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L40S 集群功耗与散热设计:单机 4.6kW 的供电制冷账 ​

8×L40S 满载是一台 4.6kW 的"电暖器",48 台放一起就是 220kW 级别的发热源。功耗与散热不是在机柜摆好之后才想的事——它决定机柜密度、供电链路和制冷方式。本文是 384 卡 L40S IB 集群的供电制冷账。

1. 单机功耗账:算清楚再买电 ​

部件功耗数量小计
CPU(8468V)330W2660W
GPU(L40S)350W82800W
内存/盘/网卡/主板≈ 400-500W—≈ 450W
满载合计≈ 4.6kW

设计值按 6kW/节点冗余:不是浪费,是给供电链路、制冷、瞬时功耗留余量——8 卡同时满载 + 内存带宽跑满时,瞬时功耗会超稳态。

2. 机柜与机房预算 ​

维度计算结论
单机柜密度按 6kW/节点 × 密度8-10 台/机柜(视制冷方式),避免一柜 4.6kW×12 超供电容量
总供电48 台 × 6kW ≈ 288kW需按此申请供电容量,含冗余
制冷288kW 发热 ≈ 需要对应冷量液冷或高密度风冷按机柜发热密度选型
网络设备Leaf/Spine + 存储交换机另计,QMH 交换机功耗不可忽略

判断:中小集群最常见的坑是机柜密度过高——把 12 台 4.6kW 的机器塞进一个普通 42U 机柜,供电和散热同时告警,最后只能降频运行。

3. 供电链路与上下电策略 ​

  • 上下电顺序:先管理面(带外 IPMI/管理交换机)→ 存储/网络 → 计算节点;下电反序。避免计算节点先上电时网络/存储不可用导致的挂起;
  • 逐组上电:48 台不要同时上电——按机柜/按组,避免启动浪涌冲击供电链路;
  • 温度监控:GPU 温度、进/出风温度纳入监控,告警阈值在交付时定好(不是出事后才定)。

4. 验证与验收 ​

bash
# 满载验证:nvidia-smi 看 8 卡功耗与温度(跑 HPL/NCCL 满载)
nvidia-smi --query-gpu=power.draw,temperature.gpu --format=csv
# 供电验证:满载 30 分钟,无降频(performance state 不跳 P-state)

验收标准:

  1. 满载 30 分钟 GPU 温度在厂商规格内、无降频;
  2. 单机功耗实测在 6kW 设计值内;
  3. 上下电演练一次,顺序正确无挂起;
  4. 温度告警阈值配置并验证触发。

5. 交付清单 ​

  1. 功耗账:单机 4.6kW 满载实测,供电按 6kW/节点冗余;
  2. 机柜密度与供电/制冷预算文档化;
  3. 上下电顺序文档 + 演练一次;
  4. 温度/功耗监控与告警配置完成;
  5. 满载验证存档(温度、功耗、无降频)。

本文基于 384 卡 L40S IB 集群交付实测整理;具体版本号与命令以现场实测为准。

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