液冷数据中心白皮书 2023：数据中心液冷革命解锁未来的数字冰河

3 3 3 4 7 7 9 15 15 18 23 23 25 28 28 30 30数据中心是数字经济时代的核心基础设施和国家战略资源，但面临严峻的性能、能耗、成本挑战。建设全栈式液冷数据中心，是实现国家“双碳”战略、深入落实《数字中国建设整体布局规划》的重应用液冷技术，应加强对全栈式液冷数据中心的研究和应用，以推2022年我国数字经济总体规模连续多年保持2022年我国数字经济总体规模连续多年保持世界第二，对经济高质量发展的引领支撑作用在数字经济中，数据起到了至关重要的作用，数据中心提供得大规模数据的存储、处理和分发成为可能，从而推动了数字经济心行业正在经历多样化发展，智算、超算和云数据中心是几个重要3344•数据存储和处理：数据中心允许企业存储大规模的数据，并进行高性能的数据处理。这对于数字经济中的企业来说至关重要，因为它们需要分析这些数据以•云计算和虚拟化：数据中心支撑云计算和虚拟化技术，使企业能够动态分配计算资源，根据需求扩展或缩减其基础设施，提供了灵活性，允许企业更好地适•推动人工智能等新兴技术发展：数据中心是训练和运行人工智能模型的关键基础设施。它们支持大规模数据的收集、存储和分析，为机器学习和深度学习等以防止数据泄露和网络攻击。这有助于维护数据隐私，增强网络安全，以及遵数据中心作为5G、人工智能、云计算等新一代信息通信技术的重要载体，已经成为数字经济时代的底座，具有空前重要的战略地位，得到了国家的高度重视。2020年4月20日，国家发改委新闻发布会上，官方首次将以数据中心、智能计“新基建”与过去的“铁公机”传统基建相比，既是技术密集型的新兴产业，又是支撑经济社会数字化、网络化、智能化发展的基础设施，是我国数字经济发展的引擎。数据中心既是新基建的重要组成部分，又是新基建发展的核心IT基础设施，对数字经济的腾飞起到至关重要的底层支撑作用。疫情后新基建和数字经济的大力55加快存储网络技术研发应用，推动计算与存储融合设计，促进存储与系统优化算力基础设施布局，促进东西部算力高效互补面向新型电力系统和数据中心、算力中心、电动机械工具、施、新型基础设施等重点终端应用，开展能源电子多元化试点示范。推动先进适用数据安全技术产品在电子商务、远程医疗、在线教育、新媒体等新型应用场景，以及国家数据中心集群、国家算力枢纽低碳数据中心集群。京津冀枢纽规划设立张家口数据中心集群，张家口积极承接北京等地实时性算力需求，引导温冷业务向西部迁移，构建长三角、粤港澳大湾区、成渝地区双城经济圈、贵州、内蒙局全国一体化算力网络国家枢纽节点，建设数据中心集群，结合应用加快构建全国一体化大数据中心体系，推进国家工业互联网大数据中相适应的新型数据中心发展格局。总体布局持续优化，全国一体化算66加快构建全国一体化大数据中心体系，强化算力统筹智能调度，建设推动工业互联网大数据中心建设，打造工业互联网大数据中心综在加快新型基础设施建设方面，提出改造升级工业互联网内外网络联网标识体系、提升工业互联网平台核心能力、建设工业互联网大目前中国数据中心在进行IT基础建设时，正在向集中化、大型化发展，同时新兴技术例如AI、5G的落地也向业界提出了诸多需求，包括但不仅限于需要首先数据中心对于提升整体性能的需求；支撑新兴技术落地的需求运维的需求；和进一步的，加速数据变现和数字化转型的需求IDC调查显示，国内外各大基础设施供应商的GPU单芯片功耗基本已随着数据中心的不断发展，AI、边缘数据中心等计算场景的落地，IT硬件基础设例，需求已上升至15-50KW，对比传统成为数字经济增长的驱动逻辑，越来越多的使用者将资金投入由通用算力向AI算力转变，面对大量涌现的AI应用，业务对底层算力需求显著提升，导致数据中心7激进，也有随着人工智能等新应用的推广，通用服务器搭载更多CPU和GPU卡，功率进一步上升，已经达到1KW，但目前的通用机架没有足够功率承载更多计算节点，不足以满足用户实际需求，导致数据中心机架大量空置。