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Data Center Knowledge更新于 10月27日 19:33

AI 功耗剧烈波动倒逼芯片到电网的协同设计变革

AI Power Spikes Demand Chip-to-Grid Design Changes

AI 导读

AI 数据中心功率可在秒级甚至毫秒级骤升骤降,数百兆瓦的突然跌落可能引发广域电网扰动,业界呼吁芯片厂商、运营商、公用事业与基础设施方协同应对。Nvidia 电气设计工程师 Sai Somayajula 称,机架功率已从 H100 时代的约 40 kW 升至 Blackwell 的约 150 kW,Vera Rubin 目标约 240 kW,未来 800V 直流配电下或达每机架 1 MW,Nvidia 已加入机架级储能与控制,并推出 DSX 架构。Oracle 的 Stargate 数据中心园区已 60% 至 70% 投入运营,规划达吉瓦级规模。

正文 · AI 翻译

AI数据中心功耗的快速波动威胁电网稳定,需要芯片制造商、运营商、公用事业和基础设施提供商协同采取从芯片到电网的策略。

2026年10月6日

AI数据中心的开发者和运营商不仅被迫面对其设施耗电量有多大,还要面对这一需求能以多快的速度骤升骤降,从而产生可能波及整个电网的频率偏移。在近期于达拉斯举行的Data Center World Power会议(2026年9月21日至23日)上,与会专家警告称,极端事件——例如AI用电量突然下降数百兆瓦——如果得不到缓解,可能引发广域扰动。

现代电网的设计初衷是可靠性和稳定性。早晚高峰可以预测,这使电网运营商有时间启动额外发电机组,然后再逐步降下来。一些提供额外电力的涡轮机可以在几分钟内同步并网,而另一些则需要30分钟甚至更久。这种节奏与AI工作负载并不兼容,后者可以在数秒甚至数毫秒内骤升骤降。与会专家强调,没有任何一家公司能够独自解决这一挑战;这需要芯片供应商、数据中心运营商、公用事业和基础设施提供商协同努力。

Nvidia首席电气设计工程师Sai Somayajula表示,Nvidia不断上升的机架功率密度会带来上游影响。几年前,传统数据中心机架通常使用5-10 kW。到了Nvidia的H100时代,这一数字攀升至每机架约40 kW。Blackwell级系统将其推高至约150 kW,而Vera Rubin代的目标是每机架约240 kW。

“我们预计,未来出现800伏直流配电时,每机架功率可达1 MW,”Somayajula指出。“随着AI不断演进并解决更复杂的任务,机架内的功率密度每一代都在上升。”

为了减弱负载快速波动的影响,Somayajula表示,Nvidia已在机架层面增加了储能和控制装置,以平抑机架内的快速波动,并使交流输入保持在电网要求范围内。

据与会专家称,电网运营商正越来越多地要求数据中心具备穿越能力——即在短时电压扰动期间保持连接——并为电网缓冲波动剧烈的AI工作负载。

今年早些时候,Nvidia推出了其DSX架构,该架构结合了芯片、散热、系统和软件技术,以最大化AI工厂吞吐量。它包括高速遥测和先进分析功能,用于表征和缓解振荡,将未使用的功率余量分配给GPU,并通过温水液冷降低冷却功耗。

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然而,Somayajula强调,Nvidia无法独自解决所有这些问题。“AI工作负载、机架密度和功率动态要求我们重新思考一直以来设计数据中心的方式,”他说。“这就是为什么我们与业界合作、公开共享信息,并从机架到电网全程协同设计,而不是各自为战。”

“AI工作负载、机架密度和功率动态要求我们重新思考一直以来设计数据中心的方式。”——Sai Somayajula,Nvidia首席电气设计工程师

Oracle Cloud核心基础设施工程架构师Rajesh Gopanath表示,其中一些理念正在Oracle位于得克萨斯州阿比林的AI设施中付诸实施。他说,Oracle的Stargate数据中心园区已有60%至70%投入运营,并计划建设吉瓦级规模的园区。由于算力需求超过了电网建设速度,Oracle被迫将更多能源和发电专业知识引入内部。

“算力昨天就需要,但基础设施因变电站、输电或电网不可用而延迟,”Gopanath说。“我们无法获得足够的涡轮机、往复式发动机或天然气。”

Gopanath认为,用少数几台200 MW涡轮机支撑一个1 GW园区会形成单点故障。更小的模块可以提高韧性,同时不会使运营变得难以管理。“也许30 MW会是一个不错的规模。但你必须确定每栋数据中心建筑的最佳规模:‘我们应该建100 MW的建筑、300 MW的建筑,还是500 MW的建筑?’”他说。“我们必须找到最佳平衡点,确保从机架层面起都具备合适的可用性水平。”

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Gopanath警告了次同步振荡,即低于美国电网60 Hz运行频率的频率。这些振荡如果被AI数据中心的行为激发,可能引发机械共振,导致灾难性故障,包括涡轮机轴损坏。

“这种灾难性故障是可能的,因此我们必须确保它不会发生,”Gopanath说。“所有这些问题都无法靠单一技术解决;你可能需要电容器、电池、不间断电源、低电压穿越、功率平滑和快速响应发电。”

三菱电机电力产品公司电力系统工程部门负责人David Roop表示,支持AI工作负载需要在变电站和电网层面进行协同投资。成功取决于一种“从芯片到电网”的方法,该方法需兼顾短时和长时储能、谐波性能、电能质量以及本地电网特性。

“数据中心将通过理解公用事业公司的要求、控制需求以及分层方法所需的架构标准,在电网可靠性方面发挥更大的作用,从而实现更快的项目交付并降低项目风险,”Roop说。“新的指南、新的标准和新的合规标准正在出台,以便我们能够更快地应对不稳定性。”

Drew Robb从事全职专业写作和编辑工作已超过二十年。他目前为多家IT出版物担任自由撰稿人。

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