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      給數(shù)據(jù)中心裝上AI大腦,商湯亮出“算電協(xié)同”方案,全年節(jié)電超1000萬度

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      智東西
      作者 陳駿達(dá)
      編輯 心緣

      智東西12月12日報道,近日,在第二十屆中國IDC產(chǎn)業(yè)年度大典(IDCC2025)暨數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施科技展(DITExpo)上,商湯科技大裝置事業(yè)群智算中心總經(jīng)理林海分享了商湯大裝置在算電協(xié)同方面的實踐經(jīng)驗。

      林海稱,從全球范圍看,算力基礎(chǔ)設(shè)施正迎來新一輪“算力效能”戰(zhàn)略競爭,包括各大科技巨頭通過自研AI加速器、數(shù)據(jù)中心液冷、可再生能源電力協(xié)同等方式不斷提升算力效能。

      同時以 Palantir “Chain Reaction”等平臺為代表,將算力調(diào)度、電力預(yù)測與芯片資源管理納入同一體系,試圖構(gòu)建“國家級AI基礎(chǔ)設(shè)施操作系統(tǒng)”。

      商湯大裝置在算電協(xié)同領(lǐng)域已展開探索,并給出了一套“算力—能源”協(xié)同的建設(shè)范式。

      一、全球推進(jìn)“算力—能源”協(xié)同,商湯大裝置構(gòu)建算電融合體系

      林海講道,近期,美國知名大數(shù)據(jù)企業(yè)Palantir Technologies Inc.(NYSE: PLTR)正式發(fā)布了名為“Chain Reaction”的產(chǎn)品,并將其定位為“面向美國人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的操作系統(tǒng)”。

      這一舉措表明,以美國為代表的科技強(qiáng)國已開始從國家戰(zhàn)略層面,系統(tǒng)推進(jìn)推動“算力—芯片—能源”一體化布局,旨在構(gòu)建自主可控、高效協(xié)同的國家級人工智能基礎(chǔ)設(shè)施體系。

      在這一全球趨勢下,商湯大裝置基于自身萬卡級智算中心(AIDC)的長期運(yùn)營實踐,于2025年7月正式發(fā)布了自主可控的“算電協(xié)同智能調(diào)度平臺”,打通算力及電力數(shù)據(jù)。

      這不僅是一項企業(yè)降本增效的技術(shù)工程,更是關(guān)系到我國在人工智能時代能否在基礎(chǔ)設(shè)施層面掌握發(fā)展主動權(quán)的戰(zhàn)略課題。

      隨著AI應(yīng)用需求爆發(fā)與“雙碳”目標(biāo)推進(jìn),電力正成為制約算力擴(kuò)展與綠色運(yùn)營的關(guān)鍵瓶頸。林海稱,新一代智算中心絕非單純堆服務(wù)器、拼規(guī)模的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心,而是要實現(xiàn)“算力與能源的深度協(xié)同”。

      然而,當(dāng)前行業(yè)普遍存在“模型任務(wù)數(shù)據(jù)、集群負(fù)載數(shù)據(jù)、底層電力調(diào)度數(shù)據(jù)”彼此割裂,以及結(jié)算機(jī)制的不穿透,造成了數(shù)據(jù)的孤島以及運(yùn)行模式難以協(xié)同。

      為破解這一結(jié)構(gòu)性難題,商湯大裝置聚焦更深層次的基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)行邏輯,構(gòu)建了“IaaS+MaaS+算電協(xié)同”的整體架構(gòu)體系,穿透從底層風(fēng)、火、水、電到頂層模型任務(wù)的全鏈路數(shù)據(jù),以“源-網(wǎng)-荷-儲”全鏈路算電協(xié)同平臺,實現(xiàn)算力與能源的精準(zhǔn)匹配。


      其中,商湯以能源大模型為核心,打破數(shù)據(jù)孤島,實現(xiàn)智能預(yù)測與高頻調(diào)度;同時攜手寧德時代打造具備智能控制能力的大規(guī)模儲能系統(tǒng),為算力負(fù)載波動提供靈活、穩(wěn)定的電力支撐。

      二、能源大模型賦能:創(chuàng)新算法架構(gòu),讓負(fù)荷預(yù)測更精準(zhǔn)

      商湯自研能源大模型采用多模態(tài)MoE架構(gòu),基于海量行業(yè)知識文本、能源結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、算力監(jiān)控指標(biāo)等數(shù)據(jù)訓(xùn)練而來,并充分融合能源行業(yè)知識庫,可精準(zhǔn)預(yù)測復(fù)雜場景的能源需求,并做出準(zhǔn)確決策:


      (1)打通數(shù)據(jù)閉環(huán),實現(xiàn)全鏈路精準(zhǔn)映射:打造“算力-電力”映射模型,通過獨(dú)創(chuàng)的“能量塊”數(shù)據(jù)模型與“算電功耗模型”,打通從AI訓(xùn)練任務(wù)、算力平臺、服務(wù)器硬件與配電系統(tǒng)的全鏈路數(shù)據(jù),實現(xiàn)“任務(wù)-算力-功耗”的精準(zhǔn)映射。