需求，需要新建符合新标准、满足用户新需求的智能化数据中心部署高密度数据中心是目前解决算力大幅提升、海量数据处理和存储的主要方式，但如何进一步提高数据中心的性能、能耗、成本的三元平衡成为减少数据传输延迟和网络负载，提高数据中心的性能和响应速度。采用更高效的算法减少计算量、通过数据压缩、去重等数据处理技的使用。但高密度数据中心的应用阻碍也非常明显，高密度数据中电力来支持IT硬件设备和冷却设施的运行，能源消耗巨大，导致了数据中心运营和维护成本大幅上升；另外较高的硬件密度也使设备故障率上升，却系统来保持服务器和芯片的正常运行。目前，液冷技术可以有效的冷板散热可以减少设备振动，提高设备的可靠性和性能。未来，液冷化部署将不能满足需求，液冷技术全面覆盖数据中心的基础架务器、分布式存储架构以及网络设备的整体液冷技术部署，是未来方向；在落地方面，全栈式液冷数据中心解决方案需要覆盖包括前求梳理、基建建设规划，中期设备部署、管理平台实施交付，以及899以AI、大数据、边缘计算为代表的现代化应用不断给数据中心带来挑战，AI、云原生等业务场景，影音编辑、制作和渲染等流媒体应用，内容⊲在AI场景中，业务系统需要同时访问和处理海量数据，需要存储系统提供海量存力，并且可以面对高并发访问，和快速存取数据，对存储系统单节点、单机柜的有效存量提出要求；同时AI应用通常需要处理多元异构数据，数据的⊲高性能计算场景对分布式存储系统的性能提出了高要求，在数据年增量逐渐达到几十PB级别的当今，要求分布式存储系统能够达到每秒TB级的读写带宽，⊲云原生应用的一个主要特性就是能够在不同的云环境中运行，即应用的可移植性；同时，云原生应用也需要能够根据需求快速且灵活地扩展资源，以满足用户需求。这就要求存储系统能够根据需求动态的提供存储资源。目前，分布式存储系统可以从存储容量、计算资源和网络带宽的多个维度来弹性扩展，保⊲其他海量的数据实时分析和存储管理需求广泛存在于例如金融机构的高频、实时数据交易和分析场景；医疗领域的医疗影像数据在疾病诊断等场景的流通和分析；以及交通行业的车辆运行、流量数据实时处理分析以支撑交通调度和路线规划等业务，这些需求指向分布式存储，加之虚拟化以及云计算场景的需求这些需求的主要目标是加速数据变现，存储器作为数据承载的基础，也影响着信SSD盘阵等提升性能，以期能在数据量不断增长的情况下满足业务的实时分析等•存储系统首先必须要保障的是数据的安全性，防止数据泄露、篡改或损坏；对•其次，存储系统需要对多元化的、复杂来源的数据进行高效的数据处理，对存•最为基础的是，数据中心的运维成本也随着数据量的增长而增加。数据中心的运维成本主要包括设备采购、设备维护、电力消耗、人力成本等多个方面，需•此外，数据中心集群化建设以及“东数西算”等工程，导致大量数据跨区域双传统的运维方式已经无法满足现代数据中心的高效运营需求，智能化运维对于数据中心提高运营效率至关重要……为使存储系统做到高效、节能，部署液冷存储设备或对现有设备液冷化改面对数据安全以及业务稳定性问题，通过部署冷板效率，保障元器件的稳定工作，且冷板液冷技术可以直接避免震动问题，进一步避免了数据受损，通过自动化监控、预警进高系统稳定性；面对海量的、且不断增长的多元化统一方面通过软件算法优化和数据去重等技术提升处理效率，日益增长的数据处理需求，存储系统往往通过堆叠盘阵的方式造成了设备密度的提升、导致设备在散热方面面临挑战。液冷式的方式部署，以弹性可扩展的架构应对不断增长的数据，同优于传统风冷，在提升数据处理效率的同时降低散热所需的能可支持高密度配置，使得单位空间内可以部署更多的设备，提液冷存储系统已经可以与数据中心智能管理系统结合使用，通作为数据中心的重要基础，存储设备的液冷化部署在全栈式液为重要，液冷技术在减少存储设备能耗和延长硬件寿以数据为中心的体系架产要素的优化，其本身已经成为新的生产要素，其价值在不断提升，权的形式、股份形式参与生产经营，赋能千行百业转型升级。