随着大模型训练与推理规模指数级增长,AI 数据中心面临 GPU 集群调度、液冷散热、电力成本等全新挑战。
01 行业挑战
GPU 集群调度复杂
千卡级 GPU 集群涉及 NVLink、InfiniBand、RDMA,单点故障可拖慢整组训练任务。
液冷散热监控盲区
液冷系统的漏液检测、冷板流量、二次侧温度都是新增监控维度。
电力成本压力
单机柜功率从 10kW 飙升至 40-100kW,电费占 TCO 升至 50%+。
02 云新方案
01
GPU 全栈可观测
云新 iDCOS 内置 NVIDIA DCGM,实时采集 GPU 利用率、显存、温度、功耗与 ECC 错误。
02
液冷一体化监控
支持二次侧冷板温度、流量、漏液传感器、CDU 状态全维度采集,告警阈值按 GPU 厂商推荐曲线动态调整。
03
能耗成本优化
云新智能 BSM 按业务优先级调度 GPU 资源,PUE 降低 0.15,年度电费节省 12%。
03 量化收益
65%
故障定位时间缩短
0.15
PUE 降低
12%
年度电费节省
99.95%
GPU 集群可用率