本文介绍了数据中心验证测试的流程，对验证测试中发现的问题按照风险等级以及建设阶段进行分类，并结合公司近年来承接的数据中心项目测试验证所提出的问题，对各专业的典型高风险问题进行了归纳总结，提出了相应的应对措施，为类似的工程履约提供借鉴和参考。
在AI的蓬勃发展下，数据中心对电力与运算的需求呈正比成长，激增的用电量不仅对营运效率造成压力，更成为数据中心达成净零排放目标的阻碍。
液冷技术利用了液体的高热传导系数，通过泵浦将液体从冷凝器输送到服务器机柜中的各个设备，吸收设备产生的热量，再流回冷凝器进行降温，循环往复，达到高效冷却的效果。
计算力方面，算力规模超过300EFLOPS，智能算力占比达到35%。运载力方面，国家枢纽节点数据中心集群间基本实现不高于理论时延1.5倍的直连网络传输，重点应用场所光传送网(OTN)覆盖率达到80%，骨干网、城域网全面支持IPv6，SRv6等新技术使用占比达到40%。
计算力方面，算力规模超过300EFLOPS，智能算力占比达到35%。运载力方面，国家枢纽节点数据中心集群间基本实现不高于理论时延1.5倍的直连网络传输，重点应用场所光传送网（OTN）覆盖率达到80%，骨干网、城域网全面支持IPv6，SRv6等新技术使用占比达到40%。
人工智能应用通常需要大规模的高性能计算资源，包括GPU和TPU等加速器。因此，数据中心需要具备足够的计算能力来支持这些应用的训练和推理。这意味着数据中心需要更多的服务器和更强大的网络基础设施，以确保高性能计算任务能够顺畅执行。
