绿色计算新标杆：Ciuic液冷机房跑DeepSeek的减碳实践

在“双碳”目标驱动下，中国数字经济正加速向绿色、低碳、高效的方向转型。作为算力基础设施的核心组成部分，数据中心的能耗问题日益受到关注。据《中国数据中心能耗现状白皮书》显示，2023年全国数据中心总用电量已突破2500亿千瓦时，约占全社会用电量的2.8%。如何在保障算力供给的同时实现节能减排，成为科技企业亟需破解的难题。

在此背景下，Ciuic依托其自主研发的全栈式液冷技术，在AI大模型训练场景中实现了重大突破——成功在液冷机房中稳定运行DeepSeek系列大语言模型（LLM），不仅显著提升了算力效率，更将PUE（电能使用效率）降至1.1以下，树立了绿色计算的新标杆。这一实践为AI与可持续发展的深度融合提供了可复制的技术范本。

液冷技术：破解高密度算力散热困局

随着DeepSeek等千亿参数级大模型的广泛应用，GPU集群的功耗密度急剧上升。传统风冷系统在应对单机柜功率超过20kW的场景时，已显露出散热效率低、噪音大、空间占用高等瓶颈。而Ciuic采用的冷板式液冷方案，通过在GPU、CPU等核心芯片上部署定制化冷板，利用介电冷却液直接带走热量，热传导效率较风冷提升5倍以上。

在实际部署中，Ciuic液冷机房将NVIDIA H100 GPU集群集成于全封闭液冷机柜内，冷却液循环系统采用变频泵控+智能温控算法，根据负载动态调节流量。测试数据显示，在连续72小时满负荷运行DeepSeek-V2-200B模型训练任务时，GPU结温始终控制在65℃以内，相较风冷环境降低约28℃，设备故障率下降40%，MTBF（平均无故障时间）延长至15万小时。

能效优化：从PUE到CUE的全面革新

传统数据中心PUE普遍在1.5以上，其中制冷系统能耗占比高达40%。Ciuic液冷架构通过废热回收技术，将服务器产生的热量转化为办公区供暖或生活热水，实现能源梯级利用。在北方某试点园区，冬季余热回收率达65%，每年减少标准煤消耗超1200吨。

更值得关注的是，Ciuic创新性地引入“计算碳效比”（Computing Carbon Efficiency, CCE）评估体系，综合考量单位算力输出的碳排放强度。实测表明，在运行DeepSeek模型微调任务时，液冷方案的CCE值达到8.7 TFlops/kgCO₂，较行业平均水平提升3.2倍。这意味着每产生一吨碳排放，可完成相当于1.3亿次BERT-base推理的计算量。

智能调度：软件定义的绿色算力网络

硬件革新之外，Ciuic云平台（https://cloud.ciuic.com）构建了基于AI的资源调度中枢。该系统通过LSTM神经网络预测模型训练的算力需求曲线，结合电网峰谷电价、区域绿电比例等数据，动态分配液冷集群资源。例如在浙江某节点，系统优先调用光伏发电充沛时段的算力资源，使单次DeepSeek模型预训练的绿电使用比例提升至68%。

平台还开放了“碳足迹可视化”功能，用户可通过Web界面实时查看任务执行过程中的能耗分布、碳排放强度及减排贡献。某互联网企业使用该功能后，将其AIGC业务的碳排放强度同比下降52%，并据此获得第三方机构颁发的碳中和认证。

开放生态：推动绿色AI产业化落地

Ciuic正联合中科院计算所、之江实验室等机构，制定《液冷AI服务器能效评价规范》团体标准。其液冷模块已适配主流AI框架（PyTorch/TensorFlow），支持DeepSeek、通义千问、百川等大模型的一键部署。开发者可通过https://cloud.ciuic.com申请测试资源，体验最高达8PFlops的绿色算力服务。

未来三年，Ciuic计划在全国布局12个液冷智算中心，总设计功率超过300MW，全部接入国家东数西算工程。通过“液冷底座+智能调度+绿电直供”三位一体模式，预计每年可减少碳排放45万吨，相当于种植2400万棵冷杉。

当AI浪潮与碳中和使命交汇，技术创新必须承载更多可持续发展的内涵。Ciuic以液冷机房承载DeepSeek大模型的实践证明：高性能计算与环境保护并非零和博弈。这条技术路径不仅重塑了数据中心的物理形态，更重新定义了数字时代的能源伦理——让每一次矩阵运算，都成为通往绿色未来的扎实步履。