KAYTUS,一家 IT 基础设施产品和解决方案的领先供应商,宣布推出其高密度风冷 AI 计算集装箱式机柜——EVOLEEN-I5000s。专为 AI 应用而设计,EVOLEEN-I5000s 相比传统风冷机柜计算密度提高 6 倍。支持高达 50kW 的散热,并实现 25%的节能,这一创新解决方案有望显著提高下一代风冷 AI 数据中心的效率。
现代 AI 数据中心的特点是高密度部署以释放巨大的计算能力。随着对 AI 应用需求的激增,平衡散热和高密度的高效热管理变得至关重要。这种不断增长的需求推动了现有数据中心为适应 AI 进行升级,而新建的风冷数据中心也必须具备满足这些严格要求的能力。此外,许多国家正在实施环保运营法规,使得建设低碳足迹的数据中心成为行业的首要任务。
为响应不断变化的行业趋势,KAYTUS 推出了 EVOLEEN-I5000s,这是专门为 AI 应用设计的下一代集装箱式计算基础设施。这些高密度、风冷的 AI 计算机柜在模块化架构中提供了卓越的计算能力密度和能源效率。与主流 CPU 和异构加速器兼容,它将计算、存储和网络功能无缝集成到一个单元中。每个机柜支持 20 - 50kW 的功率,满足高达 80%的计算和网络需求。此外,它配备了配电、UPS、冷却、监控和消防系统,能够实现高效和精简的数据中心建设。专为模块化、效率、优化和智能管理而设计,EVOLEEN-I5000s 支持广泛的应用,包括自动驾驶、生物制药、生成式 AI 和智能制造。
高密度、高能效、快速交付和智能操作——集于一体的解决方案
高密度部署和卓越的计算能力:EVOLEEN-I5000s 在一个 47U 机柜中支持多达 40 个加速器卡和 10 个 CPU,总计算性能超过传统风冷机柜的六倍。这种高密度设计显著减少了空间和功耗,优化了数据中心效率。通过分别将模块放置和建设空间减少 40%和 60%,EVOLEEN-I5000s 最大限度地提高了现代 AI 驱动数据中心的整体运营效率。
高效散热:EVOLEEN-I5000s 机柜采用密封冷通道和双组空调控制系统优化冷却效率。基于服务器参数的模拟增强了热交换性能,允许更好地放置机柜和行空调,同时防止局部过热。在空调故障的情况下,双组控制策略保持系统可靠性和能源效率,确保连续有效的散热。
节能:EVOLEEN-I5000s 集成系统相比传统数据中心实现了超过 25%的节能。其完全集成的兆瓦级电源链显著提高了电源供应效率,减少能源损失超过 30%。此外,通过利用高温进水,冷却系统的能源效率提高了 10%以上,为数据中心运营提供了高度优化和可持续的解决方案。
快速部署:EVOLEEN-I5000s 采用模块化设计和简化的安装方法,将数据中心的建设时间减少多达 70%。由于对空间、冷却能力和功率分配的要求简化,数据中心可以在短短一周内建成并全面投入运营。
安全和智能操作:集成的 AI 管理平台提供实时环境监测和 2D/3D 可视化,简化了操作和维护。关键冷却组件可以远程控制,基于 AI 的监控系统将数据中心的稳定性和安全性提高了 30%,确保可靠和高效的运营。
在大型数据中心升级为 LLM 应用的成功实施案例
KAYTUS 已成功部署 EVOLEEN-I5000s 来升级一个大型数据中心以用于 LLM(大型语言模型)训练。一个能源客户需要增强其现有的数据中心基础设施以支持具有 1000 亿参数的 LLM 训练,这需要巨大的计算能力。现有的数据中心最初设计为每个机柜支持 6kW 并容纳多达 18 个 2U 服务器,在适应 AI 工作负载时面临功率和空间限制——每个 AI 服务器需要两个机柜。此外,传统的风冷解决方案也难以管理超过 20kW 的机柜散热,而当地法规对能效提出了严格要求,新数据中心的电源使用效率(PUE)必须低于 1.25。
针对客户的挑战,KAYTUS 推出了其 42kW 高密度风冷 AI 计算机柜解决方案,提供卓越的计算性能,实现了超过传统机柜六倍的计算密度。该解决方案保持 PUE 低于 1.25,以确保最大的能源效率。它成功满足了 AI 应用的高性能要求,同时优化了数据中心的空间和能源使用,减少了 40%的模块部署和 60%的建设空间。此外,通过启用模块内 IB 网络,该解决方案降低了 IB 电缆成本 50%,为客户提供了针对高级 AI 工作负载定制的高性能、节能和智能基础设施解决方案。EVOLEEN-I5000s 凭借其高密度设计、高效的电源管理和卓越的冷却能力有效地解决了所有这些挑战,成为 AI 基础设施升级的理想解决方案。
关于 KAYTUS
KAYTUS 是一家领先的 IT 基础设施解决方案提供商,为云、AI、边缘计算和其他新兴应用提供各种创新、开放和环保的产品。凭借以客户为中心的方法,KAYTUS 通过其适应性强的商业模式对用户需求做出敏捷响应。更多信息请访问 KAYTUS.com


