液冷架构跑不赢AI发展?
工业电气自动化优秀的参考设计与有经验的供应商能提供长久可靠的架构。根据摩尔定律，集成电路上的晶体管数大约每18到24个月便会增加一倍。当下AI硬件的发展则更加迅速，12到18 个月就会经历一次迭代，基础设施若缺乏前瞻性设计，极易刚投用即面临淘汰。
包装自动化参考设计则已经考虑到多项元器件与参数，结合GPU需求的增长以及不断升级的热通量和机架密度，实现了对当前和未来发展需求的兼顾。
有经验的供应商也能与OEM和设施工程师相互协调，预见下一代热通量、入口温度变化、冷板几何形状变化、液体类别演变和瞬态负载行为等多项关键要素，设计出兼容多代GPU 升级的长期稳定且高效的基础设施。
施耐德电气发布过哪些设计参考?
施耐德电气联合英伟达发布多份参考设计！基于AI时代的数据中心电力架构，施耐德电气联合英伟达，重磅发布了一系列面向智算中心的参考设计，旨在提供标准化的数据中心生态系统内的AI部署和运营基准：
施耐德电气携手英伟达联合发布全新Vera Rubin参考设计，为英伟达最新机架级系统提供经过验证的供配电与冷却方案
施耐德电气旗下AVEVA剑维软件与英伟达达成合作，基于NVIDIA Omniverse平台打造大型AI工厂全生命周期数字孪生架构，最大化每兆瓦电力的Token收益
施耐德电气开展NVIDIA Nemotron模型代理式AI测试，标志着向下一代自主化、软件定义运营迈出关键一步
液冷已成为AI数据中心不可或缺的关键基础设施，而参考设计则是让复杂系统走向标准化、高效化与长期化的可靠“地图”。从架构适配到迭代兼容、从风险防控到部署提速，参考设计将持续助力运营者在制冷策略的变革潮流中以速取胜。
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