为何扩展AI计算性能需要全新的电源架构

NVIDIA Blog 2026/08/11 15:00 新闻

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摘要

NVIDIA及其合作伙伴正在推广800 VDC电源架构，以提高AI数据中心的效率和密度，并推出新的电源机架以及面向混合与全直流设施的开放标准。

<div id="bsf_rt_marker"></div>每一代加速计算都对底层基础设施提出了更高要求——更高的计算性能、更高的机架密度，以及更高效、可扩展的电力分配。瓶颈不仅仅在于瓦数，还在于电力如何从电网传输到GPU。在传统的电力传输中，电力以交流电（AC）的形式从电网输出，并经过多次转换，每一次转换都会增加开销和复杂性，尤其是在机架变得越来越密集的情况下。在下一代AI计算所需的功率水平下，即使是微小的低效也会迅速累积。800 VDC简化了这一路径。通过以更高电压的直流电（DC）分配电力，电网与加速器之间的转换级数更少——这意味着更多可用电力能够到达计算设备。NVIDIA DSX参考设计旨在引导AI工厂从当前的AC基础设施，经过混合架构，最终过渡到完全原生的800 VDC设施。NVIDIA、Google和Microsoft一直通过开放计算项目（OCP）共同开发800 VDC架构，并于2026年3月发布联合白皮书，于2026年7月发布LVDC固态变压器规范v0.3。已有80多家设备制造商和基础设施公司正在按照该规范构建产品。<h2>现有设施无需等待</h2>当今大多数AI工厂都是围绕AC配电设计的。NVIDIA MGX兼容的800 VDC电源机架将于2026年下半年推出，它创建了一种混合架构，将下一代机架级计算性能带入已建成并投入运营的设施。该机架设计用于嵌入现有AC基础设施，并向同一排内的计算机架提供800 VDC电力——无需对建筑的电气系统进行任何改动。NVIDIA数据中心基础设施副总裁Vladimir Troy表示：“800 VDC释放了大规模AI所需的计算性能和功率密度。通过OCP，NVIDIA正与80多家生态系统公司合作，为AI工厂提供一条切实可行的前进之路——而不仅仅是未来愿景。” 对于站点所有者来说，这一点很重要，因为已经进行的投资不会被搁置。土地、电力权益、建筑基础设施——混合架构在保留所有这些资产的同时，为更高的计算密度打开了大门。<h2>覆盖每个成长阶段的路线图</h2>800 VDC为AI工厂提供了一条扩展路线图，在成长的每个阶段都有入口。电源机架将是大多数运营商的起点——一条短期、兼容混合架构的路径，可通往更高密度的计算。对于正在建设专用AI工厂环境的运营商，排级电源中心（row power center）——一个为整排机架提供集中式电源的站点——使用架空800 VDC母线槽来跨多排机架扩展电力分配，每排支持高达2兆瓦，预计2027年可用。而对于正在设计的新设施，直流电源块（DC power block）——一种将电网电力一步直接转换为800 VDC的设施级单元——将实现大规模的中压直接转换：这是为未来十年规划的AI基础设施架构。<h2>开放标准意味着真正的供应链</h2>800 VDC架构规范定义了通用接口，使不同供应商的电源硬件能够在同一个800 VDC设施内协同工作。80多家公司正在按照这些规范进行开发，供应链正围绕开放标准形成。这些构建模块被纳入NVIDIA DSX参考设计中，为运营商提供了系统级蓝图，以便在扩展AI工厂时将电源架构、机架级计算和设施基础设施连接起来。Wood Mackenzie预计，到2040年，全球AI和数据基础设施投资将达到9万亿美元。能够吸纳这笔投资的设施，将是那些在计算需求超出基础设施承载能力之前就已解决电源架构问题的设施。NVIDIA、Google和Microsoft正在与更广泛的生态系统合作，确保800 VDC在运营商需要时已经准备就绪——并确保现有设施现在就有通向它的路径。阅读800 VDC <a target="_blank" href="https://www.opencompute.org/blog/powering-the-next-era-of-ai-how-google-microsoft-and-nvidia-are-standardizing-and-accelerating-the-industry-transition-to-lvdc">OCP博客</a>和<a target="_blank" href="https://nvdam.widen.net/s/nlpfg6lzfw/nvidia-800-vdc-industry-alignment-white-paper">NVIDIA 800 VDC白皮书</a>。了解有关<a target="_blank" href="https://docs.nvidia.com/dsx">NVIDIA DSX</a>参考架构指南的更多信息。

