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本文讓我們來看看后機架冷卻的工作原理，以及為什么你可能希望在數(shù)據(jù)中心內考慮將后機架冷卻作為改進冷卻方法的一種方式。
如果你是數(shù)據(jù)中心運營商，可能會優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)中心服務器的可靠性、能源效率和最佳布局，但你也可能忽略了和服務器相關的另一個考慮因素：數(shù)據(jù)中心噪聲排放。
數(shù)據(jù)中心需要大量的水來維護設備。這種消耗造成了水污染和缺水。企業(yè)必須開始發(fā)布消費報告。
虛擬發(fā)電廠(VPP)將小型分布式能源(DER)連接到公用電網，并通過注入人工智能的軟件遠程控制電力轉換。
2023年，AI產業(yè)逐漸“脫虛向實”，智能算力、AI應用向著更加清晰的方向發(fā)展，在51CTO本次的評選活動中，也因此對AI領域格外關注。其中，紫光股份旗下新華三集團的傲飛算力平臺憑借完善的能力、成熟的實踐以及廣闊的市場前景，斬獲2023年度AI開放平臺創(chuàng)新產品獎。
如今的數(shù)據(jù)中心行業(yè)與十年之前頗有不同，這主要是受過去幾年間諸多現(xiàn)實因素的影響：AI技術的大規(guī)模擴散、摩爾定律有所放緩，以及令人頭痛的可持續(xù)性問題等。
數(shù)據(jù)中心現(xiàn)代化包括升級數(shù)據(jù)中心，使其成為現(xiàn)代工作負載的有價值和有效的工具。其目標是幫助提高效率、敏捷性、安全性和成本優(yōu)化，同時為人工智能(AI)和機器學習(ML)等新興技術提供支持。
目前，典型的超大規(guī)模設施每年消耗20-50 MWh的電力，在考慮新的數(shù)據(jù)中心設施時，可靠的電力和連接至關重要，因為在擴展時需要在每個數(shù)據(jù)中心及其服務區(qū)域之間維護網絡延遲。
大型人工智能模型和相關應用的蓬勃發(fā)展，使人工智能計算能力成為人工智能產業(yè)的關鍵基礎設施。800G光模塊的開發(fā)對于確保通信基礎設施能夠管理AI模型所需的快速數(shù)據(jù)處理和交換至關重要。
在信息科技的高速發(fā)展下，數(shù)據(jù)中心基礎設施管理正經歷著一場革命性的變革，不斷迎接新時代的挑戰(zhàn)。那么作為數(shù)據(jù)中心管理者在新時代需具備新的應對策略和眼界。
