|
Správy | Reality | Video | TV program | TV Tipy | Práca | |
Štvrtok 26.12.2024
|
Autobazár | Dovolenka | Výsledky | Kúpele | Lacné letenky | Lístky |
Meniny má Štefan
|
Ubytovanie | Nákup | Horoskopy | Počasie | Zábava | Kino |
Úvodná strana | Včera Archív správ Nastavenia |
|
Kontakt | Inzercia |
|
Denník - Správy |
|
|
Prílohy |
|
|
Pridajte sa |
|
Ste na Facebooku? Ste na Twitteri? Pridajte sa. |
|
|
|
Mobilná verzia |
ESTA USA |
Schneider Electric približuje význam kvapalinového chladenia dátových centier
Špecializovaný materiál poskytuje komplexný návod na výber optimálnej architektúry kvapalinového chladenia pre servery pracujúce s umelou inteligenciou Publikácia približuje ...
Zdieľať
20.8.2024 (SITA.sk) -
Spoločnosť Schneider Electric, líder v oblasti digitálnej transformácie správy energií a automatizácie, vydala analytický materiál s názvom "Navigácia v architektúrach kvapalinového chladenia pre dátové centrá so záťažou umelej inteligencie". Dokument poskytuje dôkladnú analýzu technológií kvapalinového chladenia a ich aplikáciu v moderných dátových centrách, najmä tých, ktoré zvládajú zaťaženie s vysokou hustotou AI.
Dopyt po umelej inteligencii rastie exponenciálnym tempom. Dátové centrá podporujúce AI generujú značné množstvo tepla. Ide predovšetkým o centrá podporujúce trénovanie veľkých jazykových modelov a odvodzovanie pracovných záťaží. Tento tepelný výkon zvyšuje potrebu používania kvapalinového chladenia na zachovanie optimálneho výkonu, udržateľnosti a spoľahlivosti.
Najnovšia publikácia spoločnosti Schneider Electric sprevádza prevádzkovateľov dátových centier a IT manažérov princípmi kvapalinového chladenia a ponúka prístup k otázkam ohľadom návrhu, implementácie a prevádzky systému.
V 12-stranovom materiály identifikujú autori Paul Lin, Robert Bunger a Victor Avelar dve hlavné kategórie kvapalinového chladenia pre servery s umelou inteligenciou: chladenie priamo na čip a ponorné chladenie. Opisujú komponenty a funkcie distribučnej jednotky chladiacej kvapaliny (CDU), ktoré sú nevyhnutné na riadenie teploty, prietoku, tlaku a výmeny tepla v chladiacom systéme.
V analytickej publikácii uvádzajú autori tri kľúčové prvky architektúr kvapalinového chladenia:
Dokument podrobne opisuje šesť bežných architektúr kvapalinového chladenia, ktoré kombinujú rôzne typy CDU a metódy odvádzania tepla, a poskytuje návod na výber najlepšej možnosti na základe faktorov, ako je existujúca infraštruktúra, veľkosť nasadenia, rýchlosť a energetická účinnosť.
S rastúcim dopytom po výpočtovom výkone umelej inteligencie a zodpovedajúcim nárastom tepelného zaťaženia sa kvapalinové chladenie stáva kritickou súčasťou návrhu dátového centra. Na druhej strane je potreba vyššej energetickej účinnosti, dodržiavanie environmentálnych predpisov a prechod na udržateľnú prevádzku.
Publikácia je podnetná aj v kontexte nedávnej spolupráce spoločnosti Schneider Electric so spoločnosťou NVIDIA pri optimalizácii infraštruktúry dátových centier pre aplikácie umelej inteligencie.
Toto partnerstvo predstavuje prvý verejne dostupný referenčný rámec dátového centra s umelou inteligenciou, ktorý využíva pokročilé technológie umelej inteligencie spoločnosti NVIDIA a odborné znalosti spoločnosti Schneider Electric v oblasti infraštruktúry dátových centier.
Tieto návrhy stanovujú nové štandardy pre nasadenie a prevádzku AI a poskytujú prevádzkovateľom dátových centier inovatívne riešenia na efektívnu správu pracovných záťaží s vysokou hustotou AI.
Viac informácií a analytický materiál si môžete stiahnuť na webovej stránke spoločnosti Schneider Electric.
Informačný servis
Zdroj: SITA.sk - Schneider Electric približuje význam kvapalinového chladenia dátových centier © SITA Všetky práva vyhradené.