在数字程中，数字技术在发挥着重要作用，为通过算法筛选并运算得到更为据，传统数据中心正在面临严峻挑战，算力、存力的不断增加，让传统数据中心数据显示，2021年，全国数据中心总耗电量高达2166亿千瓦时，约占全国总耗一些数据中心运营单位的建设和运营经验的数据进一步显示，数据中心4成左右的成本都花在空调制冷的电费上，为了降低运营成本，会区建设数据中心，这也从一个侧面说明了电力成本是数据设备运行过程中消耗的电能绝大部分都转换为废热，若机时转移到周围环境中，芯片等发热部件的运行温度将急剧目前，由于IT设备和空调设备的冷却系统设计和日常运维可以很方便地实现解耦，风冷机柜和与之适配的数据中心冷却系统可各自不断进行系统级，因此较长时间里，风冷散热仍是数据中心的主流选择。但主机的发热度越来越大，海量数据在计算和存储单元之间传输致空调排热成为能耗最大的部分。清华大学曾有统计指出，空将液体或气体派送到高温区域，吸收并带走热量这个过程的能比较大的比例，目前统计大致的结果为，就中小型的数据中心而言，PUE值都在2，或者以上，这是由于空调占了一半或者更多的设施总用电量PUE=IT设备用电量与此同时，绿色节能的要求正在加码。目前我国数济发达地区，针对巨大的能耗，这些地区已经对低能效的传统策，其他各区域中心城市也纷纷出台各种政策支持高能效数据源局四部门按照《2030年前碳达峰行动方案》部署，出台了《贯彻落实碳达峰明确了新建大型及以上数据中心须达到绿色数据中心要求，绿色低碳等级达到•2022年6月，工业和信息化部、国家发展改革委、生态环境部等六部门联合印发《工业能效提升行动计划》，积极推进用能高效化、低碳化、绿色化，提出PUE优于1.3;并强调要加快液冷、自然冷源等制冷节能统一的数据中心能效评价方法，规定了能效限定值等强制性能效准入要求，限因此，数据中心需源源不断提供与IT基础设施硬件散热需求相匹配的冷量，增加整机散热能力，将热量更高效的带出IT设备，减少制冷系统功耗，这成为保障数液冷数据中心设计的液冷系统取代冷机等高能耗制冷设备，对比目前数据中心的风侧间接蒸发冷却系统、DX系统、水冷冷冻水系统、风冷冷冻水系统等空调系统，在同样外电容量下，液冷方式允许配置更多的IT设备，占地面积更小，可最大化提高能源和空间利用率，实现更低PUE值、更加节能低碳。但液冷数据中心主机房设计荷载要求更高（因液冷方式允许部署高功率密度机柜，高全面应用液冷技术的、具备多元化液冷技术路线的、主要冷却媒介心运维功能覆盖液冷技术的数据中心。随着绿色节能正在成为数据现数据中心的极简设计和极致能效，又契合了服务器、存储、网络功率的趋势，在国家政策对于数据中心严苛的低能耗要求背景下，和支持。此外随着液冷技术的不断升级和不同专业技术融合的不断的节能手段从以前的单纯提高空调系统设备能效转向IT设备与制冷设备联合优化随着IT基础设施中芯片不断升级迭代、高性能芯片需求不断增加、服务器密集化程度越来越高、存储器容量越来越大，数据中心这个能耗“风冷技术已经成熟应用于芯片散热方面，但为提高散热能力音、震动和能耗问题也日趋严重。由于液体的比热容为冷却工质的传热性能，为了解决数据中心高效散热•从能耗角度比较来看，风冷系统依赖于冷却塔的蒸发冷却，液冷技术则可以降低能耗，提高资源利用率，主要因为液体可以更有效的将热量从IT基础硬件传•在空间利用方面，液冷数据中心不需要像传统数据中心那样预留大量的空间来安装空调和冷却系统，因此可以更有效地利用空间资源，进一步在机房内，由于送风量的减少，为数据中心机柜的布局提供了很大的灵活性，也并不一定需•在可维护性方面，风冷系统虽然应用广泛但由于其较为复杂的系统，且与室外数据中心的液冷化部署应覆盖计算、存储和网络所有的硬件务器的能耗也在不断提升。而且在当前时代，大多数深度学习人工智能仍处于训数据中心制冷要求极高。即使是以两路CPU为主的通用服务器，功率也已经达到从存储节点来看，作为数据中心的三大件之一，存储器在数据中心IT系统能耗占比甚至即将超过35%，比例仅次于服务器能耗。