9月5日，在2025世界智能產(chǎn)業(yè)博覽會上，中科曙光協(xié)同AI芯片、AI整機(jī)、大模型等20多家產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)，共同發(fā)布了國內(nèi)首個AI計算開放架構(gòu)，并宣布依托國家先進(jìn)計算產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新中心啟動 “AI計算開放架構(gòu)聯(lián)合實驗室” 建設(shè)，為中國智算產(chǎn)業(yè)帶來新的范式。作為其中的關(guān)鍵支撐力量，曙光數(shù)創(chuàng)以領(lǐng)先的液冷技術(shù)，為大規(guī)模智算中心的可持續(xù)發(fā)展注入了堅實動力。
液冷成為AI超集群的關(guān)鍵支點
AI的高速發(fā)展，對算力與散熱能力提出前所未有的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)風(fēng)冷模式已難以滿足高密度服務(wù)器集群的需求。曙光數(shù)創(chuàng)在此次智博會中明確提出，液冷不僅是技術(shù)選型，更是面向未來AI基礎(chǔ)設(shè)施的戰(zhàn)略選擇。作為國家先進(jìn)計算產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新中心AI計算開放架構(gòu)聯(lián)合實驗室的重要參與方，曙光數(shù)創(chuàng)承擔(dān)起液冷技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化與生態(tài)構(gòu)建的責(zé)任。
目前，曙光數(shù)創(chuàng)已在冷板液冷領(lǐng)域積極推進(jìn)技術(shù)合作與共享，并與頭部互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、運營商攜手共建生態(tài)，助力液冷市場實現(xiàn)規(guī)模化發(fā)展。
冷板液冷：為智算中心量身定制
基于液冷技術(shù)的開放姿態(tài)，曙光數(shù)創(chuàng)推出了冷板液冷整體解決方案，為高密度計算場景提供了穩(wěn)定高效的運行環(huán)境。
突破架構(gòu)限制：機(jī)柜與服務(wù)器解耦，支持分階段升級，推動液冷大規(guī)模應(yīng)用；
創(chuàng)新冷卻融合：風(fēng)冷與液冷協(xié)同散熱，解決傳統(tǒng)效率分離問題；
兼容多元需求：模塊化總線設(shè)計，兼容不同品牌和型號IT設(shè)備；
優(yōu)化運維能效：盲插接口和流體阻力優(yōu)化，提升運維效率超過30%，PUE值可穩(wěn)定在1.15以下。
這一方案不僅提升了散熱效率，更為數(shù)據(jù)中心的靈活部署與可持續(xù)運營提供了長期保障。
相變間接液冷：突破液冷性能瓶頸
曙光數(shù)創(chuàng)在今年還推出了C7000-F相變間接液冷整體解決方案，首次將相變間接液冷技術(shù)實現(xiàn)產(chǎn)品化落地。
冷板強(qiáng)化沸騰技術(shù)：優(yōu)化微表面結(jié)構(gòu)，散熱能力提升15%以上；
微納米多孔流道設(shè)計：改善氣液流動，系統(tǒng)溫度降低5℃以上；
自主研發(fā)環(huán)保冷媒：SFP-1025F冷媒兼具高效散熱、綠色環(huán)保與長期穩(wěn)定。
這一系列創(chuàng)新突破，不僅解決了傳統(tǒng)液冷在水質(zhì)和安全上的顧慮，也為AI服務(wù)器的高強(qiáng)度運行提供了安全高效的保障。
液冷的價值不僅在于降低能耗，更在于破解行業(yè)“技術(shù)孤島”，推動全鏈條升級。在“構(gòu)建開放、普惠的中國智能計算產(chǎn)業(yè)生態(tài)”圓桌論壇上，曙光數(shù)創(chuàng)CTO張鵬指出，曙光數(shù)創(chuàng)正在通過開放能力、標(biāo)準(zhǔn)共建、跨界融合等模式推動液冷生態(tài)建設(shè)。
液冷不僅是一項冷卻技術(shù)，更是一種推動算力基礎(chǔ)設(shè)施轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵底層能力。曙光數(shù)創(chuàng)通過技術(shù)開放與生態(tài)協(xié)作，正引領(lǐng)中國液冷技術(shù)從實驗室走向規(guī)模化落地，推動AI基礎(chǔ)設(shè)施走向更加開放和普惠的新階段。
星空人工智能技術(shù)網(wǎng) 倡導(dǎo)尊重與保護(hù)知識產(chǎn)權(quán)。如發(fā)現(xiàn)本站文章存在版權(quán)等問題，煩請30天內(nèi)提供版權(quán)疑問、身份證明、版權(quán)證明、聯(lián)系方式等發(fā)郵件至1851688011@qq.com我們將及時溝通與處理。！：首頁 > 新質(zhì)生產(chǎn)力 » 曙光數(shù)創(chuàng)亮相智博會：液冷加持，AI集群走向高效與可持續(xù)