      (2)創(chuàng)新“能量塊”,復(fù)雜場景精準(zhǔn)預(yù)測:通過將能源本征數(shù)據(jù)、用戶用能特性、能源平衡規(guī)則等信息與算力服務(wù)器綁定為“能量塊”作為基礎(chǔ)TOKEN,并基于多輪預(yù)訓(xùn)練結(jié)果優(yōu)化調(diào)整算法架構(gòu),全面提升復(fù)雜場景下的預(yù)測精度與泛化能力。

      (3)高頻次動態(tài)調(diào)度,實現(xiàn)最優(yōu)能源平衡:以15分鐘為周期進(jìn)行高頻次預(yù)測,并以5分鐘為周期進(jìn)行決策修正迭代,基于實時能源狀態(tài)與負(fù)載預(yù)測,自動生成最優(yōu)調(diào)度策略,并通過跨系統(tǒng)聯(lián)動執(zhí)行,實現(xiàn)精準(zhǔn)的算力預(yù)測、負(fù)荷預(yù)測、策略生成與修正。

      整體上,能源大模型可提前預(yù)測算力負(fù)載趨勢,并綜合電價信號、綠電比例、儲能狀態(tài)、電網(wǎng)需求等因素,進(jìn)行跨系統(tǒng)聯(lián)合動態(tài)求解,實現(xiàn)“算隨電用、電隨算動”的主動調(diào)度,將數(shù)據(jù)中心從“剛性負(fù)荷”轉(zhuǎn)變?yōu)椤翱烧{(diào)資源”。

      目前,基于能量塊的模型能源需求預(yù)測準(zhǔn)確率已經(jīng)達(dá)到88%以上,決策準(zhǔn)確率已達(dá)到93%以上。隨著算法與儲能設(shè)備的持續(xù)迭代優(yōu)化,預(yù)測準(zhǔn)確率將達(dá)到90%~95%的行業(yè)領(lǐng)先水平,決策準(zhǔn)確率將超過95%。

      三、聯(lián)合寧德時代打造智慧儲能系統(tǒng),AIDC跑通“算隨電用、電隨算動”雙向閉環(huán)

      在儲能側(cè),商湯與寧德時代聯(lián)合打造了規(guī)模達(dá)17.888MW/35.776MWh的新型儲能系統(tǒng),并為其賦予了智慧管理能力,面向大模型訓(xùn)練和推理的高峰波動場景進(jìn)行了專項設(shè)計,可有效應(yīng)對算力集群在高負(fù)載階段出現(xiàn)的瞬時功率缺口與尖峰波動,同時參與削峰填谷和電力市場交易,直接創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)價值。


      這一儲能系統(tǒng)成為智算中心的“電力緩沖池”,具備毫秒級響應(yīng)能力,可以在萬卡級集群啟動、負(fù)載突增時提供瞬時功率支撐,有效應(yīng)對算力負(fù)載波動帶來的沖擊,保障集群穩(wěn)定運(yùn)行。

      它還通過“分季節(jié)調(diào)度”實現(xiàn)安全效率平衡,在PUE較低的冬春秋季,采用傳統(tǒng)兩充兩放模式;在高PUE、低冗余的夏季,則切換至由能源大模型驅(qū)動的智能調(diào)度模式,確保系統(tǒng)在安全紅線內(nèi)高效運(yùn)行。

      得益于系統(tǒng)級的算電協(xié)同優(yōu)化,由商湯建設(shè)并自持的全國首個5A級智算中心上海臨港AIDC不僅可以根據(jù)算力負(fù)載變化,自動優(yōu)化算力調(diào)度,還可通過能源大模型預(yù)測用電需求,智能控制儲能系統(tǒng)實現(xiàn)削峰填谷,在保障穩(wěn)定運(yùn)行的同時持續(xù)降低能耗和用電成本,成功實現(xiàn)“算隨電用、電隨算動”雙向閉環(huán)。

      目前,上海臨港AIDC實現(xiàn)了整體PUE降低至1.267,PUE比設(shè)計值降低3%、全年節(jié)電超1000萬度、年化電費(fèi)成本節(jié)約7%、碳減排3000噸的運(yùn)營成效,帶來顯著的經(jīng)濟(jì)與社會效益,成為綠色智算中心“樣板間”。商湯大裝置上海臨港智算中心還獲得“2025年度中國IDC產(chǎn)業(yè)算電協(xié)同先鋒獎”。

      結(jié)語:能源成為AI基礎(chǔ)設(shè)施重要一環(huán)

      能源供給在AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)過程中的重要性與日俱增。隨著全球算力需求爆發(fā)式增長,大模型的訓(xùn)練與推理正帶來前所未有的能源消耗挑戰(zhàn)。產(chǎn)業(yè)不僅需要更高的算力,更需要更高效、更穩(wěn)定、更可持續(xù)的算力供給方式。

      未來,商湯大裝置將以能源大模型和系統(tǒng)級算法為核心引擎,深化產(chǎn)業(yè)合作,打造面向大模型時代的下一代AI基礎(chǔ)設(shè)施底座,為產(chǎn)業(yè)降本增效與綠色發(fā)展提供持續(xù)動能。

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