也就是说，如果存储系统的PUE值降低，那整个数据中心的PUE值都会明显降低。存储系统的液冷化部署和改造AI、5G等技术落地后对数据调用和传输等效率的提升；以及在多平台、多数据环境中的智能化管理与运维等。存储密度的提升将液冷需求指向稳定的、多层的散热架构，高效的冷板散热能力将提升数据传输效率，智能化的冷板漏液监控采用的都是被动散热，也就是通过机身散热孔，当路由器的三闪存芯片、路由器CPU、无线芯片和以太网网卡芯片同时散热时，目前的导热硅胶垫片明显散热能力不足，应用液冷核心路由器或将液冷接入高散热部件上都会加一块散热片，通过尽可能大的扩散面积量散走。将散热片换成水冷板之后，其散热效率可以提高3000倍，通生态、业务上的高门槛，热量快速带走，可以实现节能降耗，且能让高功耗部件始亿美金（2千亿人民币）规模；而其中液冷服务器市场份额为9.6亿美金（69亿技术涉及多专业领域的协同和融合，在真正规模化应用道路上仍面临诸全栈式液冷数据中心部署和改造成本考量尤为看重。用户需要技术全生命周期液冷整体解决方案，实现液冷数据中心端到端交付，无液冷数据中心、预制化液冷数据中心，还是老旧机房改造，能够实询、中期设备定制、后期交付施工的端到端服务，满足用户复杂多同时，由于数据中心的使用周期远高于IT设备，未来几年老旧数据中心的绿色化需要技术供应商在尽可能实现原有风冷室内空调复用前提下，新增液冷系统部件及高功耗配电，用最小的数据中心液冷解决方案根据电子信息设备与冷却液是否直接技术和接触式液冷技术，非接触式液冷技术主要为冷板式液冷•冷板式通常采用冷却液体流经金属制冷板对CPU、内存和磁盘等高功耗的部件进行接触式降温，这主要取决于传统数据中心对原有基础设施改造成本和难度的关注度，以及当前冷板式方案成熟度较高，商用基础较好。根据IDC关于服•浸没式将发热电子元器件与制冷液直接接触，利用制冷液相变形制直接将热量带走，所以在PUE要求较高的场景中有所应用，且在散热效率和单机柜功率、与浸没式同样适用于结构承重经过特殊加固的新建项目，不同的是喷淋式目前•机架式液冷服务器面对CPU、DIMM等发热量较大的部件使用冷板式液冷技术，两个CPU上的冷板通过波纹管串联，通过热交换性能更高的冷却液来提高服务•高性能服务器是在更小的物理空间内集成更多的处理器和IO扩展能力。通常，在一个机箱里，电源和风扇被多台计算器节点共享，高性能液冷服务器在主要散热芯片上增加液冷模组，例如在CPU通过串联的方式进行搭配，采用冷板进行散热，冷板与冷板之间通过硬管进行连接；工作液通过分液器后流到节点中，异构设计的，例如人工智能型液冷服务器通常配置一实现在图像或人工智能等专用计算性能上的高覆盖GPU、CPU等大功率部件。以GPU冷板组件为例，通常由冷板、转接头等主要零部件构成，冷板整体预留有配管或接口模块连接口，流件，冷却液流过流体流道，并通过与流体流道的接触实现换热配置SSD存储，省却HDD磁头运转，在相同容量下，电力能耗可降低70%，但无法避免成本上涨；软件方面，积极采用大比例纠删码、数据重少设备数量，但可能会影响存储性能，这两种方式都能降低数据够全面、彻底。将换热效率更高的冷液冷技术加载到存储系统上需考量的未来技术通路。总结来看，当前的液冷数据中心主流配液冷方案，搭配针对应用场景进行优化的软件，提高数据存储的硬件方面，曙光液冷存储器在持续升级和优化NVMe等介质、水冷箱式机组结构，•精细化的部件级制冷，避免设备局部热点，降低内存、HDD等存储关键部件的•采用冷板式液冷设计，工艺成熟，部署、维护便捷。•产品选型的部件兼容多种冷媒，包括去离子水、氟化液等冷媒介质，满足多种•硬盘热插拔及模块化设计，便于硬盘独立更换，易于维护。