高密GPU/NPU集群部署
支持单机柜部署8-16张A100/H100/L40等高端GPU或昇腾910B等NPU，单柜功率密度40-100kW。采用定制化高密机柜与专用PDU，配合中压直供配电架构，消除传统UPS转换损耗。支持千卡至万卡规模集群的统一规划与分期部署，满足从百亿参数到万亿参数大模型的训练算力需求。
AIDC人工智能数据中心
面向AI大模型训练与推理场景的高密度算力数据中心，单机柜功率密度达40-100kW，为千卡/万卡GPU集群提供极致能效与极致互联的运行环境。
服务概述
AIDC（Artificial Intelligence Data Center）是面向人工智能计算负载专门优化的新一代数据中心形态。与传统IDC面向通用CPU负载不同，AIDC以GPU/NPU等AI加速芯片为核心算力单元，单机柜功率密度从传统3-5kW跃升至40-100kW，对供电容量、散热能力与网络互联带宽提出了数量级的更高要求。
我们从基础设施层到平台调度层进行全栈优化设计：在供配电方面采用10kV/20kV中压直供与市电直入架构，减少PUE层级损耗；在散热方面以冷板式/浸没式液冷为主、风冷为辅的混合散热方案，PUE可低至1.15；在网络方面部署400G/800G InfiniBand与RoCEv2无损网络，满足大模型训练AllReduce通信的极低时延与超高带宽需求。同时在平台层提供弹性算力调度与训练推理混部能力，最大化GPU资源利用率。
核心特性
液冷散热系统
提供冷板式液冷与浸没式液冷两种方案。冷板式液冷覆盖GPU/NPU核心发热部件，带走70%以上热量，PUE低至1.20；浸没式液冷将IT设备完全浸没于绝缘冷却液中，散热效率提升百倍，PUE可降至1.08。配合CDU（冷量分配单元）与室外干冷器，全年自然冷却时长超6000小时，大幅降低制冷能耗。
400G高速互联网络
训练网络部署400G InfiniBand NDR或400G以太网RoCEv2，端到端时延低于2μs，有效带宽利用率超90%，支撑大规模AllReduce/AllToAll集合通信。存储网络采用100G/200G以太网+NVM-oF协议，为检查点（Checkpoint）快照提供TB级写入带宽。管理网络独立隔离，确保带外管控可靠性。
弹性算力调度
基于Kubernetes+Volcano/HAMi等云原生调度框架，实现GPU资源的细粒度切分（MIG/时间片/显存隔离）与训练推理混部调度。支持Slurm/KubeRay等多种作业调度器，适配PyTorch/MindSpore/PaddlePaddle等主流训练框架。提供算力资源池化管理，跨集群/跨可用区弹性调度，GPU利用率从行业平均30%提升至70%以上。
应用场景
大模型预训练集群
为千亿至万亿参数大语言模型、多模态模型提供万卡GPU集群训练环境。采用8卡/节点的HGX/H100服务器节点，配合400G IB互联与RDMA通信优化，在1024卡规模下线性加速比超85%。提供分布式训练全栈环境（NCCL/MCCL通信库、Megatron-DeepSpeed并行策略、故障自动恢复），将千卡集群训练周期从数月压缩至数周。
AI推理服务部署
面向在线推理场景提供高吞吐低时延部署方案。支持vLLM/TensorRT-LLM/MindIE等高性能推理引擎，配合Continuous Batching与PagedAttention技术，单卡吞吐量提升3-5倍。采用GPU/NPU异构推理集群，支持模型量化（INT8/INT4/W8A8）与显存优化，在有限算力资源下最大化并发服务能力，首Token时延低于100ms。
多模态计算平台
支撑图像生成（Stable Diffusion/DiT）、视频生成（Sora类）、语音合成、3D渲染等多模态AI计算负载。针对不同模态的计算特征（计算密集型/访存密集型）进行异构算力混部优化，GPU用于生成推理、NPU用于特征提取、CPU用于预处理/后处理，实现算力资源的最优匹配与最高性价比。