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全球AI狂飙,算力中心“喊渴”!这笔“用水账”,太省了

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当前,人工智能产业对算力等硬件需求呈现指数级增长,国内算力中心也在加速布局。大模型训练、推理都会让算力中心持续产生热量,需要通过冷却系统及时散热。这背后,不仅涉及电力消耗,还涉及水资源消耗。如何做到算水协同、提升水资源的利用效率,已成为算力基础设施建设的现实考题。

不同水资源条件下,算力中心在节水、能效和区域发展等方面探索出哪些新模式?一起来看记者在山西、内蒙古、河南三地的调研。


山西广灵:首个算力中心蓄水项目年底建成 水资源利用一举多得

在山西大同广灵县,山西首个服务算力中心的蓄水项目正在推进。项目水源来自地表水,蓄水能力达到400万立方米,可满足附近1GW算力中心全年的用水需求。这一蓄水工程从山西灵丘县门头峪水库取水,新建总长约60公里的输水干线,跨越灵丘、广灵两县;通过地表水引水和梯级利用,可以减少对当地地下水资源的使用。

秦能科技创始人、首席执行官居静介绍,这400万立方米水量大约可满足整个数据中心连同农业供水近两到三个月的使用容量;在丰水期,蓄水工程还可以有效调节上游水库的容积。

在蓄水工程附近,算力中心二期项目的冷却设备正在安装。项目主要用水时段集中在夏季丰水期,利用冷却设备外机的喷淋设施带走热量、实现降温。秦能科技广灵园区运维经理徐迪谦解释,耗水主要来自湿膜加湿环节:水喷洒到湿膜上,通过蒸发降低空气温度,原理类似空调外机;到了冬季枯水期,当地环境低温干燥,对水的需求量基本降到很低水平。


记者了解到,广灵算力中心供水工程预计今年年底建成。工程形成的价值,包括居民生活供水、农业及算力园区供水产生的经营性收入,实现公共基础设施投资与区域产业发展的协同。项目建成后,也将成为当地居民用水和农业用水的重要补充。

乌兰察布:缺水地区探索液冷新模式 多用电少用水

目前国内大量新建算力中心布局在西部地区,不少地区本身就是缺水地区。

在内蒙古乌兰察布,运行中的超大型算力中心星河基地项目,冷却并不使用地下水,而是采用城市再生中水,并自建污水处理工程;上百吨水在建设初期一次性充入系统,此后在内部封闭循环用于液冷散热。项目同时采用“无水液冷”方案,以干冷器替代冷却塔,大幅降低蒸发耗水,实现干旱地区智算中心的节水与低碳运行。


远景人工智能智算中心暖通产品专家陈聪介绍,冷却方案首先要考虑极低耗水,甚至零水的冷却形式;这一方案耗水量只有传统冷却塔年度耗水的5%,在气候更凉爽的地区,还有望实现全年零耗水。他解释,干冷器不需要蒸发冷却,而是通过外部空气与内部循环介质换热,相比传统冷却塔用水量大幅减少。以100兆瓦算力中心为例,如果仍采用冷却塔散热,年用水量大约在70万到80万立方米;因此需要从顶层设计和规划阶段,就考虑采用低耗水甚至无水的冷却形式,满足算力项目布局和发展需要。

业内测算,水蒸发具有较强的吸热能力,1立方米水完全蒸发,理论上可以带走约250万千焦的热量;在一定条件下,利用水的蒸发进行散热,可以降低机械制冷的电力需求,但同时也要计入水资源消耗。水和电就像跷跷板的两端:多用水可以节约用电,多用电也可以节约用水。

河南郑州:“因水制宜”赋能液冷算力 用好现有水资源

在河南郑州,依托城市现有水体散热的思路已经落地。国家超算互联网核心节点依托北龙湖现有景观水体,搭建起依托湖水冷却的相变液冷散热系统,算力运行的市政自来水消耗近乎为零。


机房内部,十万卡算力超级集群设备释放大量热量;二层核心换热间内,换热设备完成不同水体间的热量传递。曙光数创高级副总裁张鹏介绍,机房楼呈六边形,每一边都设有一个出水口,换完热的高温水通过人工景观湖和1.2公里的散热水渠,最终回到湖体,回湖水温升高不超过1摄氏度。整个系统通过湖水冷却搭配相变浸没液冷技术,经三层水循环、两次换热完成散热。

业内测算,这样的体量每年可节省市政自来水超过100万吨,还能节省几千万元甚至上亿元的冷却塔成本。张鹏介绍,算力基础设施建设要尽可能降低算力中心的市政自来水用量,在具备江河湖海等自然资源条件的地区,利用现有水资源建设会相对更经济。

行业观察:从比拼算力规模,到兼顾算水协同

业内人士表示,算力产业的竞争,正在从单纯比拼机架数量与算力规模,转向单位算力背后的绿电占比、水耗指标、土地利用与运营成本等综合能力的竞争,因地制宜正在成为算力基础设施布局和绿色转型的重要课题。中国电力工程顾问集团有限公司市场开发事业部副总经理张晨认为,数据中心建不建、建多大,不能只看电价和土地,还要看水账算不算得过来;对缺水区域,要严控水冷高耗水机房盲目扩张。

同时,当前算力行业内部分存量项目在取用水源与计量监管上还较为粗放,未能有效形成对地方发展的价值反哺。业内人士建议,要完善有偿取用与集中计量机制,同步健全水利、中水回收利用与闭环循环设施配套建设。

原标题:《全球AI狂飙,算力中心“喊渴”!这笔“用水账”,太省了》

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