エネルギー消費量が多いという問題がクローズアップされており、米国ではデータセンターが新たな電力需要の主な供給源となるだろう。
4 月 12 日の当サイトからのお知らせ 建設規模の増大とハードウェア消費電力の増加に伴い、エネルギー消費量の多さが、さらなる拡張と運用にとって徐々に大きな問題となっています。世界中のデータセンターの障害。
ロイター通信による最近のレポートによると、米国の電力会社上位 10 社のうち 9 社は、データセンターが米国の新たな電力需要の主な供給源になると考えています。多くの企業が需要の予測と設備投資の計画を調整しています。ちなみに、昨年の同時期のこの件数はわずか2件でした。
サザン・パワー・カンパニーは、データセンターにより2025年から2028年までの年間電力販売成長率が6%に達すると予想しており、これは従来予想の1~2%を上回っていると述べています。 モルガン・スタンレーは、米国のデータセンターの電力消費量は、2023年の15TWh未満から2030年までに46TWhへと3倍以上に増加すると考えています。米国のデータセンター IT 機器の長期的な電力消費量は 50GW に達し、昨年の予測 35GW から 42% 増加します。 この Web サイトの最近のレポートによると、Arm CEO の Rene Haas 氏は、2030 年までに AI データセンターの電力需要が米国全体の 5 分の 1 から 4 分の 1 を占めるようになるだろうと警告しました。
ジョージア州の米国上院は先月、デジタルインフラが州内に十分な雇用を創出せず、送電網にさらなる負荷を与え、二酸化炭素排出と経済刺激をもたらしているとして、データセンターに対する一部の税免除を停止することを可決した。 。
データセンターの高いエネルギー消費は、米国だけが直面している問題ではありません。
最近、多くの Amazon AWS ユーザーがイギリスのメディア The Register に対し、
ダブリンにある Amazon のデータセンターが停電したため、AWS eu-west-1 リージョンにあるリソースへのアクセスが制限されていると報告しました。限界に近づいています。 アイルランドの首都周辺には、多数のクラウド サービス会社が集まっています。アイルランドの送電網運営会社エイルグリッドのデータによると、データセンターの電力消費量は2026年までにアイルランド全体の25.7%に達すると予想されている。
関係者によると、アイルランド、シンガポール、オランダに新設されたデータセンターはいずれも電力供給不足に直面しているという。
以上がエネルギー消費量が多いという問題がクローズアップされており、米国ではデータセンターが新たな電力需要の主な供給源となるだろう。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック

2024 年 4 月 15 日のニュースによると、ガートナーが最近発表した 2024 年の CIO およびテクノロジー幹部を対象とした調査では、中国企業の 60% 以上が今後 12 ~ 24 か月以内に生成人工知能 (GenAI) を導入する予定であることが示されています。中国企業はパブリック クラウド経由ではなくローカルに GenAI を導入する傾向があるため、現在のインフラストラクチャ環境では GenAI プロジェクトをサポートできません。これにより、中国企業のデータセンターの設計変革が促進されます。 Gartner のリサーチ ディレクター、Zhang Lukeng 氏は、「セキュリティとデータ プライバシーに関する懸念と規制要件のため、一部の企業は GenAl ソリューションをオンプレミスで導入したり、大規模言語モデル (LLM) を微調整したりすることを好みます。GenAl をオンプレミスで導入することは重要です」と述べています。データセンターだけでなく

6 月 18 日のこのサイトのニュースによると、サムスン セミコンダクターは最近、最新の QLC フラッシュ メモリ (v7) を搭載した次世代データセンター グレードのソリッド ステート ドライブ BM1743 をテクノロジー ブログで紹介しました。 ▲Samsung QLCデータセンターグレードのソリッドステートドライブBM1743 4月のTrendForceによると、QLCデータセンターグレードのソリッドステートドライブの分野で、SamsungとSK Hynixの子会社であるSolidigmだけが企業向け顧客検証に合格したという。その時。前世代の v5QLCV-NAND (このサイトの注: Samsung v6V-NAND には QLC 製品がありません) と比較して、Samsung v7QLCV-NAND フラッシュ メモリは積層数がほぼ 2 倍になり、記憶密度も大幅に向上しました。同時に、v7QLCV-NAND の滑らかさ

