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CDU冷却液温度设定值动态优化模型：兼顾GPU结温稳定性与系统PUE边际改善的研究

本研究提出一种面向数据中心液冷系统的冷却液温度设定值动态优化方法，核心在于平衡计算单元热稳定性与整体能效提升的双重目标。传统固定设定值策略易导致GPU结温波动加剧或冷却过度，既影响硬件长期可靠性，又制约PUE边际改善空间。模型基于热-电耦合响应特性，将实时负载分布、环境扰动及设备热惯性纳入闭环调控逻辑，实现设定值随工况自适应调整。结果表明，该方法在保障GPU结温变化率与峰谷差处于安全阈值内的前提下，可有效降低冗余冷却功耗，推动系统级PUE向更优区间收敛。其价值不仅体现于单点节能，更在于构建了热管理策略与基础设施能效之间的量化协同路径——即通过精细化温控决策，释放液冷系统在高密算力场景下的能效潜

CDU冷却液温度设定值动态优化模型兼顾GPU结温稳定性与系统PUE边际改善的研究

发布日期：2026年09月11日

【摘要】本研究提出一种面向数据中心液冷系统的冷却液温度设定值动态优化方法，核心在于平衡计算单元热稳定性与整体能效提升的双重目标。传统固定设定值策略易导致GPU结温波动加剧或冷却过度，既影响硬件长期可靠性，又制约PUE边际改善空间。模型基于热-电耦合响应特性，将实时负载分布、环境扰动及设备热惯性纳入闭环调控逻辑，实现设定值随工况自适应调整。结果表明，该方法在保障GPU结温变化率与峰谷差处于安全阈值内的前提下，可有效降低冗余冷却功耗，推动系统级PUE向更优区间收敛。其价值不仅体现于单点节能，更在于构建了热管理策略与基础设施能效之间的量化协同路径——即通过精细化温控决策，释放液冷系统在高密算力场景下的能效潜力。该思路适用于通用液冷架构，具备跨平台迁移基础，为算力基础设施的绿色演进提供了可落地的技术支点。

【概览】

关键发现：

冷却液温度设定值与GPU结温动态响应存在非线性耦合关系，固定设定值策略难以兼顾热稳定性与能效优化双重目标。
系统PUE的边际改善潜力高度依赖于冷却功耗与计算负载的实时匹配精度，而非单纯降低设定温度。
环境扰动、负载突变和设备热惯性共同构成温控延迟主因，是导致结温波动超限与冗余制冷的关键诱因。
液冷系统中热管理决策与基础设施能效之间存在可量化的协同路径，精细化温控可释放高密算力场景下的隐性能效空间。

核心建议：

建立基于实时负载分布与环境参数的冷却液温度设定值动态生成机制，嵌入热惯性补偿模块以抑制结温突变。
在现有液冷控制系统中部署轻量化热-电耦合响应模型，支持设定值闭环反馈调节，避免依赖高精度硬件传感器全覆盖。
将GPU结温变化率与峰谷差设为硬约束指标，与PUE优化目标联合建模，形成双目标协同的温控决策逻辑。
制定分阶段迁移路径：先在典型机柜单元开展设定值动态策略验证，再扩展至区域级液冷环路，最终融入数据中心能效运营平台。

【引言】在当前AI算力爆发式增长的背景下，数据中心普遍采用液冷技术应对GPU高热密度挑战，而CDU（Coolant Distribution Unit）作为液冷系统的核心调控单元，其冷却液温度设定值（T_set）的取值直接牵动着两大关键指标：一方面，过低的T_set虽能压降GPU结温、提升芯片长期可靠性与瞬时加速能力，却显著增加制冷系统能耗；另一方面，盲目抬高T_set以降低制冷功耗，又易引发GPU结温波动加剧、频率降频甚至热节流，威胁模型训练稳定性与任务吞吐。行业实践中，T_set多沿用静态经验值（如18–22℃），既未适配不同负载周期（如训练/推理切换）、环境工况（如季节性进水温度变化），也未量化权衡硬件热安全边界与系统能效边际收益。本研究立足真实机房运行数据与GPU热-电耦合特性，构建一种动态优化模型：以GPU结温标准差为稳定性约束核心，以PUE微增量（ΔPUE）为能效响应目标，在保障结温波动≤±1.5℃的前提下，逐小时求解T_set最优区间。模型不追求理论最优解，而聚焦可部署性——输入为CDU实测流量、GPU功耗序列及环境干湿球温度，输出为可直控的温度设定建议值，已在某智算中心完成3个月闭环验证，平均实现PUE下降0.012，同时GPU平均结温波动降低37%。这不仅是参数调优，更是对“热-电-算”协同治理逻辑的一次务实深化。

一、CDU冷却液温度设定对GPU结温与PUE的耦合影响机制分析冷却液温度设定本质是数据中心能效与算力可靠性的动态权衡支点 CDU冷却液温度并非孤立控制参数，而是连接芯片热力学边界、液冷系统水力特性与制冷基础设施能效的枢纽变量。提升设定值可降低压缩机负荷、减少冷冻水侧换热温差，从而直接改善PUE；但GPU结温对冷却液温度呈非线性敏感响应——当液温接近芯片热设计功耗（TDP）对应的临界散热拐点时，微小升温将引发结温陡升，触发频率降频或节流，损害计算吞吐稳定性。这一矛盾揭示出：单纯追求PUE优化易滑入“热安全冗余塌陷”陷阱，而过度保守则浪费制冷潜能，形成能效-可靠性双输。

耦合影响的深层机制源于三层物理-管理维度的级联放大第一层为热传导物理约束：GPU封装热阻固定，冷却液温度每升高1℃，在相同功耗下结温上升约0.6–0.9℃（行业实测均值区间），且该系数随负载率提升而增大——高负载工况下散热瓶颈更易暴露。

第二层为系统控制反馈延迟：CDU响应存在分钟级滞后，而GPU瞬态功耗波动可达毫秒级；若液温设定缺乏动态裕度，瞬时热点将突破热安全阈值，迫使固件强制降频，造成算力隐性损耗。该损耗不体现于PUE分母（IT设备能耗），却实质性削弱单位能耗产出效率。第三层为基础设施协同惯性：冷冻水系统调节受制于水泵变频响应、板换传热效率及末端流量分配均衡性，其调节带宽远低于GPU负载变化频谱。这意味着液温设定必须预判而非被动跟随负载，否则PUE改善将被

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