- Špecializovaný materiál poskytuje komplexný návod na výber optimálnej architektúry kvapalinového chladenia pre servery pracujúce s umelou inteligenciou
- Publikácia približuje výhody kvapalinového chladenia, ktorými sú energetická účinnosť, zvýšený výkon a minimalizácia prevádzky na životné prostredie
- Schneider Electric podrobne popisuje šesť bežných architektúr chladenia a analyzuje ich vhodnosť pre rôzne prostredia dátových centier
Spoločnosť Schneider Electric, líder v oblasti digitálnej transformácie správy energií a automatizácie, vydala analytický materiál s názvom "Navigácia v architektúrach kvapalinového chladenia pre dátové centrá so záťažou umelej inteligencie". Dokument poskytuje dôkladnú analýzu technológií kvapalinového chladenia a ich aplikáciu v moderných dátových centrách, najmä tých, ktoré zvládajú zaťaženie s vysokou hustotou AI.
Dopyt po umelej inteligencii rastie exponenciálnym tempom. Dátové centrá podporujúce AI generujú značné množstvo tepla. Ide predovšetkým o centrá podporujúce trénovanie veľkých jazykových modelov a odvodzovanie pracovných záťaží. Tento tepelný výkon zvyšuje potrebu používania kvapalinového chladenia na zachovanie optimálneho výkonu, udržateľnosti a spoľahlivosti.
Najnovšia publikácia spoločnosti Schneider Electric sprevádza prevádzkovateľov dátových centier a IT manažérov princípmi kvapalinového chladenia a ponúka prístup k otázkam ohľadom návrhu, implementácie a prevádzky systému.
Pochopenie možností kvapalinového chladenia
V 12-stranovom materiály identifikujú autori Paul Lin, Robert Bunger a Victor Avelar dve hlavné kategórie kvapalinového chladenia pre servery s umelou inteligenciou: chladenie priamo na čip a ponorné chladenie. Opisujú komponenty a funkcie distribučnej jednotky chladiacej kvapaliny (CDU), ktoré sú nevyhnutné na riadenie teploty, prietoku, tlaku a výmeny tepla v chladiacom systéme.
V analytickej publikácii uvádzajú autori tri kľúčové prvky architektúr kvapalinového chladenia:
- Zachytávanie tepla v rámci servera: Využitie kvapalného média (napr. dielektrického oleja, vody) na absorpciu tepla z komponentov IT.
- Typ CDU: Výber vhodnej jednotky CDU na základe spôsobov výmeny tepla (kvapalina-vzduch, kvapalina-kvapalina) a tvarových faktorov (stojanová, podlahová).
- Metóda odvádzania tepla: Určenie spôsobu efektívneho prenosu tepla do vonkajšieho prostredia, a to buď prostredníctvom existujúcich systémov zariadenia, alebo špecializovaných zariadení.
Výber správnej architektúry
Dokument podrobne opisuje šesť bežných architektúr kvapalinového chladenia, ktoré kombinujú rôzne typy CDU a metódy odvádzania tepla, a poskytuje návod na výber najlepšej možnosti na základe faktorov, ako je existujúca infraštruktúra, veľkosť nasadenia, rýchlosť a energetická účinnosť.
S rastúcim dopytom po výpočtovom výkone umelej inteligencie a zodpovedajúcim nárastom tepelného zaťaženia sa kvapalinové chladenie stáva kritickou súčasťou návrhu dátového centra. Na druhej strane je potreba vyššej energetickej účinnosti, dodržiavanie environmentálnych predpisov a prechod na udržateľnú prevádzku.
Publikácia je podnetná aj v kontexte nedávnej spolupráce spoločnosti Schneider Electric so spoločnosťou NVIDIA pri optimalizácii infraštruktúry dátových centier pre aplikácie umelej inteligencie.
Toto partnerstvo predstavuje prvý verejne dostupný referenčný rámec dátového centra s umelou inteligenciou, ktorý využíva pokročilé technológie umelej inteligencie spoločnosti NVIDIA a odborné znalosti spoločnosti Schneider Electric v oblasti infraštruktúry dátových centier.
Tieto návrhy stanovujú nové štandardy pre nasadenie a prevádzku AI a poskytujú prevádzkovateľom dátových centier inovatívne riešenia na efektívnu správu pracovných záťaží s vysokou hustotou AI.
Viac informácií a analytický materiál si môžete stiahnuť na webovej stránke spoločnosti Schneider Electric.
Informačný servis
Zdroj: SITA.sk - Schneider Electric približuje význam kvapalinového chladenia dátových centier © SITA Všetky práva vyhradené.
nasledujúci článok >>
Pontónový most cez rieku Sejm v Kurskej oblasti je zničený, pre ruské jednotky v oblasti je to výrazná komplikácia
Pontónový most cez rieku Sejm v Kurskej oblasti je zničený, pre ruské jednotky v oblasti je to výrazná komplikácia
<< predchádzajúci článok
Nová tréningová hala zlepší podmienky colných kynológov v boji proti pašovaným výrobkom
Nová tréningová hala zlepší podmienky colných kynológov v boji proti pašovaným výrobkom