数据中心智算化升级改造白皮书（2024年）

数据中心智算化升级改造白皮书总结

第一章 背景与政策

数据中心正经历从传统计算资源向智能化、一体化的AI算力服务快速演进，政策层面积极推动传统数据中心向智算中心演进，通过业务层级改造提升算力，通过基础设施层级提质增效实现智能化、高效化、绿色化转型升级。智算化改造面临技术、标准、生态等多方面挑战，需通过技术创新和标准化建设逐步解决。

第二章 现状与挑战

数据中心现状分析显示，算力需求爆发式增长，投资成本高，主要分为三个层级：北上广需求集中区、环一线城市产业带、西部算力支撑保障区。智算产业快速增长，截至2023年底，全球算力总规模约达910EFLOPS，智能算力规模达335EFLOPS。能源利用与碳排放方面，至2030年，中国数据中心用电量将达1500亿度，降低绝对能耗和碳排放成为重要挑战。AI发展带来的挑战包括：机柜功耗高密度、负载动态冲击、低碳高效、投资与运维成本。

第三章 预评估与分析

智算化改造预评估包括现有资源评估、需求与业务分析、技术可行性评估、成本与效益分析、风险评估与应对策略。通过预评估，可帮助改造践行者进行工程可行性研究，并制定应对策略。

第四章 技术策略与方案

智算化改造需优化空间布局、提升基础设施保障能力，引入AI赋能，兼顾经济性、承载力、兼容性、可持续性。具体方案包括：

• 空间优化：空间供需优化、荷载能力升级。
• 保障提升：系统支撑（动力保障、环境保障）、效能优化（设备升级、能源在线计量、细节质量提升）。
• AI赋能：快速响应、寻优调适（能源精细化管理、负载动态优化）。
• 可持续发展：新能源利用、储能系统利用。

第五章 测试评价体系

构建全面测评指标体系是评估智算化升级改造效果的关键，包括性能指标（算力效率、能源效率）、经济指标（算力成本变化率、改造总投资收益率）、环境指标（碳排放、清洁电能比）。测评方法与工具包括仿真模拟、现场监测/测试、实验室基准测试、评价优化。

第六章 结语

智算化升级改造是数据中心行业转型升级的重要驱动力，将推动数据中心向高效、绿色、安全的方向发展。数据中心行业应积极拥抱新技术，优化改造方案，提升运维效率，确保数据中心的智算化转型既高效又绿色安全。