[ 液冷智算一体机平台 | Liquid-Cooled AI Computing Platform ]

系统运行中
冷却系统正常
GPU负载: 87%
--:--:--
[ SYSTEM ARCHITECTURE ] 液冷系统拓扑
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ OUTDOOR COOLING TOWER ╔═══════════╗ ║ ┌─────┐ ║ ◄── 室外冷塔 (散热到大气) ║ │ ≋≋≋ │ ║ Cooling Capacity: 500kW ║ │ ≋≋≋ │ ║ Ambient Temp: 25°C ║ └──┬─┬──┘ ║ ╚════╪═╪══════╝ 冷水(25°C) 热水(35°C) ════════════════════════════════════════════════════════ 室外/室内分界 ╔═════════╩═╩═════════╗ ║ CDU (冷量分配) ║ ◄── Coolant Distribution Unit ║ ┌────┐ ┌────┐ ║ ● Primary Loop: 25°C ║ │PUMP│ │ HX │ ║ ● Secondary Loop: 35°C ║ └──┬─┘ └─┬──┘ ║ Flow Rate: 200 L/min ╚═════╪════════╪══════╝ 供水 回水 ╔═════╧════════╧══════╗ ║ MANIFOLD (分集水器) ║ ◄── 多路分配 ║ ├──┬──┬──┬──┬──┬──┤ ║ Ports: 8x IN / 8x OUT ╚══╪══╪══╪══╪══╪══╪══╝ 液冷管路 (Quick Connect) ╔══════════════════════════════════════════════════════════════════════╗ LIQUID-COOLED GPU SERVER (液冷算力服务器) ┌────────────────────────────────────────────────────────────────┐ Node-1 │ GPU: 8×H100 │ ████████ │ 45°C │ RUNNING │ 2.1 kW │ Node-2 │ GPU: 8×H100 │ ████████ │ 43°C │ RUNNING │ 2.0 kW │ Node-3 │ GPU: 8×H100 │ ████████ │ 46°C │ RUNNING │ 2.2 kW │ Node-4 │ GPU: 8×H100 │ ████████ │ 44°C │ RUNNING │ 2.1 kW │ Node-5 │ GPU: 8×H100 │ ██████░░ │ 38°C │ PARTIAL │ 1.5 kW │ Node-6 │ GPU: 8×H100 │ ░░░░░░░░ │ 25°C │ STANDBY │ 0.2 kW │ └────────────────────────────────────────────────────────────────┘ Total: 48× NVIDIA H100 │ Memory: 3.84 TB HBM3 │ Power: 10.1 kW ╚══════════════════════════════════════════════════════════════════════╝ ╔══════════════════════════════════════════════════════════════════════╗ HIGH-SPEED NETWORK (高速交换设备) ┌──────────────────┐ ┌──────────────────┐ ┌──────────────────┐ InfiniBand 400G │ │ RoCE Switch │ │ Ethernet 100G ▓▓▓▓▓▓░░ 392G │ │ ▓▓▓▓▓░░░ 200G │ │ ▓▓▓▓░░░░ 48G │ └──────────────────┘ └──────────────────┘ └──────────────────┘ ╚══════════════════════════════════════════════════════════════════════╝ ╔══════════════════════════════════════════════════════════════════════╗ STORAGE SERVER (存储服务器) ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ NVMe Pool │ 20TB × 24 │ ▓▓▓▓▓▓▓░░░ │ R: 28GB/s W: 12GB/s │ HDD Array │ 18TB × 60 │ ▓▓▓▓▓░░░░░ │ RAID-6 │ 1.08 PB │ Cache Tier │ Optane │ ▓▓▓▓▓▓▓▓▓░ │ Hot Data: 2.4TB │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ╚══════════════════════════════════════════════════════════════════════╝ ╔═══════════════════════╗ ╔═══════════════════════╗ ╔═════════════════╗ UPS 电源系统 消防系统 动环AI预警 ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌───────────┐ 在线模式 │ 气体灭火 │ 温湿度 │ │ ├─ 容量: 200kVA │ │ ├─ 七氟丙烷 │ 漏水 │ │ ├─ 电池: 30min │ │ ├─ 烟感: OK 烟雾 │ │ └─ 负载: 78% │ └─ 状态: READY 门禁 │ █████████░ 92% │ ████████████ 电力 │ └─────────────────┘ └─────────────────┘ └───────────┘ ╚═══════════════════════╝ ╚═══════════════════════╝ ╚═════════════════╝ ╔══════════════════════════════════════════════════════════════════════╗ AI 节能系统 (Smart Power Management) ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐ 智能调度 │ 负载预测 → 动态分配 → 节能 18.7% ↓ │ 温控优化 │ AI控温 → 冷量按需 → 能效 +12.3% ↑ │ 峰谷调度 │ 错峰运行 → 电价优化 → 成本 -15.2% ↓ │ └──────────────────────────────────────────────────────────────────┘ Today Saved: 847 kWh │ CO₂ Reduced: 423 kg │ Mode: ECO ╚══════════════════════════════════════════════════════════════════════╝ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
[ SYSTEM LOG ] tail -f /var/log/dtct.log
[ AI MODELS & AGENTS ] 运算任务
◆ DeepSeek-V3 (671B)
● INFERENCE │ Batch: 32 │ Tokens/s: 1,247
├─ Layer 1-80:  ▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓
├─ Attention:   ▓▓▓▓▓▓▓▓░░
└─ MoE Router:  ▓▓▓▓▓▓░░░░
◆ Qwen-2.5-72B-Instruct
● TRAINING │ Epoch: 3/10 │ Loss: 0.0234
├─ Forward:   ▓▓▓▓▓▓▓▓▓░
├─ Backward:  ▓▓▓▓▓▓▓░░░
└─ Optimizer: ▓▓▓▓▓░░░░░
◆ LLaMA-3.1-405B
● DISTRIBUTED │ Nodes: 4 │ Pipeline Parallel
◇ Agent: 代码审查助手
● ACTIVE │ Tasks: 127 │ Queue: 3
├─ Reasoning:  ████████░░
├─ Tool Call:  ██████░░░░
└─ Response:   ████░░░░░░
◇ Agent: 数据分析专家
● PROCESSING │ Dataset: 2.3TB │ Progress: 67%
◇ Agent: 多模态理解
◐ QUEUED │ Priority: HIGH │ ETA: 2min
[ RESOURCE MONITOR ] htop
GPU Memory Usage: █████████████████████████████████████░░░ 87% (3.34/3.84 TB) Network I/O: ████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 48 Gbps ↑↓ Storage (NVMe): ██████████████████████████░░░░░░░░░░░░░░ 64% (12.8/20 TB) Cooling Efficiency: ████████████████████████████████████████ PUE: 1.15
[ EDGE AI INFERENCE ] 边缘智能推理服务
🤖 具身智能 - 图像计算
● REALTIME │ Latency: 8ms │ FPS: 120
├─ 视觉感知:  ▓▓▓▓▓▓▓▓▓░ YOLO-X
├─ 姿态估计:  ▓▓▓▓▓▓▓░░░ HRNet
├─ 深度感知:  ▓▓▓▓▓▓░░░░ MiDaS
└─ 路径规划:  ▓▓▓▓▓░░░░░ RRT*
🚁 无人机 AI 解析
● STREAMING │ Drones: 12 │ 4K@30fps
├─ 目标检测:  ▓▓▓▓▓▓▓▓░░ 车辆/行人
├─ 地形分析:  ▓▓▓▓▓▓▓░░░ 3D重建
├─ 异常识别:  ▓▓▓▓▓░░░░░ 火情/入侵
└─ 轨迹跟踪:  ▓▓▓▓▓▓░░░░ Multi-Obj
🏭 工业视觉检测
● ACTIVE │ Lines: 6 │ Defect Rate: 0.02%
├─ 缺陷检测:  ▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓ 99.8%
└─ OCR识别:   ▓▓▓▓▓▓▓▓░░ 批量
🚗 自动驾驶推理
● V2X │ Vehicles: 48 │ Edge Nodes: 8
├─ BEV感知:   ▓▓▓▓▓▓▓▓░░
└─ 预测规划:  ▓▓▓▓▓▓░░░░