AI数据中心基础设施可视化实验室
从液冷散热到算力调度——把 AI 数据中心的核心架构以可交互 SVG 呈现。
01
AI数据中心全景
AI 数据中心架构层次（机房→机柜→服务器→GPU）、规模演进、关键指标（PUE / GPU利用率）。点击切换层次与指标视图。
PUE
电能利用效率
总耗电/IT耗电 · 越低越好
GPU利用率
MFU/HFU
训练吞吐核心指标
规模
10万卡级集群
单集群功率 100MW+
网络
无阻塞RDMA
微秒级延迟
02
算力集群
GPU 集群拓扑：机柜内 NVLink 全互联 → 跨机柜 RDMA（InfiniBand/RoCE）→ NCCL 集合通信。点击查看拓扑与弹性伸缩动画。
03
散热系统
风冷 → 液冷（冷板）→ 浸没冷却演进，PUE 优化、热回收与智能温控。点击切换冷却方式观察温度与 PUE 变化。
04
供电系统
市电 → UPS → 柴发备电多级保障，PDU 机柜级分配，可再生能源接入。点击查看供电链路与容量。
05
网络架构
Spine-Leaf 胖树拓扑、InfiniBand / RoCE 无损网络、网络拓扑优化（无阻塞等价多路径）。点击查看网络架构。
06
存储系统
并行文件系统（Lustre/GPFS）、对象存储、数据分层（NVMe→SSD→HDD→对象）、AI 训练 I/O 模式。点击查看存储架构。
07
运维管理
DCIM 数据中心基础设施管理、智能监控（温度/功率/流量）、预测性维护、自动化运维。点击查看运维监控。
08
数据中心对比
超大规模 / 边缘 / 模块化数据中心对比、区域分布、碳足迹与未来趋势。点击对比不同类型。
超大规模
10万卡+ · 100MW+
训练大模型
边缘
低延迟就近推理
城市分布
模块化
集装箱预制
快速部署
趋势
液冷+绿电
PUE<1.1 · 零碳