算冷协同优化
算力调度与制冷系统智能协同，实现整体能效最优
算力负载
85%
制冷功率
37 kW
平均温度
24.6°C
实时PUE
1.44
协同模式
自动
活跃策略
2
算力负载与制冷功率关联分析
- 算力负载(%)
- 制冷功率(kW)
- 温度(°C)
优化方案对比分析
- 制冷功率(kW)
- PUE
当前状态
制冷:37 kW
PUE:1.44
成本:156.8 kW
优化方案1
制冷:34 kW
PUE:1.4
成本:149.2 kW
优化方案2
制冷:32 kW
PUE:1.38
成本:145.6 kW
优化方案3
制冷:35 kW
PUE:1.41
成本:151.3 kW
智能协同调度建议
算力迁移至低温区域
高优先级将高负载任务从机柜A3-A5迁移至温度较低的B1-B3区域，可降低局部热点
预计节能
85.6 kWh
温度降低
2.3°C
PUE改善
-0.02
可行性
92%
动态调整空调设定温度
高优先级根据实时算力负载，动态调整空调设定温度在22-25°C范围内
预计节能
125.3 kWh
温度降低
0°C
PUE改善
-0.03
可行性
95%
错峰调度非紧急任务
中优先级将非紧急计算任务调度至夜间低温时段（23:00-06:00），利用自然冷却
预计节能
156.8 kWh
温度降低
1.5°C
PUE改善
-0.04
可行性
78%
优化冷热通道气流组织
中优先级调整机柜布局，强化冷热通道隔离，提升制冷效率
预计节能
98.2 kWh
温度降低
1.8°C
PUE改善
-0.025
可行性
65%
未来12小时负载与制冷预测
- 算力负载(%)
- 制冷功率(kW)
预测洞察
预计在未来12小时内，算力负载将在10:00-14:00达到峰值（95%），建议提前2小时启动预冷策略， 将空调设定温度降低1°C，以应对高负载带来的温升。同时，可将非紧急任务调度至夜间低负载时段。