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# 为何扩展AI计算性能需要新的电源架构来源：https://blogs.nvidia.com/blog/800-vdc-power-architecture-ai-factory/ 每一代加速计算都对底层基础设施提出更高要求——更高的计算性能、更高的机架密度，以及更高效、可扩展的电力分配。瓶颈不仅仅在于功率大小，还在于电力如何从电网传输到GPU。在传统的电力传输中，电力以交流电（AC）形式从电网输出，经过多次转换，每一次转换都会增加额外开销和复杂性，尤其是在机架日益密集的情况下。在下一代AI计算所需的功率水平下，即使是微小的低效率也会迅速累积。 800 VDC简化了这一路径。通过以更高电压的直流电（DC）分配电力，电网与加速器之间的转换级数更少——这意味着更多可用电力能够到达计算设备。NVIDIA DSX参考设计旨在引导AI工厂从当前的AC基础设施，经由混合架构，过渡到完全原生的800 VDC设施。 NVIDIA、Google和Microsoft通过开放计算项目（OCP）共同开发800 VDC架构，并于2026年3月联合发布了白皮书（https://www.opencompute.org/documents/dcf-power-distribution-lvdc-white-paper-version-1-0-final-pdf-1），于2026年7月发布了LVDC固态变压器规范v0.3（https://www.opencompute.org/documents/ocp-sst-design-specification-v0-3-final-pdf）。已有80多家设备制造商和基础设施公司在基于该规范构建产品。 ## **现有设施无需等待** 如今大多数AI工厂都是围绕AC配电设计的。NVIDIA MGX兼容的800 VDC电源机架将于2026年下半年推出，它创造了一种混合架构，可为已建成并投入运营的设施带来下一代机架级计算性能。它可以插入现有AC基础设施，在同一排内为计算机架提供800 VDC——无需对建筑物电气系统进行任何改动。 “800 VDC解锁了大规模AI所需的计算性能和功率密度，”NVIDIA数据中心基础设施副总裁Vladimir Troy表示。“通过OCP，NVIDIA正在与80多家生态系统公司合作，为AI工厂提供一条切实可行的前进道路——而不仅仅是未来愿景。” 对于站点所有者而言，这一点很重要，因为已经做出的投资不必被搁浅。土地、电力使用权、建筑基础设施——混合架构保留了这一切，同时为更高计算密度打开了大门。 ## **适用于每个增长阶段的路线图** 800 VDC为AI工厂提供了规模化扩展的路线图，并在每个增长阶段都设有入口。电源机架是大多数运营商起步的地方——这是一条近期的、兼容混合架构的通往更高密度计算的路径。对于正在建设专用AI工厂环境的运营商，排级电力中心（row power center）——一个为整排机架提供集中供电的电力站——利用架空800 VDC母线槽将配电扩展到多排机架，每排支持高达2兆瓦，预计2027年可用。而对于正在设计的新设施，DC电力模块——一种将电网电力直接一步转换为800 VDC的设施级单元——将支持大规模的直接中压转换：这是为未来十年规划的AI基础设施架构。 ## **开放标准意味着真正的供应链** 800 VDC架构规范定义了通用接口，使来自不同供应商的电源硬件能够在同一个800 VDC设施内协同工作。随着80多家公司按照该规范进行构建，一个围绕开放标准的供应链正在形成。这些构建模块已纳入NVIDIA DSX参考设计中，为运营者提供了系统级蓝图，帮助他们在扩展AI工厂时将电源架构、机架级计算和设施基础设施连接起来。 Wood Mackenzie预计，到2040年，全球AI和数据基础设施投资将达到9万亿美元。能够吸纳这些投资的设施，必将是那些在计算需求超出其基础设施交付能力之前就解决好电源架构的设施。NVIDIA、Google和Microsoft正在与更广泛的生态系统合作，确保800 VDC能在运营商需要时准备就绪——并且现有设施现在就能找到通往这一目标的路径。 *阅读800 VDC的**OCP博客**（https://www.opencompute.org/blog/powering-the-next-era-of-ai-how-google-microsoft-and-nvidia-are-standardizing-and-accelerating-the-industry-transition-to-lvdc）和**NVIDIA 800 VDC白皮书**（https://nvdam.widen.net/s/nlpfg6lzfw/nvidia-800-vdc-industry-alignment-white-paper）。详细了解**NVIDIA DSX**（https://docs.nvidia.com/dsx）参考架构指南。*

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