集装箱式AIDC成为柏林GTC焦点，但已在济南这所大学建成投用两年-浪潮信息

近日，预制化、集装箱式智算中心建设模式成为GTC柏林大会的关注焦点。全球头部AI计算厂商发布模块化AI工厂参考设计，探索通过工厂预制、模块化集成，将更多现场建设与调试工作前移至工厂，推动部署周期从数月缩短至数天。随着AI算力需求持续增长，这一建设模式正成为缩短智算中心交付周期、加快高密算力部署的重要路径。而预制化AIDC在国内科研场景早有实践，济南大学采用这一模式建设的智能算力平台已稳定运行两年多。

一个多月的寒假，37个IT机柜，一座需要从零建设的智算中心。这是济南大学推进材料、化学、信息、地球系统科学等领域前沿研究时面临的现实难题。随着科研数据规模持续增长，复杂数值模拟、大数据分析等科研任务对算力提出了更高要求，但传统建设周期往往长达一年以上，现有机房又难以承载高密度计算设备，如何让科研算力快速投入使用，成为学校亟需解决的问题。

对此，济南大学采用了浪潮信息预制化AIDC解决方案，仅用40天便完成智能算力平台建设。以集装箱为载体，通过工厂预制、模块化集成和承重结构、供配电、散热设计等创新，项目解决了工期紧迫、机房承载不足等难题，实现快速交付、高密部署。相比传统机房建设模式，建设周期缩短超80%，算力密度提升至5倍。目前，该算力平台已稳定运行两年以上，持续支撑学校科研创新，为预制化AIDC应对高校算力快速部署需求提供了实践参考。

01 建设困局：算力需求迫切，传统机房难以快速交付投用

材料、化学、信息、地球系统科学等研究涉及海量数据分析与复杂数值模拟，伴随科研精度与分析效率提升，科研数据呈指数级增长，原有数据中心难以满足飙升的算力需求，济南大学亟需新建智能算力平台。但在一个多月的寒假窗口内完成建设投运，同时满足高密度算力部署要求，对建设效率和基础设施承载能力提出了双重挑战。

■ 工期紧迫，传统土建部署效率低：新建智算中心项目需要在一个多月的寒假期间内实现建成投运，以保障科研任务及学校教学管理的顺利开展。而传统土建模式涉及土建施工、供配电及制冷系统安装、设备部署和系统调试等多个环节，建设周期往往长达一年甚至更久，难以满足算力平台快速上线的需求。

■ 机房承载能力不足，难以满足高密度算力需求：每日PB级海量科研数据的高效处理与实时分析需要大规模高密度计算资源支撑，而学校现有机房受建筑空间、楼板承重、电力容量、散热效率等条件限制，难以承载高密服务器部署，无法满足学校科研算力需求。

02 快速、高密、绿色，浪潮信息预制化AIDC助力济南大学科研创新提质增效

为应对上述挑战，济南大学智能算力平台建设采用浪潮信息预制化AIDC解决方案，以集装箱为载体，将机柜、供配电、制冷、监控、消防等基础设施进行模块化集成，并在工厂完成预集成与预测试，通过按需部署4个预制化集装箱，仅用40天便快速建成了一整套智算中心，部署密度达传统机房的5倍，建设周期缩短80%以上，风冷PUE从1.5直降至1.2，为前沿科研提质增效提供高效、高密、绿色的算力支撑。

济南大学集装箱式智算中心.jpg

＞快速交付，40天建成交付整套小型智算中心：方案采用模块化集成、工厂预制化生产，在12m*3m的定制化集装箱内集成IT机柜、制冷系统、模块化UPS及配电系统、智能监控管理系统、配套物理设施等模块单元，工厂预装调试率高达95%；同时，预制化集装箱机房不受现场条件和地域限制，仅需平整土地、完成硬铺装，接入水电和网络即可快速部署，无需传统机房建筑施工，建设周期缩短80%以上，部署37个IT机柜的小型智算中心仅用40天快速建成交付，远超传统基建效率。

＞高密部署，算力密度高达传统机房5倍：方案采用预制化高度集成、加强型承重结构设计以及柜级独立供电分配设计，突破传统机房承载条件限制，并通过封闭冷热通道设计隔离冷热气流，配合高效风冷机组精准送风，支撑高密算力设备稳定运行，算力密度提升至传统机房的5倍；同时支持GPU加速与分布式存储架构，满足科研影像实时解析、三维建模等高密度计算需求，数据处理效率提升了3倍。

此外，预制化集装箱采用全密闭式金属箱体结构、多层保温和IP55级防水防尘设计，能够有效阻隔外界高温高湿空气、雨水、灰尘侵入；同时集成高效制冷模组与智能控温系统，采用密闭冷热通道设计，搭配列间空调精准控温，模块化UPS动态调节功率，制冷效率提升40%，风冷PUE从1.5直降至1.2，每年可节省电费20%。

03 从40天交付到两年多运行，预制化AIDC提供可借鉴的建设路径

目前，济南大学智能算力平台已稳定运行超两年，持续为前沿科研领域的复杂模拟、海量数据分析及人工智能研究提供算力支撑。这一实践的价值不仅在于40天建成一座智算中心，更在于探索了适应高校科研算力快速部署需求的新路径：依托工厂预制、模块化集成压缩现场施工调试周期，同时通过高密度集成与供配电、制冷系统协同设计等，提升有限空间算力承载能力、兼顾运行能效。对于建设周期紧、机房条件受限的高校及科研院所，济南大学预制化AIDC的建设实践为科研算力快速落地提供了可借鉴的参考。

可复制的是实施方法，而非固定参数。高校科研任务多种多样，算力需求和建设条件也各不相同。该项目真正可迁移的经验，在于把原本串联的建设流程重构为并行推进，基础设施的集成与调试前移至工厂，现场同步开展场地、市政配套施工。高校算力平台可与科研任务同步规划，不必等待漫长的基建周期。项目管理重心从现场施工组织，转向工厂预制与现场准备协同，提前落实场地承重、水电接口、运输吊装等关键条件，以保障交付工期。

两年运行实践，验证方案的长期适用性。自投运两年多以来，济南大学智能算力平台持续支撑各类前沿科研计算任务。依托箱体防护、封闭冷热通道、智能温控等设计，平台能够适应复杂室外环境，保障算力设备稳定运行。项目实践表明，预制化AIDC不仅具备快速交付的核心优势，也能满足科研场景长期、持续的算力承载要求，为高校与科研院所建设高密智算基础设施提供可借鉴的实践样本。

从40天建成投运，到稳定运行超两年，济南大学的实践表明科研算力的竞争，不只发生在芯片性能与算力规模层面，也发生在"多快能把算力用起来"这一环节。以工厂预制、模块化集成为核心的预制化集装箱式AIDC建设方案，正在为高校及科研院所提供一条周期更短、约束更少的算力落地路径。

#教育 #科研 #智算中心建设

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