Az Envision élő AI-munkaterhelést futtat 800 voltos egyenáramú rendszerrel

Az Envision szerint a világ első kereskedelmi, integrált 800 voltos egyenáramú áramellátási rendszere már élő AI-munkaterhelést szolgál ki egy kínai adatközpontban. A megoldás a középfeszültségű hálózati bemenettől egészen a szerverállványokig koordinálja az energiaellátást.
- Az Envision szerint Ulanqabban működik a világ első kereskedelmi, integrált 800V DC rendszere nagy léptékű AI-adatközpontban.
- A rendszer már élő AI-munkaterheléseket szolgál ki a Galaxy campuson.
- Az architektúra SST-transzformátorokat, akkumulátoros tárolást és AI-alapú vezérlést egyesít.
- A Galaxy campus tervezett kapacitása 3 GW, teljes kiépítésben akár 1 millió AI-gyorsítóval.
- A Mission Gobi kezdeményezés 2030-ig 5 GW zöld AI-adatközponti kapacitást céloz.
A hálózattól a szerverállványig működik a rendszer
Az Envision 2026. november 2-án jelentette be, hogy üzembe helyezte integrált, 800 voltos egyenáramú (800V DC) rendszerét a kínai Ulanqabban található Galaxy AI adatközpont-campusán. A vállalat közlése szerint a rendszer már éles számítási munkaterheléseket lát el, és a hálózati bemenettől a számítási terhelésig biztosítja az energia útját.
A megoldás szilárdtest-transzformátorokat (SST), akkumulátoros energiatárolást (BESS), valamint a számítástechnikai berendezésekhez igazodó egyenáramú feszültségszabályozást egyesít. A vezérlést az Envision Dubhe Controller rendszere végzi, amelyet a vállalat Dubhe Energy Foundation Model nevű alapmodellje támogat.
Nagyobb teljesítménysűrűséget céloz a 800V DC
Az Envision szerint a 800 voltos egyenáramú architektúra egyszerűsíti az AI-adatközpontok energiaellátását. A vállalat magasabb energiaátalakítási és watt-per-bit hatékonyságot, kisebb berendezésigényt, valamint kevesebb kábelezést és rézfelhasználást emel ki. Ezek az előnyök az Envision szerint csökkenthetik az infrastruktúra költségeit, miközben ugyanazon a területen nagyobb számítási sűrűség válhat lehetővé.
A rendszer három fő képességre épül. Az SST a 10 kilovoltos középfeszültséget közvetlenül 800 voltos egyenáramú sínné alakítja különböző üzemi körülmények között. Az akkumulátoros tárolás másodperces teljesítménytámogatást és perces időtartamú tartalékot biztosít. Az SST és a tároló közötti, ezredmásodperces szintű koordináció helyben kezeli a grafikus processzorok terhelésének ingadozásait.
Az akkumulátorok és a transzformátorok együtt kezelik a terhelésváltozást
Az AI-adatközpontokban egyre több teljesítményt kell eljuttatni az egyes szerverállványokhoz, miközben a rendelkezésre álló hely korlátozott. A terhelés rövid idő alatt jelentősen változhat, ezért az Envision rendszere valós időben hangolja össze a transzformátorokat és az akkumulátorokat az energiaellátással és a számítási igénnyel.
Kevin Huang, az Envision Energy vezető alelnöke és az energiatárolási, valamint AI-adatközponti energiaellátási rendszerekért felelős elnöke szerint az AI-adatközpontoknak olyan energiaellátásra van szükségük, amely összehangolja a megújuló energiát, az energiatárolást és a hálózatot. Huang azt mondta, hogy az integrált 800V DC rendszer élő számítási munkaterheléseket lát el, és ezzel bemutatja a megújulóenergia-ellátást a számítási igénnyel összekötő, végponttól végpontig működő architektúrát.
Az Ulanqabi campus 3 GW-os kapacitásra készül
A Galaxy campus 2026 augusztusában kezdte meg működését. A tervezett kapacitása 3 GW, teljes kiépítésben pedig akár 1 millió AI-gyorsító párhuzamos működésének támogatására készül. Az Envision tervei szerint az energia több mint 80 százaléka közvetlen megújulóenergia-kapcsolatokból érkezhet.
A vállalat a megközelítést a Mission Gobi kezdeményezésen keresztül kívánja kiterjeszteni. Ennek célja, hogy 2030-ig világszerte, sivatagi régiókban 5 GW zöld AI-adatközponti kapacitást hozzon létre. Az Envision mostani telepítését kereskedelmi referenciaként mutatja be az iparág 800 voltos egyenáramú infrastruktúrára való átállásához.
PR Newswire: Envision Achieves World's First Commercial Deployment of Integrated 800V DC SST-Based Power System in Large-Scale AI Data Center

