浪潮信息与实验室合作,42kW风冷算力仓引领科研创新之路

fanxiaohui12138 2024-12-15 14:23:36

浪潮信息近期与某实验室(以下简称实验室)携手合作,为其部署先进的42kW风冷算力仓技术,共同推进AI for Science领域的科研进程。


浪潮信息元脑42kW智算风冷算力仓,具备“高密度计算+高性能存储+高能效风冷”的“三高”优势,在限定场地、限定交付周期的条件下,全面满足了实验室对智算中心性能、扩展性、能效以及部署时效性等方面的严苛要求,相比传统风冷数据中心解决方案,实现算力密度提升至8-10倍,整体节能25%以上。

 


 
AI for Science需要创新智算中心建设模式

基于人工智能从海量数据中挖掘数据内在联系的强大学习和分析能力,AI for Science在假说的提出、实验的设计、数据的收集与分析等各个科研环节,都呈现出越来越重要的价值。目前,AI for Science已经成为全球人工智能创新前沿,在数学、物理、化学、天文、生物等学科中取得了重要成果。

AI for Science需要大量的算力特别是AI算力作为支撑,但由于传统机柜在供电、散热等方面的限制,使得AI算力大规模部署需要占用更多的空间,消耗更多的额外电力,无论对于新建智算中心,还是传统数据中心升级为智算中心,都会增加高昂的建设成本,需要更具创新的智算中心建设模式。以实验室为例,其于2024年6月启动设备搬迁,预计2024年底全面投入使用,因此对配套建设的智算中心,在时效性、占地空间、弹性扩展等方面都提出了诸多要求:

    快速交付+高密部署,确保智算中心与实验室同步投运:客户要求智算中心与实验室同步投入运营,整个规划设计、实施部署和运营调试的时间,需要压缩在4个月内完成。同时,由于智算中心预留场地面积相对狭小,需要高密计算技术确保算力平台性能和未来扩容需求。


    分布式计算+弹性扩展,支撑当下及未来算力需求:实验室的高端装备制造科研过程需要大量计算密集型软件来辅助,以完成结构、材料、流体、传热等领域的仿真模拟,因此对大规模并行计算的要求极高,同时算力平台需要具备充足弹性扩展能力,以满足实验室未来3-5年的科研项目增长需求。

浪潮信息元脑42kW智算风冷算力仓,让智算中心建设既快且省
针对客户提出的具体需求,浪潮信息以42kW智算风冷算力仓为核心,成功打造了算效能效双提升、性能扩展双极致、部署运维双简化的领先智算中心,满足实验室前沿技术研究的需求,为科研工作提供强有力的保障。同时,42kW智算风冷算力仓集计算/存储/网络于一体,高效融合机柜、配电、UPS、空调、监控、消防等系统,基于标准化、去工程化设计,一周即可完成部署,建设周期缩短了70%。

 

    算效能效双提升:全限速无阻塞高速网络及优化的拓扑设计,确保了节点间超低延迟并行计算的数据传输需求,进一步提升了计算效率,而分布式存储所提供高吞吐、低时延、多协议多模融合存储池以及数据多级恢复架构,则最大程度保障了大量宝贵科研数据的高效、安全存储。同时,42kW智算风冷算力仓融合中压到末端馈线的全功率简链路供电及高效UPS系统,有效降低电能损耗30%以上,其独特的冷热通道全密封+列间空调高温进水模式,将制冷系统能效比有效提升10%以上。

    性能扩展双极致:42kW高功率电源设计,将单机柜AI服务器部署密度较传统风冷机柜提升8-10倍,在有限空间内将算力密度提升到新高度,满足实验室对算力性能的要求。同时,模块化数据中心设计使得实验室在算力、存力、运力需要扩容时,能够轻松实现计算、网络、存储及其他模块的独立扩展,让智算中心弹性可伸缩。

    部署运维双简化:42kW智算风冷算力仓创新的高集成度设计,可快速完成部署安装,同时搭载浪潮信息自研AI智能管理平台,可实现基础设施和IT设备统一纳管,在简化运维的同时,将安全可靠性提升30%。
 
综上所述,浪潮信息与该实验室的合作,不仅展现了42kW风冷算力仓在AI for Science领域的卓越性能,更为未来科研创新提供了强有力的支持。随着双方合作的不断深入,相信将会带来更多突破性的科研成果。
 

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内容概要:本文围绕永磁同步电机(PMSM)的高性能控制策略,深入研究了最大转矩电流比(MTPA)控制与双闭环矢量控制的仿真实现。通过Simulink搭建完整的电机控制系统模型,系统性地阐述了MTPA控制在低速区提升转矩输出效率的原理及其在高速弱磁区域的协同控制机制,同时详细构建了以电流环和速度环为核心的双闭环矢量控制框架。文章涵盖了控制策略的理论基础、控制框图设计、关键参数整定方法及仿真验证全过程,重点分析了d-q轴电流的协同调节、转速PI控制器的动态响应特性以及两种控制模式在不同工况下的性能表现。研究结果表明,所建立的仿真模型能准确反映永磁同步电机的动态运行特性,有效实现对电机转矩与转速的高精度控制,为电机控制算法的开发、优化及工程应用提供了可靠的理论支持与实践参考。; 适合人群:具备电机控制、电力电子或自动化等相关专业背景,熟悉Simulink仿真工具,正在从事电机驱动系统研发或学习的工程师、高校研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入掌握永磁同步电机MTPA控制与双闭环矢量控制的核心原理、实现方法及其适用工况;②学习并实践基于Simulink的电机控制系统建模、仿真调试与性能分析技术;③为高性能伺服系统、电动汽车驱动、工业变频器等领域的电机控制器设计与优化提供技术借鉴与解决方案。; 阅读建议:在学习过程中应结合提供的Simulink模型进行动手实践,重点关注控制算法的实现细节、PI参数的整定过程以及不同工况下系统响应的变化,建议通过调整负载、转速等参数进行对比仿真,以深入理解控制策略的动态性能与鲁棒性。

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