Schneider Electric 与 AMD 发布了一项联合开发的参考设计，旨在作为数据中心运营商部署高密度 AI 基础设施的蓝图。

该设计围绕 AMD 的 Helios 机架级平台构建，可支持功率密度最高达 246kW 的 AI 机架，以及 IT 容量最高达 10.4MW 的模块化多集群环境。为便于理解这一密度水平，传统企业数据中心机架通常运行在 5–15kW 区间，这意味着该蓝图针对的是由 GPU 密集型 AI 训练和推理工作负载推动的单机架功耗数量级提升。两家公司表示，该参考设计既可供建设新 AI 工厂的运营商使用，也可用于将高密度 AI 基础设施改造部署到现有数据中心的运营商。

Schneider Electric 数据中心解决方案架构全球总监 Rob Bunger 表示，随着 AI 工作负载不断加剧，数据中心基础设施正被推向他所称的“前所未有的极限”，而该设计正是在这一背景下推出的。

Bunger 告诉 AI Business：“运营商必须在降低部署风险的同时，管理显著更高的功率密度、散热需求和运营复杂性。”

仿真工具与基础设施覆盖范围

为应对这些挑战，该设计纳入 Schneider Electric 的 ETAP 和 EcoStruxure IT Design CFD 仿真工具，使运营商能够在部署前测试、预测和管理基础设施性能。

该参考设计覆盖四个基础设施领域：设施供电、设施冷却、IT 空间和生命周期软件。两家公司表示，通过对数据中心物理基础设施性能进行建模，该蓝图可通过明确供电、冷却和 IT 基础设施应如何组织来缩短规划流程。

Bunger 补充说：“这些能力有助于组织更快地建设可靠、可扩展的 AI 工厂，同时提高信心、降低风险并减少复杂性。”

该设计还具备实时监控与分析、AI 驱动的预测性维护，以及覆盖供电、冷却和 IT 基础设施的系统级优化能力。

AI 基础设施部署成为一项工程挑战

该蓝图发布之际，AI 基础设施部署的重点正发生转变——从获取计算能力，转向在整个运营体系中整合复杂系统，包括供电、冷却、网络和持续管理。这一转变推动了供应商合作浪潮，产生了预先验证的参考架构，因为单个运营商越来越难以独立整合机架级 GPU 系统、液冷和高压配电。

Bunger 表示：“AMD Helios 参考设计通过一项联合开发并经过验证的蓝图，弥合了先进 AI 计算平台、能源技术与现实数据中心实施之间的差距。尽管电力获取仍是行业的一项主要限制因素，但有工程支撑的参考设计使组织能够以更高的信心、效率和可靠性，更快地从规划走向部署。”

Bunger 提到电力是一项限制因素，反映了行业内广泛报道的一项挑战：公用事业互联时间表、电网容量限制和地方许可审批，已成为多个地区超大规模和企业级 AI 建设的重要瓶颈。

该设计旨在支持模块化扩展，可容纳面向新建部署、IT 容量最高达 10.4MW 的 AI 集群，同时也为现有设施提供能够处理高密度 AI 工作负载的基础设施。

标准验证

该参考设计已按 ANSI 标准完成面向美国部署的验证，并计划扩展该框架，以支持面向全球实施的 International Electrotechnical Commission (IEC) 标准。

来源：AI Business