nVent的David Wood解释了为什么下一代数据中心效率提升将来自于使电力回路和冷却回路作为一个单一系统运行，而不是孤立地改进每一侧。
两个系统，同一栋建筑
在每个数据中心中，两个最大的能源系统是电力和冷却。它们共享同一栋建筑、相同的工作负载，并且在许多情况下共享相同的运行包络线。但它们通常由不同的团队设计，来自不同的供应商，并由互不通信的软件系统控制。
在行业历史的大部分时间里，这没什么问题。密度适中，工作负载足够稳定，两个系统各自完成自己的工作，无需太多实时协调。边界上的低效率被余量吸收。
这种平衡正在被打破。在当今推动AI基础设施的密度下，将电力和冷却分开管理的成本现在已体现在运营商密切跟踪的效率指标中。下一代数据中心效率提升将来自于使两侧作为一个系统运行，而不是孤立地改进每一侧。
分离在实践中如何导致效率损失
低效率在工作负载转换期间最为明显。考虑一个AI训练任务的启动：GPU从接近空闲状态在几秒内提升到满功率。电力侧必须快速响应，因为它必须这么做。冷却侧则依据其自身的传感器和控制工作，通常稍晚一拍才能跟上。在那个时间窗口内，芯片温度可能会上升至接近降频阈值。
为了防止这种情况，大多数运营商以保守的设定点运行冷却系统。房间保持在比实际需要更低的温度，以便即使冷却响应滞后于电力需求，芯片温度也能远离降频阈值。这个冗余度，导致了较低的能源效率。冷却系统正在消耗能源，为尚未发生的热事件做准备。
同样的模式反向运行。当工作负载下降时，冷却并不总是尽可能快地降低功率，部分原因是控制器没有收到电力需求已下降的清晰信号。两个系统都为对方已经知道的事件承担了余量。
融合实际的样子
融合最好理解为一种运营设计，使两个系统具有共享感知和共享响应能力。需要具备三个要素。
首先，来自两个回路的亚秒级遥测数据，可供通用控制平面使用。控制侧需要同时看到实时电力需求和热负载。
其次，双向信号传输。电力可以告诉冷却即将发生什么。冷却可以告诉电力它能支持什么。在分离模型中会产生裕度问题的工作负载尖峰，在冷却侧被预先定位时则变成一个可管理的事件。
第三，将效率视为联合优化而非两个并行优化的控制算法。降低冷冻水温度在冷却侧消耗更多能源，但允许IT侧更高的功率密度。通过共享可见性，可以动态找到最优值，而不是在设计时保守地设定。
实际上，这种变化是运营性的而非物理性的。传感器、控制和连接大多可用。整合规程往往是缺失的部分。
这就是现有DCIM平台的不足之处。它们是为监督监控而非实时控制而构建的，数据延迟通常以分钟计。融合需要亚秒级响应和双向控制。
为什么现在融合变得更重要
密度正将融合从一个好主意推升为一项要求。AI训练机架通常消耗60至100kW，超大规模设计指向更高。在30MW站点上几个百分点的效率就是一个真实的数字。在300MW站点上，同样的百分点代表着运营商能够或不能部署的数MW计算能力。
更高的密度也带来整体更紧张的运行裕度。新的电力架构，包括800V直流配电，实现了更高的密度，但也减少了机架端的余量。电力输送与热响应之间的微小不匹配不再能被系统吸收。
过去独立运行的系统再也负担不起这样做了。
nVent机房产品组合
nVent正在做什么
在nVent，我们在回路的双方工作。我们的产品组合涵盖冷却分配、歧管、后门热交换器和机架系统，以及与这些处于同一关键路径上的配电产品。这种广度让我们能够直接看到两个系统如何相互交接。
在已部署的超过2GW液冷项目中，模式是一致的：趋向协调控制的站点看到了真正的效率提升，而且它们通常不需要大规模硬件改造就能做到。
我们目前的工作集中在两侧之间的控制平面上。这包括亚秒级感知、将电力和冷却视为联合优化的算法，以及学习特定站点的模式并相应调整的运营智能。
我们正在当今的部署中构建这一点，与那些愿意将两个最大能源系统视为一个整体的运营商合作。
运营商应该问什么
对于现在正在规划AI建设的运营商，在设计锁定之前有三个问题值得提出。
你们的电力和冷却供应商在设计阶段是否在相互沟通？如果他们签署的是在建筑规范中仅在一页上汇合的独立工作范围，那么集成风险正从供应商侧转移到运营商侧。
你在两个回路上有哪些亚秒级遥测数据？如果你的监控是分钟甚至秒级间隔而非亚秒级，你就没有实时协调两个系统所需的数据。仪表问题是所有其他融合问题的上游。
你是将电力和冷却作为独立的堆栈采购，还是作为一个协调的系统？采购结构往往决定运营结构。两份RFP通常产生两个不协调的系统。
这些问题中的每一个都反映了同样的根本性转变。
展望未来
数据中心行业几十年来一直以与工作负载相匹配的集成水平运行。电力和冷却不需要实时协调，边界低效率小到可以接受。
AI改变了计算方式。工作负载波动太大，密度太高，裕度太紧，不能再继续将两个系统视为独立。未来几年在效率方面领先的运营商，将是那些将电力和冷却视为一个系统的运营商。
关于作者
David Wood是nVent的智能电力高级产品经理。在科技、创业和管理等令人兴奋的领域拥有超过25年的经验。他还曾在Legrand担任产品管理和业务职位。David拥有一项用于数据中心基础设施的混合转换开关专利，并曾在多个行业活动上发表演讲。
nVent提供可扩展的数据中心液冷解决方案，用于在高密度AI计算环境中实现最优的代币经济学。我们的可部署数据中心液冷解决方案经过严格测试、全球信赖且精密设计，以维持正常运行时间。
（素材来自：nVent 全球储能网、新能源网综合）
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