香港数据中心的某台刀片服务器在进行GPU加速的深度学习训练时，经常出现突然断电重启的现象。通过初步检查，服务器并没有显示明显的硬件故障，也未出现操作系统崩溃的记录。为此，运维团队开始对该问题进行深入排查。
通过对机房温度、服务器硬件状态以及风道设计进行逐一排查，最终确定故障源为机架式服务器风道设计缺陷，导致GPU温度过高，引发热当机。
一、故障分析
1. 风道设计缺陷
机架式服务器的风道设计对于整个服务器的散热至关重要。现代GPU的功耗和发热量较大，尤其在进行高负载计算（如深度学习训练）时，GPU的温度容易急剧上升。如果风道设计不合理，空气流通不畅，热空气积聚在机柜内，无法有效散发出去，GPU就会出现过热现象，最终引发热当机。
具体来说，香港数据中心的风道设计存在以下问题：
空气流动方向不合理：机架服务器的风道设计未能考虑到GPU的高热输出，导致冷空气的流入路径和热空气的排出路径存在交叉，形成了气流循环不畅的情况。
散热口位置不当：刀片服务器的散热口位置与机架内其他设备的散热口过于接近，导致热空气无法有效被排出，反而被其他设备吸入，进一步加剧了GPU的温度升高。
冷却系统容量不足：数据中心的空调系统容量未根据高负载计算需求进行调整，导致机房温度较高，直接影响了机架服务器的散热效果。
2. GPU温度过高导致的热当机
现代GPU的工作温度一般在40-85℃之间。当温度超过85℃时，GPU将进入自我保护模式，进行降频甚至自动关闭，以防止硬件损坏。数据中心中发生的热当机事件，正是由于GPU温度持续过高，最终导致设备异常重启。
在本次故障中，GPU温度在进行大规模计算时达到了95℃，超出了安全范围，从而触发了自动保护机制。
二、故障排查
1. 硬件监控与日志检查
首先，通过服务器的硬件监控系统（如IPMI、Dell iDRAC等）对GPU的温度进行实时监控。根据日志记录，发现GPU在高负载时温度升高较快，尤其在进行深度学习训练任务时，GPU温度飙升至95℃，这明显超出了GPU的正常工作温度范围。
同时，查看系统的电源管理日志，发现GPU的降频和自动关机事件与温度过高完全一致，进一步证实了GPU过热是导致系统重启的直接原因。
2. 风道与空调系统检查
接下来，运维团队通过对机房风道的检查，发现以下问题：
机柜通风口的设计不合理：在GPU上方和下方的散热口设置了多个硬盘和其他设备，导致空气流动不畅，热量积聚。
空调系统负载过重：数据中心的空调系统未进行过负荷评估，导致冷却效果较差。
3. 散热管理软件检查
使用GPU监控软件（如nvidia-smi）进一步确认了在进行长时间计算时，GPU的温度确实未能得到及时的散热。通过该软件可以实时查看GPU的温度变化以及GPU风扇的转速，证实了GPU风扇工作异常，未能有效降低GPU的温度。
三、解决方案
1. 优化风道设计
为了有效解决风道设计缺陷，运维团队重新设计了机柜内的空气流通路径。主要改动包括：
- 重新布置设备：将热量较大的设备（如GPU、CPU）安排在机架的合适位置，以确保冷空气能够直接吹向这些设备。
- 加强空气隔离：通过合理布置冷空气进气口与热空气排出口，避免热空气回流至机架内。
- 增加散热通道：针对高热设备，增加专门的散热通道，保证热空气能够快速排出机房。
2. 升级空调系统
根据机房的实际负载，运维团队对空调系统进行了升级：
- 增加冷却设备：在服务器密集区域增设了额外的空调设备，确保室内温度始终保持在适宜的范围内。
- 调整空调风速和出风角度：优化空调的风速与出风角度，以增强冷空气的分布，确保整个机房内的空气流通更加均匀。
3. 更新GPU散热方案
在GPU硬件方面，采取了以下措施：
- 增加GPU风扇的工作速度：通过调整GPU的风扇控制策略，提升GPU风扇的转速，以加速散热过程。
- 使用更高效的散热膏：更换了GPU与散热器之间的散热膏，提升了热传导效率。
- 定期清理GPU散热器：定期进行GPU散热器的清理，防止灰尘积聚影响散热效果。
4. 监控与预警系统的完善
运维团队为服务器和GPU安装了更加精确的温度监控系统，并设立了温度阈值预警。这样，一旦GPU温度超过预设范围，系统可以提前发出警告，运维人员可以及时采取措施，避免故障发生。
通过一系列故障排查与优化措施，香港数据中心的刀片服务器成功解决了GPU过热导致的热当机问题。风道设计的改进、空调系统的升级以及GPU散热方案的优化，大大提高了系统的稳定性和性能。此案例不仅为香港数据中心提供了切实可行的解决方案，也为其他数据中心在应对类似问题时提供了宝贵的经验。
