構造化配線 vs. 液冷コンジット：100 kW以上のラック設計
AIワークロードがラック密度を100kWを超えて押し上げる中、データセンターはデータフロー用の構造化配線と熱除去用の液冷の両方をマスターしなければなりません。GPUを最高のパフォーマンスで稼働させ続けるインフラストラクチャを設計する方法を学びましょう。
データセンターインフラストラクチャ
施設設計、電力システム、冷却技術、AI対応データセンターの運用ベストプラクティス。
AIワークロードは、データセンターが提供すべき機能を根本的に変化させました。100kW以上のラック、チップ直結液体冷却、メガワット規模の電力供給は、もはや特殊な事例ではなく、競争力のあるAIインフラストラクチャの必要条件となっています。
このハブでは、AI展開における施設面をカバーします：既存施設の改修から専用GPU工場まで、そしてその間のあらゆる要素を網羅しています。
主要トピック
- 冷却技術 — 空冷 vs. リアドア熱交換器 vs. チップ直結液体冷却：ラック密度に応じた熱対策ソリューションの選択
- 電力アーキテクチャ — 高密度GPU展開におけるPDU設計、バスウェイ配電、UPS検討事項
- コロケーション選択 — AI対応コロケーション施設で重視すべき点：電力供給可能性、冷却容量、拡張柔軟性
- 施設設計 — 専用AIデータセンター：レイアウト最適化、構造要件、将来対応戦略
- 運用エクセレンス — 稼働率と効率性を最大化する監視、保守、最適化手法
今日行う施設に関する決定が、今後10年間のAI機能を制約する、あるいは可能にするのです。当社のインフラストラクチャ解説は、AIの要求に応じて進化できるデータセンターの設計と運用をサポートします。
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