大模型推理、微调业务对供电、散热、网络、机房空间、能耗指标要求远高于普通服务器业务，结合贵州本地机房（贵安枢纽及各县域算力节点）的地..候、绿电资源、审批政策，从供电配电、制冷散热、网络架构、机房空间布局、安全动环、能耗合规、本地化适配七个维度梳理基础设施搭建核心要点，保障 GPU 集群稳定承载大模型训练与推理业务。

..，高可靠供配电系统。大模型 GPU 机柜单机功耗高，单柜功耗普遍 8‑15kW，部分高密度机柜可达 20kW 以上，不能沿用传统 IDC 低功率配电方案。需配置双路独立市电引入，结合贵州电网绿电资源，优先对接风电光伏直供通道；UPS 需匹配 GPU 瞬时冲击负载，规避大模型算力集群瞬间启停带来的电流浪涌，蓄电池按满载 30 分钟以上备电配置。PDU 选用大电流型号，分回路做负载均衡，做好机柜分级限流，避免局部过载跳闸。条件允许配置柴油后备机组，应对市电波动，贵州部分县域节点电网容量有限，前期必须完成电网容量复核，提前办理增容，防止上电后供电不足。

第二，制冷散热体系适配贵州气候。贵州整体气温偏低，具备自然冷却先天优势，但高功耗 GPU 持续发热，普通精密空调无法满足散热需求。高密度 GPU 机柜优先采用冷通道封闭、液冷方案，液冷适配大模型长时间满负载运行，降低 PUE 指标。充分利用室外自然冷源，春秋季..化开启间接蒸发冷却，减少压缩机运行时间。需要重点关注机房..，贵州湿度大，梅雨季节容易出现凝露风险，做好温湿度闭环控制，杜绝高湿环境下 GPU 板卡腐蚀短路；外机选址做好防雨防尘，避免山地环境扬尘、雨水侵入设备。

第三，高速网络架构。大模型多卡通信、分布式微调对带宽要求极高，机房内部部署 IB 高速网络或 200G/400G 以太网，GPU 集群内部实现低时延互联。对外业务侧配置万兆以上上联，区分模型训练内网、业务推理外网、管理运维网三网隔离。节点内部做好网络冗余，同时打通与贵安算力枢纽的骨干链路，实现跨节点算力调度；县域边缘机房落地大模型推理业务时，重点优化出网时延，保障本地政企、产业客户调用大模型接口的访问体验。

第四，机房空间与机柜布局。大模型 GPU 设备重量大，机柜、地面承重必须复核，每平米承重需满足高密度设备荷载，老旧机房务必做加固改造。机柜布局预留充足维护通道，高密度机柜集中区域单独分区，与普通业务服务器物理隔离，避免普通业务干扰算力集群。预留设备扩容机位，大模型迭代会持续增加 GPU 节点，前期规划要预留机柜位置、配电余量、布线空间。综合布线区分电力线缆、高速光模块线缆，做好走线管理，避免光模块高温损耗。

第五，动环监控与硬件告警体系。针对 GPU 集群做专项监控，除常规电压、温湿度，增加机柜进排风温差、GPU 机箱温度、设备功耗实时采集。设置分级告警策略，对过温、电流异常、光模块故障做高优先级告警。大模型业务一旦硬件故障会造成算力中断，动环系统支持告警推送，对接运维处置流程；机房部署漏水、烟感监测，贵州部分区域地下室机房重点做好防水，防止渗水损坏昂贵 GPU 硬件。

第六，能耗与合规指标管控。落地前落实能耗指标，贵州算力项目严格执行能耗双控要求，优先匹配绿电消纳，争取绿电交易、算力券相关政策。严控 PUE，依托本地气候优势，目标 PUE 控制在 1.3 以内。同步落实网络安全要求，大模型业务涉及数据处理，按照等保要求做好机房安全、访问控制，做好数据物理隔离，完成项目备案、节能审查等手续，避免业务上线后合规风险。