随着AI与大模型的爆发式增长,算力成为数据中心的“新石油”,全球的算力需求迎来指数级增长。
据Uptime Institute报告显示,数据中心停机60s造成的直接经济损失平均超过5万美元。对AI集群而言,因电力供应不稳定引发的算力中断,将直接让算力芯片陷入“空转”状态,难以发挥芯片应有的经济效能。
科华数据始终以技术创新回应行业痛点,重磅推出适配AI场景的兆瓦级UPS——MR33系列1.2MW UPS,打造兼具极致高密与极致可靠的算力底座。

如何突破功率密度天花板
“少即是多” 构筑多重可靠保障
依托质量可靠、过程可控、结果可溯的全流程管理,科华数据严选每一个元器件,这是器件可靠的根本所在。
根据FIT与MTBF计算理论,器件数量越少,故障点越少,系统可靠性就越高。科华深度践行“少即是多”的设计理念,通过模块器件精简、减少并联模块、精准环流控制等,以多重路径提升可靠性。
配合集成化封装设计,精简无源器件数量。最终实现MR33系列1.2MW UPS单机开关管数量减少57%,故障率减少47.2%,从根源筑牢可靠性基础。

在并联架构与环流控制上,得益于单模块功率密度的大幅提升,系统所需的并联模块数量远少于行业同类产品,从结构上降低了环流控制难度。
同时,MR33系列1.2MW UPS搭载自主研发的高精度数字环流控制技术,精准监测并调控模块之间的电压幅值与相位,有效抑制环流产生,最终实现模块并联运行环流值在3%以内,保障系统高效稳定运行。
如何将高密度热点各个击破
“三位一体”全链路验证
科华数据MR33系列1.2MW UPS占地面积仅0.8㎡,功率密度高达1.5MW/㎡,远超行业平均水平。
高密UPS的散热效率与器件寿命、系统可靠性息息相关。科华数据依托“三位一体”全链路验证体系,层层攻克高密度散热难点。
针对200kW高密UPS模块,科华数据重构模块独立热分区。风机搭载智能调速算法,通过实时采集各区域温度,动态调整转速。当区域温度接近告警阈值时,风扇快速提升转速,确保每个器件的安全热余量。

针对核心热源,创新性设计密齿型鳍片,通过优化鳍片间距与高度,在有限空间内最大化增大换热面积。在鳍片表面采用亲风导流结构,降低气流阻力的同时提升热交换效率,确保核心器件产生的热量能快速、均匀排出,保障散热稳定性。
在整机设计上,采用三维立体风道+冷热隔离,通过CFD仿真对风道进行优化,冷风精准覆盖汇流铜排、工程接线腔等高热区域,构建严格的隔离通道,阻断热空气回流现象。

如何适配AI负载特性
以高峰均功率比为设计基准
AI集群的负载特性与通算数据中心存在本质差异。IDC《AI算力基础设施白皮书》明确指出,大模型训练阶段的负载呈现“脉冲式高过载”特征,单节点负载可在10ms内从30%跃升至超过150%,峰值功率最大持续时间可达30ms。
加载快、高过载、高频次的负载冲击,对UPS的过载能力、动态响应速度提出了远超传统场景的严苛要求。
对此,科华数据MR33系列1.2MW UPS在硬件设计阶段,将高峰均功率比作为设计基准,从器件选型到电路架构全方位强化过载能力,可支撑超额定180%过载300ms。

在选型上,采用高性能第三代半导体器件,其电压、电流耐受能力是传统硅基器件的2-3倍,轻松化解脉冲式高过载冲击。
通过冗余热设计,充分预留热量缓冲区,缓冲AI集群并发性训练产生的瞬时热冲击,避免器件热失效。
全新升级高带宽数字控制算法,提高电流环采样频率与电压环带宽,确保实时、精准捕捉负载突变信号,避免调控滞后。搭配高速响应的器件与全链路低阻抗设计,保障信号传输与功率切换无延迟,实现快速调控输出。
作为智算中心的“电力心脏”,科华数据MR33系列1.2MW UPS从器件选型、产品设计到严苛验证,历经多轮高低温、高湿、抗震等多项环境应力验证,以及上千小时的老化测试,构筑起层层可靠保障。
在AI算力重构数字世界的今天,能源底座影响着数字文明的高度。科华数据致力于让每一座智算中心都拥有澎湃不息的“电力心脏”,与万千行业共赴AI时代的星辰大海。
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