為您的 AI 資料中心創造更可持續的未來
先進的資料中心解決方案可以解決先進運算的不斷增強功率需求，同時降低環境影響和碳排放。
AI 資料中心能源
消費痛點
可持續發展已成為企業的首要任務。資料中心和 IT 系統基礎架構是可持續發展工作的關鍵領域，因為這些耗能量的處理環境所需的大量資源需要供電和冷卻。
能源成本增加
AI 培訓需要大量的計算資源，可顯著增加功耗和能源營運費用。
環境關注
資料中心日益增長的能源消耗增加了 AI 基礎設施的碳足跡，引發了環境永續性的擔憂。
容量限制
AI 訓練和推論所需的高功率需求可能會使資料中心基礎架構造成壓力，限制容量並造成潛在的瓶頸。
冷卻挑戰
AI 工作負載產生大量熱量，需要高效的下一代液體或浸式冷卻系統來維持最佳的操作溫度。
能源消耗與資料中心可持續發展，適用於人工智慧、HPC 和 ML
隨著組織投資於更快、更強大的運算環境，較新的圖形處理單元 (GPU) 處理器和固態儲存裝置相比，相較於其技術前代的需求，都需要顯著更多的功率來運行。
事實上，非常大型資料中心的電源需求可能與小城市相比。這一新的現實正在推動各種規模的組織尋找解決方案來抵消這種不斷增長的能源消耗。
資料中心能源效益
對提高能源效率的關注正在促使組織注意一項電源相關的指標，稱為電源使用效率 (PUE)，該指標長期以來一直與一些最大運算資源使用者（例如美國能源部）執行的高效能運算 (HPC) 工作負載相關聯。
PUE 透過追蹤進入資料中心的原始電量，然後將該數字除以執行 IT 設備所需的電量，來衡量資料中心能源效率。完美效率的資料中心的 PUE 為 1.0，表示進入資料中心的 100％ 電源用於為 IT 設備供電，而不會浪費電力。
實際上，PUE 計算更複雜，因為它們需要考慮用於冷卻和功率轉換的能量。他們還需要使用全年平均值進行對比量測量，包括冷卻需求提高能源消耗的炎熱的夏季，以及系統和資料中心運作的電源需求。
持續監控 PUE 可幫助資料中心經理識別隨著時間的推移的效率變化，例如在高峰負載或季節性輪班期間，以便他們可以設定適當的使用效率目標、比較資料中心站點，並做出更明智的能源決策和投資。
比較之下，根據正常運行時間研究所的數據中心的平均 PUE 為 1.58。如果您的設施超過這個指標分數，是時候考慮如何最佳減少它。
設計環保、可持續的資料中心
當資料中心負責處理更大且越來越複雜的工作負載時，從天氣預報到癌症研究的一切，採用 HPC、人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 技術會在其實現的創新和環境影響之間產生緊張局勢。資料中心可能會對本地供水和電網造成壓力，同時增加溫室氣體排放量。例如，在北弗吉尼亞州（一個主要數據中心中心），這些設施的用水量在 2019 年至 2023 年之間激增了 63%。
在資料中心設計和營運中的可持續發展優先順序，同時實施無水冷卻和節能伺服器等可持續做法，將資料中心基礎架構造成的環境壓力降至最低。這些努力不僅有助於改善可持續性、降低營運成本，並將您的環境足跡最小化，而且還將為更可持續的數位未來做出貢獻。
聯繫企鵝解決方案 今天來了解我們如何 設計 AI 基礎架構 通過整合來實現能源效益 冷卻技術 這使您能夠最大限度地提高資料中心效能，同時仍實現永續性目標。
可持續的數據中心使用節能基礎設施、可再生能源和 智能冷卻系統 在維持性能的同時將環境影響降到最低。
高功耗通常源於運算密集的操作、低效率的冷卻系統以及硬體利用不足。
您可以透過實施來最佳化資料中心以實現可持續發展 叢集監控、升級至節能硬體，並採用 先進的冷卻和電源管理解決方案。
冷卻能佔資料中心總能源使用量的 40%。 高效冷卻系統，大幅降低這種能源需求。
與企鵝解決方案的專家交談
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