标杆案例 · 算力

空港智算中心 AI 底座及运维平台项目

万 P 级算力底座 + AI 运维平台 + 数字孪生,全栈交付标杆

AI底座BA/PLC/SCADA液冷控制DICM数字孪生

客户背景

空港智算中心是河南省重点算力基础设施项目,面向 AI 训练、推理和产业智能化提供服务

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业主类型

智算中心运营方,面向区域 AI 企业与科研机构提供 GPU 算力租赁和平台服务。

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项目规模

万 P 级算力集群,涵盖 AI 底座、运维平台、BA、液冷控制、PLC、SCADA、DICM、数字孪生全栈系统。

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项目周期

2024-2025,从设计到交付运营,涵盖土建配套、设备集成、平台部署、系统联调全阶段。

核心挑战

多系统协同难

AI 底座、BA 楼宇自控、液冷控制、PLC、SCADA、DICM 等 7+ 子系统来自不同厂商,数据协议异构,统一纳管难度极大。

运维可视化缺失

传统智算中心运维依赖人工巡检和独立监控面板,缺乏统一的数字孪生视图,故障定位平均耗时 30 分钟以上。

液冷系统风险

万 P 级 GPU 集群采用液冷散热,管路泄漏可能导致数百万设备损坏。液冷控制系统必须与 BA/动环实现毫秒级联动。

吉之星方案

AI 底座层

部署 GPU 集群 + InfiniBand 高速网络 + 分布式存储,支持多租户资源隔离和动态调度。算力调度平台实现 GPU 利用率 85%+。

控制层(BA + PLC + SCADA + 液冷)

统一接入 Modbus/SNMP/BACnet 协议,2000+ 传感器实时采集。液冷 CDU 控制与 BA 系统联动,管路泄漏检测响应 < 500ms。

平台层(DICM + 数字孪生)

自研 DICM 平台统一纳管所有子系统,数字孪生引擎基于实时数据驱动 3D 可视化。运维人员通过单一界面掌握全中心运行状态。

AI 运维平台

基于历史运行数据训练故障预测模型,GPU 故障提前 48 小时预警。自动化工单系统将故障响应时间从 30 分钟压缩至 5 分钟。

关键成果

万P级
算力规模
7+
子系统统一纳管
85%+
GPU 利用率
5min
故障响应时间
500ms
液冷泄漏响应
48h
故障提前预警

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