为您的 AI 数据中心开创更可持续的未来
尖端解决方案可满足先进计算激增的电力需求，同时支持较低的排放。
AI 数据中心能源
消费痛点
可持续发展已成为企业的重中之重，鉴于为日益耗能的处理环境供电和冷却所涉及的大量资源消耗，企业数据中心和IT系统是重点关注的关键领域。
能源成本增加
需要大量计算资源的 AI 训练会显著提高功耗，从而导致更高的能源运营支出。
环境问题
数据中心能耗的激增加剧了基础设施的碳足迹，引发了对环境可持续性的担忧。
容量限制
AI 训练和推理的高功率需求可能会给数据中心基础设施带来压力，从而导致容量限制和潜在瓶颈。
冷却挑战
AI 工作负载会产生大量热量，需要高效的下一代液体或浸入式冷却系统来保持最佳运行温度。
AI、HPC 和 ML 的能耗和数据中心可持续性
随着组织向更快、更强大的计算环境迈进，更新的GPU处理器和固态存储都比其前代技术产品需要更多的功率才能运行。在某些情况下，这些大型数据中心的电力需求可以与小城市相媲美，这促使各种规模的组织寻求可以抵消这种消费增长的替代方案。
数据中心能源效率
实际上，PUE 计算需要考虑用于冷却和功率转换的功率。他们还需要显示全年平均测量值，其中包括炎热的夏季，届时冷却需求将推高运营的电力需求。
开发环境友好型数据中心
当数据中心负责处理更大、越来越复杂的工作负载时，从天气预报到癌症研究，采用 HPC、人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术都会在它们实现的创新与其环境影响之间产生紧张关系，从而给用水、功耗和碳足迹带来压力。
实施无水冷却和节能服务器等可持续做法可以最大限度地减少数据中心基础设施的压力；这些努力不仅有助于提高可持续性，还有助于降低运营成本。
联系 Penguin Solutions 今天来学习我们的方法 design AI infrastructure for energy efficiency by integrating 新兴的冷却技术，以及我们如何帮助最大限度地提高数据中心性能，同时支持可持续发展目标。
可持续的数据中心使用节能基础设施、可再生能源和 智能冷却系统 在保持性能的同时最大限度地减少对环境的影响。
高功耗通常源于计算密集型操作、低效的冷却系统和未充分利用的硬件。
您可以通过实施来优化数据中心以实现可持续性 集群监控，升级到节能硬件，并采用 先进的冷却和电源管理解决方案。
冷却最多可占数据中心总能耗的40％。 高效的冷却系统，显著减少了这种能源需求。
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