坦克链理线工艺，•硬盘模块双盘仓设计，内部滑轨的抽拉形式，可将整个盘仓抽出，极大提升维•双盘仓内部互斥结构，单盘仓抽出时另一盘仓自动上锁，避免双盘仓同时抽出•在存储节点内部设置多个液冷监控点，并进行实时探测，通过漏液导流结构、漏液检测装置、温度监控装置，在发生漏液、冷板堵塞、断液、超温等故障问在全栈式液冷数据中心中，系统软件也在系统稳定、性能提•软件需采用大比例纠删码、数据重删压缩等技术，提高存储资源的利用率，保•根据业务需求实现分区节能，即基于不同的节点分区，通过CPU降频、硬盘休•独立的电源控制子系统，能够通过硬盘控制驱动，可对任意一块硬盘进行上电以曙光以曙光ParaStor产品为例，ParaStor可以提供TB/S级别的数据传输速度和EB级别的存储容量，能够满足大规模数据处理和存储的需求，可以灵活地扩展存储容量和性能，支持横向和纵向的扩展方式，在提升性能方面首先发挥优势；且能进一步的结合智能化节能技术、EC纠删码、重删压缩等技术，自动化地管理和优化数据存储和处理的资源分配，降低系统功耗，提升资源管理和调度能力、提高数据处理和存储的效率；高度协同硬应用程序和硬件设备进行无缝集成和协同工作；面对业务支持多种不同的数据类型，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等，以丰富的核心交换机的快速发展。但受限于网络交换机的高度要求，一般采用1U架构，散热导片及风扇功率的设计存在“面多加水，水多块等热源无法完全通过风冷方式带走全部热量，热量如不能及时量造成重大影响。基于上述考量，各方在积极布局液冷交换机的务器和存储设备共同构建全栈式液冷数据中心的一体化解决方案据中心“水桶效应”中重要一块板，液冷网络设备通过多种手段降本增效，包括采用节能技术如合理配置网络设备避免冗余和浪处理器、内存等元器件、优化网络架构；减少网络层次和节点，能耗，同时提高网络的稳定性和可靠性；采用绿色材料；合理利定期维护和升级网络设备保持设备最佳状态等。同时安全和高效数据中心网络承载着大量敏感数据和关键业务，因此必须采取严总的来说，服务器、存储和交换机等基础设施作为数据中的散热需求的驱动，目前技术供应商在高效散热的探索仍未止步性能的浸没式液冷计算探索。浸没式液冷是以液体作为传热介质浸没在冷却液中进行热交换的冷却技术，按照热交换过程中传热变化，可分为单相浸没液冷和相变浸没液冷两类。单相浸没液冷液体在散热过程中仅发生温度变化，而不存在传热介质相变过程显热变化传递热量；相变浸没液冷是作为传热介质的液体在散热浸没式液冷系统作为一种新型高效、绿色节能的数据中心冷却提高热交换效率；与液体直接接触不需要散热器及冷板等结构，散代会报告中，凸显了数字化在教育工作中的战略地位，为教育系统的工、医结合，管、经、文、法等多学科协调发展的综合性研究原始科研创新能力推动进一步的大学建设，建有29个国家级科研平台、231个部学校在推进数字教育的实践中，深入学习贯彻党的键点，构建数字空间、数据赋能数据和业务双驱动，同时着力打数据中心能耗降低30%，为国家科研项目和在校师生提供数据计算基础。在此背景下，度液冷存储ParaStor液冷存储系统，直接扩展近25PB的存储空间，基本完成全在全栈式液冷数据中心的落地过程中，学校的项目主要负责人曾表示，在性能和能耗以及总拥有成本间寻求平衡是学校数据中心改造的重点。学校数据中心在2019年建成，数据中心PUE在测算中在指标难题；本次建设改造的规模较大，存储节点超过20个，且存储容量扩展接近25PB，如何控制耗电量也成为问题；最后是保障改造后的性能提升目标，甚至做好工作计划，以牺牲能耗来提升性能。