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節能優化 關鍵字列表
AI熱潮下數據中心液冷技術的可持續發展趨勢
隨著AI和高性能計算需求增長，數據中心管理者面臨前所未有的散熱挑戰。液冷技術因其優異的散熱能力和可持續性成為解決方案。相比空冷，液冷系統的散熱能力高出3500倍，可將電力使用效率提升45%。微軟研究顯示，冷板技術可減少15%的溫室氣體排放和30-50%的水消耗。液空技術、閉環系統、儲能液冷等創新應用進一步提升了可持續性。然而液冷系統的維護要求更高，特別是液體質量管理至關重要。
數據中心干式冷卻器的優缺點分析
傳統數據中心冷卻需要大量水和電力，干式冷卻器提供了新的替代方案。通過利用環境空氣進行熱交換，干式冷卻器幾乎不消耗水資源且能耗更低，有助解決行業可持續發展挑戰。然而，干式冷卻器初期投資成本高，在高溫或高濕環境下效果不佳，且需要更大物理空間。混合冷卻方案結合干式冷卻和傳統冷卻塔，可根據環境溫度靈活切換，為追求節水的數據中心運營商提供了可行選擇。
智能芯片如何解決AI能耗危機
隨著AI發展推動數據中心能耗激增，預計2030年將增長160%，微軟等科技巨頭甚至重啟核電站以滿足算力需求。然而，真正的解決方案可能不是更大的基礎設施，而是更智能的芯片。以色列初創公司Proteantecs通過芯片遙測技術，已幫助大型數據中心降低14%的AI服務器功耗。Arm公司專注于能效架構設計，而Cadence則利用AI設計更智能的硅芯片。這些技術代表了AI基礎設施的新層次，通過智能設計和實時監控回收每一瓦特能耗。
NTT、Nokia 和 Anritsu 成功演示基于 IOWN APN 的動態網絡技術
IOWN 項目成功將全光網絡應用于 5G 基站的移動前傳，實現了動態路由重定向。這項技術可以根據流量需求靈活調整分布式單元 (DU) 的使用，從而降低基站功耗，提高網絡可靠性。測試結果顯示，動態路由切換耗時不到 8 分鐘，對用戶流量影響有限，可減少約 20% 的功耗。
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