AI训练集群
用于大规模AI模型训练的计算集群，通常由大量GPU/TPU组成，网络拓扑按机架、节点、超节点分层组织，通信效率直接影响训练性能。
时间轴 (近 90 天)
AI训练集群和数据中心的电力消耗已成为电网规划中不可忽视的变量。
在AI训练集群中，GPU之间的通信拓扑常按机架、节点、超节点分层组织。
科技公司常需为大型AI训练集群配套建设专用发电厂或变电站，并往往选择土地成本低、审批流程相对宽松的地区。
数据中心是支撑AI训练与推理的物理载体，典型特征是极高的电力密度与散热需求。
核电能提供24小时稳定、低碳的基荷电力，与AI训练集群的刚性负载高度匹配。
当前全球最大的AI训练集群功耗多在数百兆瓦级。
AI训练集群对电力供应、散热能力和网络带宽的要求远超传统数据中心，且物理上高度集中，一旦关键节点受损，整个训练任务可能中断且难以快速恢复。
一座中型AI训练集群动辄需要数万张GPU
大型AI训练集群普遍采用蒸发冷却塔或直接液冷方案来维持GPU芯片在高负荷下的工作温度
高密度AI训练集群的单柜功耗已突破100kW
全部知识事实 (9)
AI训练集群和数据中心的电力消耗已成为电网规划中不可忽视的变量。
50%待验证在AI训练集群中，GPU之间的通信拓扑常按机架、节点、超节点分层组织。
50%待验证科技公司常需为大型AI训练集群配套建设专用发电厂或变电站，并往往选择土地成本低、审批流程相对宽松的地区。
50%待验证数据中心是支撑AI训练与推理的物理载体，典型特征是极高的电力密度与散热需求。
50%待验证核电能提供24小时稳定、低碳的基荷电力，与AI训练集群的刚性负载高度匹配。
50%待验证AI训练集群对电力供应、散热能力和网络带宽的要求远超传统数据中心，且物理上高度集中，一旦关键节点受损，整个训练任务可能中断且难以快速恢复。
50%待验证一座中型AI训练集群动辄需要数万张GPU
50%待验证大型AI训练集群普遍采用蒸发冷却塔或直接液冷方案来维持GPU芯片在高负荷下的工作温度
50%待验证高密度AI训练集群的单柜功耗已突破100kW
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