仅是单颗芯片的散热问题，而是如何在有限机柜空间内，同步提升算力密度、空间集成密度与互连密度。三者能否同步突破，关键取决于散热的设计思路：倘若散热仍作为后置适配环节，势必挤占空间，制约三类密度同步提升；只有将散热前置至系统架构定义阶段，才能实现算力、空间集成、互连三重密度同步向上。

■ 首先，算力密度受到全系统热管理能力的约束。随着AI芯片不断迭代，其功耗正迈向2kW以上，HBM、内存、网卡、光模块和交换芯片等部件的功耗也同步增长，单位空间内需要持续导出的热量快速增加。此时，单纯提升冷板换热能力已难以解决整个机柜空间的热管理问题。一旦散热能力无法匹配算力密度的增长，芯片热降频就会从单点问题演变为整机柜持续算力输出的系统性瓶颈，限制算力密度进一步提升。

■ 其次，散热结构不能持续挤占计算空间。当单柜功率迈向MW级，决定密度能否继续提升的，不再只是某一块冷板能够处理多高的热流密度，而是散热系统能否减少自身的空间占用和结构开销，能否与计算和互连同步规划，能否支撑整机柜在持续高负载下稳定运行。原生液冷通过将热设计前置到系统定义阶段，推动计算、互连、供电和散热协同设计，使散热从高密算力的被动约束，转变为MW级整机柜持续增密的重要支撑。

■ 再次，MW级正在放大散热结构与高速互连之间的冲突。Scale-up计算域扩大，需要将更多计算节点和交换节点组成高带宽、低时延的统一计算系统。芯片数量增加并不必然带来有效算力同比增长，互连路径、拓扑结构和通信效率同样决定整个计算域的性能。但在传统服务器结构中，背板、线缆、风道、冷板和液路往往分别规划，容易造成布线路径延长、接口数量增加和内部结构拥挤。互连路径一旦被拉长，通信时延和布线复杂度上升，高密集成带来的芯片数量优势就可能被网络效率损耗部分抵消。

因此，MW级整机柜真正需要解决的，并不是计算、散热、供电或互连中的单项能力，而是在有限空间和功率边界内，让计算资源、互连路径、供电系统和散热系统实现协同设计。

原生液冷，重构MW级整机柜的系统设计

原生液冷不是在计算系统定型后进行后置适配的散热方案，而是一种面向MW级整机柜的系统设计理念，其核心是将散热纳入系统架构定义环节。所谓“原生”，并非简单扩大液冷覆盖范围，而是在系统设计之初，将计算、散热、互连、供电和空间布局作为统一整体协同规划，使热管理、供电与互连能力能够与算力密度同步提升。

原生液冷以计算架构与散热架构协同设计为核心，统筹优化计算单元、散热系统、互连网络与空间布局，使散热结构占用空间缩减近一半，为计算核心释放极致部署空间；同时，通过系统重构，使热管理能力超前匹配芯片功耗增长，彻底突破散热对算力密度的限制，实现算力密度、空间集成密度和互连密度的同步提升，算力密度可提升约10倍，有效算力利用率提升10%～20%。其核心优势主要来源于以下三大系统设计创新：

全系统热设计，支撑高密算力持续释放：原生液冷采用散热架构与计算架构协同设计，通过一体化冷板与全域液冷重构，实现整个计算系统协同散热。具体实现来看，原生液冷架构摒弃传统冷板液冷架构下液冷分模块局部优化的设计思路，将系统发热部件纳入统一热设计，经过系统解耦与立体化布局，实现GPU、CPU和内存计算单元、网卡和光模块通信单元、SSD存储单元等模块全域液冷重构。原生液冷架构下，整机柜服务器算力密度可提升至原来的10倍，并大幅减少局部热堆积和高负载下的性能波动，让芯片在更稳定的热环境中持续运行，持续释放高密部署下的算力潜能，散热能力超前匹配芯片功耗增长。

系统结构重构，释放计算部署空间：改变传统冷板液冷部署多块分立式冷板的方式，原生液冷重构了系统空间布局，通过一体化冷板和极简工程设计，减少散热结构空间占用，实现零软管、零线缆、零风扇，释放50%设备空间用于芯片、内存、互连等核心计算单元，同时装配接口减少80%，流阻降低60%，显著提升系统可靠性，支撑单柜功率密度突破MW级。

突破互连瓶颈，支撑算力规模无损扩展：原生液冷采用创新的无背板正交直连架构，将计算节点与交换节点解耦，通过前后向最短路径构建高密、低时延的直连网络矩阵。这不仅消除了传统架构下因散热结构限制而造成的网络带宽瓶颈，更能支撑算力从单柜向多柜、从千卡向万卡乃至更大规模线性无损扩展。

从架构创新到产品实践，构建Agent时代两类算力底座

Agent时代，AI基础设施正在形成两类相互协同的算力底座：GPU集群作为“思考底座”，负责模型训练、推理和智能生成；CPU集群作为“运行底座”，承载Agent编排、工具调用、记忆管理和任务执行。面向两类负载持续增长带来的高密部署需求，浪潮信息基于原生液冷设计推出GPU和CPU原生液冷整机柜服务器。

面向多种万亿参数大模型训练推理的GPU原生液冷整机柜服务器，基于OCM（开放算力模组）和OAM（开放加速器模组）两大开放计算架构打造，单柜集成千卡GPU，单柜功率覆盖330kW至1MW，相比传统冷板液冷方案，算力密度提升约10倍，Token生产率实现超两倍突破，大模型吞吐可达146万tokens/s，为万亿参数大模型训练、多模型融合推理以及Agent复杂任务执行提供持续稳定的高性能算力支撑；

面向海量Agent群智协同的CPU原生液冷整机柜服务器，基于液冷OCM架构构建，支持x86、ARM不同架构的多元算力灵活组合，单柜可集成业界最高密度384颗CPU，支持4万+Agent高并发运行，面向未来GW级AIDC演进需求，为企业Agent提供高密、高效、绿色的算力资源支撑。

原生液冷，让MW级从功率指标变成系统能力

MW级机柜不是单纯的功率升级，而是在有限空间内，实现计算、互连、供电和散热资源的高度集成，并在持续高负载下稳定释放算力。

当单柜功率迈向MW级，决定密度能否继续提升的，不再只是某一块冷板能够处理多高的热流密度，而是散热系统能否减少自身的空间和结构开销，能否与计算和互连同步规划，能否支撑整机柜在持续高负载下稳定运行。

原生液冷通过将热设计前置到系统定义阶段，推动计算、互连、供电和散热协同设计，使散热从高密算力的被动约束，转变为MW级机柜的重要支撑。

从更长远看，原生液冷不仅是一项技术变革，更代表着AI基础设施设计理念的转变。随着算力逐渐成为支撑千行百业智能化转型的基础资源，未来的竞争将不再只是单颗芯片性能或单柜功率的竞争，而是能否以更高密度、更高效率和更低系统开销，持续提供稳定可靠的算力。浪潮信息将持续推动计算、互连、供电与散热的协同创新，让MW级不再只是少数场景中的工程极限，而成为高密算力规模化供给和智能普惠的新起点。

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