Bagaimana Raksasa Energi Baru Menghidupkan Bangunan Super Tunggal AI Terbesar di Dunia
Pada 6 Agustus, Envision Group meluncurkan 'Envision Ulanqab Xinghe Base' di Ulanqab, yang menampilkan bangunan super tunggal AI terbesar di dunia dengan luas lebih dari 120.000 meter persegi dan kapasitas terencana 2GW. Fasilitas ini mengintegrasikan energi terbarukan, penyimpanan, distribusi daya, dan pendinginan untuk menyediakan energi yang stabil bagi kluster AI besar, menyoroti pergeseran persaingan dari kinerja chip ke efisiensi sistem.
Envision Group, perusahaan energi baru, telah meluncurkan 'Envision Ulanqab Xinghe Base' di Ulanqab, Tiongkok, yang mencakup bangunan tunggal superkomputer AI terbesar di dunia, dengan luas lebih dari 120.000 meter persegi (setara dengan 20 lapangan sepak bola standar) dan total kapasitas yang direncanakan sebesar 2GW. Basis ini dirancang untuk mendukung satu juta kartu secara paralel dan komputasi tingkat petaflop. Seiring skala klaster AI yang meningkat dari sepuluh ribu menjadi satu juta kartu, konsumsi daya melonjak dari megawatt menjadi gigawatt, menjadikan pasokan listrik sebagai hambatan yang kritis. Ulanqab dipilih karena kaya akan sumber daya angin dan surya, dengan 67% listriknya berasal dari sumber hijau. Envision menggunakan model cuaca 'Tianji' untuk prakiraan, model energi 'Tianshu' untuk penjadwalan, dan sistem operasi IoT EnOS untuk eksekusi, menciptakan lingkaran umpan balik real-time untuk mengubah energi terbarukan yang intermiten menjadi daya yang stabil. Fasilitas ini menggunakan catu daya DC 800V dengan SST dan BESS untuk mengurangi kerugian konversi dan mengintegrasikan solusi pendinginan seperti pendingin udara dan cairan. Envision mengklaim sistem ini mencapai keluaran komputasi sepuluh kali lipat per area dibandingkan pusat data tradisional. Envision berencana membangun pusat komputasi AI hijau sebesar 5GW di gurun global pada tahun 2030, dengan basis Xinghe sebagai langkah pertama, menggeser persaingan menuju efisiensi tingkat sistem dalam daya, pendinginan, dan infrastruktur.
Sumber: QbitAI 量子位 —
asli
