一座智算中心的綠色動能

　　走進位于廈門大學翔安校區的嘉庚創新實驗室智算中心機房，耳畔幾乎聽不到嘈雜聲響，這與傳統風冷機房持續不斷的轟鳴噪聲形成鮮明對比。機柜內，藍色的冷卻液輸送管與紅色的回流管有序環繞在服務器之間，悄然帶走高性能計算卡運行時散發出的高熱量。

　　近日，工信部等六部門聯合發布2025年度國家綠色算力設施名單，嘉庚創新實驗室智能計算中心（以下簡稱“嘉庚智算中心”）入選公共機構領域榜單，成為該領域全國僅有的10家入選單位之一，也是我省唯一上榜機構。

　　嘉庚智算中心2022年底建成投用，是全國高校中屈指可數的高端智算平臺，如今設備步入所謂的“折舊周期”，卻仍保持著算力“滿跑”的飽和運行狀態。從“可用”到“耐用”，這座智算中心突破算力高耗能瓶頸，實現了綠色長效運營。近日，記者走進嘉庚智算中心，實地探尋其綠色發展的密碼。

當科研需求遇上“雙碳”戰略

　　嘉庚智算中心的建設構想，始于2019年嘉庚創新實驗室成立之初。彼時，人工智能大模型技術浪潮席卷全球，算力革新開始重塑傳統理論計算的邊界。實驗室在項目布局初期，前瞻性地洞察到這一變革趨勢，認為高性能計算將在人工智能時代為科研創新帶來全新突破。

　　“過去只能模擬幾十至幾百個原子體系，如今借助高性能算力和算法，已經實現對上百萬原子體系的模擬，對像電解液、電極界面等復雜材料體系的模擬已成為可能。”嘉庚智算中心負責人、人工智能應用電化學聯合實驗室（AI4EC Lab）執行副主任程俊教授介紹道。

　　然而，高性能計算的背后，是居高不下的能源消耗。近5年來，我國算力設施年均用電量增速超10%，約為全社會年均用電量增速的1.5倍。在此背景下，推動算力設施綠色低碳發展具有重要意義。

　　2019年前后，行業內數據中心配套技術尚未成熟，仍普遍采用傳統風冷技術，電能利用效率（PUE）大多在1.5以上，不但高熱導致的工作環境波動會影響硬件壽命、拉低算力輸出的穩定性，而且能耗浪費嚴重，更難適配“雙碳”目標下的低碳發展要求。

　　一邊是前沿領域科研創新的高性能算力需求，一邊是算力產業的高能耗與綠色發展的現實矛盾。是否要投入高成本走綠色路線？能否在現有條件下啃下低碳算力技術的“硬骨頭”？擺在建設團隊面前的，正是科研需求在“雙碳”目標下的第一道難題。項目團隊花了兩年多時間調研廠商、論證技術路線，最終在2022年確定了兼具前瞻性與可行性的方案：高密液冷機房。

　　“我們建設智算中心，不僅對標國家綠色標準，更致力于打造一套先進、持久、耐用的算力設施。”程俊說。正是這種對長遠效益的考量，讓嘉庚智算中心在建設之初就走上了可持續的綠色發展之路。

液冷方案交出“綠色答卷”

　　中心機房內，一排排高功率機柜整齊矗立。智算中心密集排列的390臺CPU計算服務器、6臺GPU計算服務器和2臺胖節點服務器與高效散熱系統全部“擠”在這套6個寬僅0.6米、高2.3米的機柜里，占地不足10平方米。

　　“傳統風冷算力中心空調需要制冷整個機房空間，能耗巨大。”嘉庚智算中心項目經理謝文鈞介紹，中心在設計之初從能耗管理入手，采用了當時突破性的高密冷板式液冷技術，構建風液協同散熱系統，在有限空間內實現高密度算力部署與高效散熱并行。

　　機柜內嵌的高密冷板式液冷服務器，通過緊貼芯片的冷板循環輸送冷卻液，直接帶走設備運行熱量；攜帶熱量的冷卻液沿地下管道匯入液冷冷量分配單元（CDU）集中“降溫”，再回流至設備循環利用，這一環節可消解85%的運行熱量；剩余的15%熱量則通過機柜封閉微通道短距送風快速散除。

