数据中心整个运营期间消耗的能源主要是电力,目前我国电力还是以燃烧煤炭为主,消耗电力本身就意味着碳排放。数据中心现阶段是高能耗、高排放的代表,节能降碳必定会成为数据中心发展新的主旋律。本文从总台某数据中心现状入手,分析当前阶段所使用的节能技术以及改进措施,并介绍了实现数据中心绿色低碳化的技术探索。
T1”的数据中心是基本型的数据中心配置,有计划和无计划的运营中断都会影响它的正常运行。数据中心机房配有供配电系统和空调制冷系统,但是它可以或不一定有架高的活动地板、UPS或者发电机设备。如果系统配置了UPS或者发电机,但这些设备是单个模块的系统并且有很多单路径故障点。
数据中心作为“碳达峰与碳中和”重大战略决策背景下的重要载体,其绿色化发展成为“零碳”建设的重要举措,如何在运营中实施节能降碳的措施成为该领域的研究重点。从数据中心的能耗现状分析入手,依次对能效指标和节能措施进行了阐述,进而对下一步的发展方向提出了展望。
思科正在扩展其硬件产品组合,推出了两款新的数据中心设备,这两款设备针对人工智能模型的运行进行了优化。
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即便数据中心在设计阶段就融入了前沿的设计理念、尖端的节能技术和创新的节能措施,若缺乏后期高水平的运维管理,其节能效果也往往难以充分显现,难以达到预期目标。因此,数据中心若想在节能降耗的征途上取得显著成果,就必须精心构建并持续优化一套高水平的能耗管理体系。
半导体在推动现代技术进步中的关键作用,特别是它们在人工智能系统中的应用。他指出,随着AI系统变得越来越复杂和强大,对计算能力的需求也在不断增长。这种增长不仅体现在数据量的增加上,还体现在对更高性能半导体的需求上。AI系统的训练需要大量的数据,而这些数据的处理和分析需要强大的计算能力,这直接依赖于先进的半导体技术。
水冷系统中庞大且错综复杂的管路系统,是数据中心机电工程中施工最为复杂、难度较大、周期最长的工序。从工程实践的角度出发,在满足工程可实施性、施工规范性及便于操作维护等要求下,专门针对水冷管路系统的工艺设计难点研究了解决策略,总结了管路系统设计的管径速查表、水平干管各部分组成占用水平空间高度速查表以及垂直空间高度要求速查表,同时列举了工程实践中需要注意的诸多细节问题与经验。
很多人想到模型私有化部署,会以为要数据中心的多台服务器来做,其实不然。办公室里搭建 AI 工作站,已经可以完美地支持企业内部知识库和一些POC场景的需求,比如进行量化的 70B 模型的训练和推理工作。所以在办公室环境下,同样可以搭建一个 AI 问答机器人。
高速发展的AI需要庞大的算力支撑,这催生出海量的电力需求。数据显示,2023年数据中心的耗电量达到500TWhr,相当于全球能耗的2%,需要快速增长下,预计到2030年数据中心的耗电量将占到全球能耗的7%。能源供应正成为AI发展的“瓶颈”。OpenAI首席执行官山姆·奥特曼、英伟达CEO黄仁勋、特斯拉CEO马斯克、Arm首席执行官Rene Haas等科技大佬在多个不同场合均表达了关于能源供给不足、电力短缺的观点。
所谓使用性故障,是指由于操作、维护人员的误操作、对故障现象的错误判断、所采取的不当措施及经验性诊断等造成的故障。UPS的使用性故障大致可以分为知识性故障、操作性故障、延误性故障、维护性故障、经验性故障、环境性故障、突然掉电故障、UPS器件或板级故障等。
近日,普洛斯东莞谢岗数据中心高分通过全球公认的数据中心权威标准组织和第三方认证机构——Uptime Institute评审,获得Uptime M&O(运维与管理)认证。
在当下的AI竞争格局下,没什么能比一场AI浓度爆表的大会,更能快速彰显自身实力了,AMD的这场「Advancing AI大会」,就是印证。
随着AI推动数据中心能源消耗的空前增长,公用事业公司和超大规模企业陷入了一种不稳定的、有时甚至是对抗性的合作关系以扩大产能。
企业在建设数据中心的过程中通常因经验不足,无法合理规划。数据中心规划包括场地基础设施、信息技术(IT)基础设施、IT应用及业务,其中场地基础规划是数据中心建设中最基础的规划。为了帮助企业解决数据中心规划问题,研究了数据中心场地基础规划,针对所涉及的数据中心规划内容、数据中心建设标准、数据中心场地基础规划工作内容、数据中心场地基础规划具体方法及数据中心场地基础规划关键参数等方面提出了规划建议,以期为相关企业技术人员提供参考。
Venado 在西班牙语中的意思是鹿或雄鹿,也是新墨西哥州 Sangre de Cristo 山脉的一座山峰的名称,这就是新机器得名的地方。正如您所预料的那样,Hewlett Packard Enterprise 是该系统的主要承包商,并且正如我们所预期的那样,该系统没有使用 Nvidia 为制造共享内存 GPU 的超级 Pod 而创建的 GPU NVLink Switch 共享内存互连。
随着各类应用程序深度进入人们的日常生活中,人们对在线应用的稳定性要求大幅提升,正常运行时也许人们感受不到,一旦出现问题却会给企业和用户带来不可想象的严重后果。
在AI技术加速发展的今天,数据中心已成为支撑全球算力的中枢,同时,它们也正面临着能源需求激增、绿色环保的双重挑战。