面对这些要求，学校最终研•由于现有的数据中心做温水水冷仍需进行改造，如冷却塔、管路等加建，改造首先需要控制总体改造成本，曙光在提供全栈式液冷数据中心解决方案时可以覆盖解决方案的全生命周期，在学校的数据中心改造项目中，从基础设施开始，专业的服务团队协助进行设计建设，从基建开始就将液冷系统的安全部署考虑在内，并为未来的数据中心扩容做足准备；同时曙光ParaStor液冷存储系统与曙光液冷服务器技术同源，可与液冷服务器形成“存算一栈式”液冷方案，曙光ParaStor液冷存储系统可便捷、高效地与液冷服务器形成“存算一栈式”液冷方案，便于数据中心基础设施的统一规划、设计和共用，助力数据中心提高•在PUE值降低方面，曙光ParaStor液冷存储系统全方位继承曙光成熟、稳定的液冷技术，完全实现冷板散热，与存储技术全面结合；同时，专业团队驻场帮助软件调优，通过重删压缩等技术进一步降低系统功耗，测试显示，存储节•在数据中心计算性能保障方面，液冷存储方案支持CPU组件最大化发挥性能优势，无惧温度带来的业务中断风险；同时液冷的方案让整套基础架构远离震动•最后的全栈式液冷部署风险来自于保障数据安全方面，液冷工作环境的风险之一来自冷板漏液，曙光ParaStor液冷存储系统在存储节点内部设置多个液冷监控点，并进行实时探测，通过漏液导流结构、漏液检测装置、温度监控装置，在发生漏液、冷板堵塞、断液、超温等故障问题时自动报警，可有效保障系统不遭受漏液风险；另外，在维护设计方面，采用坦克链理线工艺，抽拉式硬盘热插拔的模块化设计不仅便于维护，且双盘仓的互斥设计让单盘抽出时自动上学校数据中心负责人表示，拥抱液冷技术解决方案帮助学校数据中心的高性能计算业务有效的降低了PUE，将逐步实现绿色数据中心的建设目标，在此过程中也希望曙光这样的技术供应维工作复杂度、难度高，建数据中心时都在积极寻求液冷技术的赋能，曙光在多个行业运营商云平台提供IaaS服务应用场景中，运营商云平台承载行业网关、家庭云网关、视频融合平台等多种重要业务。但由于各业务建设时间不存储，无法满足用户对智能分析的需求。但在常规存储方案中求部署多套分布式存储系统，在性能、存储空间上出现使用不浪费，存储空间利用率低等问题。而且在狭小空间内，电子元热点过多，传统的风冷已无法满足其散热需求，同时，其高能曙光可以通过ParaStor分布式液冷存储系统，帮助构建运营商的数据存力底座，实现数据集中，在提供常规服务的同时，利用AI技术，提供智能增值服务。曙光ParaStor液冷存储系统采用典型的“三明治”架构，从下到上分别是硬件资源层、数据处理层、协议应用层，其中硬件资源层采用高密设计，为振动的工作环境，显著提高硬盘IO读写性能式存储软件，由其将硬件资源池化，高效管理；协议应用层对议，一套存储集群同时支持文件、块、对象、HDFS等接口信息，大量校内、外视频摄像头数据的存储和分析对存储基础在实现教育资源共享的同时，通过AI计算评估、预判师生安全环境，为智慧校园曙光液冷存储方案通过改变以往每套业务系一套液冷存储支撑所有业务，节省大量的配套网络、机柜、能耗等资源，节省存文件、对象、HDFS等协议，可深入不同云平台或数据库等场液冷分布式存储方案可让设备在极低震动的条件下运行，解速和增量仍在叠加，目前的AI应用已经在文本生成方面落地，未来将逐渐上线生级，这样海量数据背景下AI应用对于数据的实时访问和处理需求成为数据中心的性能挑战。为提升数据中心性能，大量计算芯片的叠加，和并行曙光对智算中心的需求进行了明确分析，可系统及相关支撑管理系统，并设计PUE达标，其中计算系统兼容主流通用异构计算的编程环境；分布式存储支持千亿数据量的文件和对象写入在智算中心实施落地过程中，曙光可以提供完整的建设实施置合理，施工组织及部署方案完备，质量和进度保障措施科可以提供清晰的调试和运行方案，同时提供完整的培训方案训对象提供培训计划、内容和培训评估，最后面对所有硬件权重最重的是PUE。随着国家的“双碳战略”和“东数西算”逐步落实，在全国各区域对PUE的要求不同，按照国家一体化数据中心建设要求，东部数据中心集因此这也是越来越多的数据中心采用液体制冷的方式，已满足算力建利用和管理数据，许多国家和地区都开始了大规模的数据中心建西算”是我国重要的战略布局，其本质是将东部的数据存储到西源的优化配置。这种战略布局可以利用西部的资源优势，如低根据《2023中国存力白多的计算资源，来满足东部的数据存储需求部建立强大的计算中心，可以促进东西部之间的信息流动和资