　　一套組合拳下來，嘉庚智算中心的電能利用效率（PUE）低于1.2，遠低于2025年度全國算力設施PUE平均值1.46。這意味著每消耗1千瓦時電用于計算，僅有不到0.2千瓦時電損耗在散熱等環節。運行至今，能耗降低30%。

　　得益于這項先進技術，中心不僅能耗大幅降低，空間利用率也顯著提高。同等算力部署規模下，傳統風冷機房需要4臺機柜才能完成的設備排布，如今1臺機柜即可實現，節省設備占地空間75%。

　　“綠色升級”帶來的可觀變化遠不止于此。

　　“健康的算力運行環境，讓這套設備4年來始終保持滿負荷運行，每張計算卡上都有任務在跑。”謝文鈞算了一筆賬，盡管項目初期引入液冷配套基礎設施帶來了約20%的成本上浮，但得益于該技術在全生命周期內展現出的優異節能效果、極低的運維開銷以及設備壽命的延長，這部分溢價投入得到了持續補償，具備較高經濟性。

　　為進一步提升綠色能源利用比例，中心還聯動嘉庚創新實驗室的分布式光伏項目，將光伏發電接入智算中心UPS（不間斷電源系統），有效提升綠色能源的自發自用率和消納比例。

綠色算力轉化為產業動能

　　嘉庚智算中心的獨特價值，在于深度服務科研和產業。

　　在新能源和先進制造產業快速迭代的當下，如何縮短材料研發周期、降低試錯成本，始終是業界關注的焦點。為此，中心配備了高性能算力資源，能夠支持模型訓練、模擬仿真、大規模科學計算等多種任務。“如果只拼算力規模，我們跟其他算力中心比并沒有優勢。”謝文鈞坦言，真正的競爭力是用廈門大學積累的人工智能與電化學領域相關科研成果賦予算力靈魂，實現“算力+算法+數據+模型”的深度融合，為企業提供定制化、可落地的一體化解決方案。

　　中心由鄂維南院士和田中群院士領銜的人工智能應用電化學聯合實驗室（AI4EC Lab）負責核心運營。針對新能源電池材料研發中“實驗周期長、試錯成本高”的行業痛點，實驗室依托綠色算力底座和廈門大學在電化學領域數十年的科研積累，將復雜材料的微觀物理世界“搬”進了數字世界，構建起一座由算力驅動且有物理學約束的“復雜材料科學智能虛擬實驗室”。

　　在這座虛擬實驗室里，用戶只需輸入材料組分和配比，系統便可生成原子級電解液、電極界面的微觀初始結構，通過分子動力學計算，短時間內輸出相應的材料物理化學性質，在保證精度的同時兼顧效率。

　　“相較于傳統實驗范式，中心整合的一體化科學智能解決方案不僅在模擬效率、精度和尺度方面有較高水平提升,原本需要10天到半個月才能完成的一個體系實驗在一天之內即可完成，為我們在材料微觀機制研究方面提供了不同的科學視角，更重要是這套人工智能賦能的方案為我們產業材料數據庫的建設提供了幫助。”寧德時代廈門研究院負責人表示。

　　在產業端，這套方案已開始發揮實際效用。在電池研發領域，用戶通過中心提供的電解質材料機制分析和核磁共振圖譜的科學智能預測工具，可以更高效地開發新型電解液。在芯片制造的納米級電子電鍍行業，中心還推出了物理與數據驅動的電鍍配方研發智能系統，將以往依賴“老師傅經驗”的配方研發，轉化為科學的智能輔助計算。截至目前，中心已服務高校課題組超40個，服務新能源、新材料領域頭部企業兩家。

　　“我們與企業間不是簡單的算力供需關系，而是深度綁定的產業合作伙伴。”謝文鈞介紹，下一步，中心將以企業需求、產業場景為導向，將算力轉化為動力，不斷吸引科研團隊的優秀成果來豐富“算力-算法-數據-模型”的垂域服務體系，持續以綠色算力賦能產業轉型升級。（福建日報記者 傅韜旭 通訊員 黃亞男）