7月2日のこのウェブサイトのニュースによると、CNOOC公式アカウントは昨日(7月1日)発表を行い、五石23-5油田開発プロジェクトが稼働したことを発表しました。これはまた、最初のオールラウンドグリーンデザインオイルでもあります。私の国の沖合のフィールド。この油田グループは初めて、地下 2,000 メートルの海底から石油とガスを広東省の雷州半島に導き、中国の海底油田のグリーン開発の新しいモデルとなり、我が国のエネルギー産業が次の方向に転換するための重要な実践的な実証と経験を提供しました。低炭素と環境に優しい変革。このサイトは、報告から、五石 23-5 油田群が北部湾の東海域に位置し、平均水深が約 28 メートルであることを知りました。それは 2 つの海上プラットフォームと 1 つの陸上ターミナルで構成されています。烏石23-5油田グループは、28の石油生産井と15の注水井を含む43の開発井を生産する計画である。油田グループは、1 日あたり約 1 個の生産量を達成すると予想されます。

生成型人工知能 (AI) の急速な台頭は、企業による AI の導入が猛烈なペースで進んでいることを浮き彫りにしています。 Accenture の最近のレポートによると、ビジネス リーダーの 98% が、今後 3 ~ 5 年間の戦略において人工知能が重要な役割を果たすだろうと述べています。マッキンゼーのアナリストによると、企業の65%近くが今後3年間で人工知能への投資を増やす計画があり、NVIDIA、AMD、Intelは生成人工知能とハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)向けに設計された新しいチップを発売しているという。始まったばかりです。パブリッククラウドプロバイダーや新興チップ企業も競争している。 IDC アナリストは、人工知能のソフトウェア、ハードウェア、およびサービスに対する世界の支出は 3,000 億ドルに達し、今年の予測の 1,540 億ドルを超えると予測しています。

1 月 19 日のこのサイトのニュース。 Inspur Server からの公式ニュースによると、1 月 18 日、Inspur Information と Intel は世界初の完全水冷コールド プレート サーバーのリファレンス デザインを共同でリリースし、完全水冷を促進するために業界に公開しました。コールド プレート ソリューション: グローバル データ センターへのアプリケーションの大規模展開。このリファレンス設計に基づいて、Inspur Information は完全水冷コールド プレート サーバーを発売し、サーバー コンポーネントのほぼ 100% の水冷を実現し、1 に近い PUE 値を達成すると主張しました。当サイトからの注:PUEとはPower Use Effectsの略で、計算式は「データセンターの総エネルギー消費量/IT機器のエネルギー消費量」です データセンターの総エネルギー消費量にはIT機器のエネルギー消費量と冷却、配電のエネルギー消費量が含まれますPUE が 1 に近いほど、非 IT 機器の消費を表します。

インターネットの急速な発展に伴い、Web サイトへのアクセス数も増加しています。この需要を満たすには、可用性の高いシステムを構築する必要があります。分散データセンターは、システムの安定性と拡張性を高めるために、各データセンターの負荷を異なるサーバーに分散するシステムです。 PHP 開発では、いくつかのテクノロジーを通じて分散データセンターを実装することもできます。分散キャッシュ 分散キャッシュは、インターネット上の分散アプリケーションで最も一般的に使用されるテクノロジの 1 つです。複数のノードにデータをキャッシュして、データ アクセス速度を向上させ、

データ処理とストレージの需要が急増し続ける中、データセンターは進化と拡張の課題に取り組んでいます。プラットフォーム、デバイス設計、トポロジー、電力密度要件、冷却ニーズの継続的な変化により、新しい構造設計の緊急の必要性が強調されています。データセンター インフラストラクチャは、現在および予測される IT 負荷を重要なインフラストラクチャと調整するのに苦労することが多く、その結果不一致が生じ、増大する需要に対応する能力が脅かされます。このような背景から、従来のデータセンターのアプローチを変更する必要があります。データセンターは現在、競争力を維持するために人工知能 (AI) および機械学習 (ML) テクノロジーをインフラストラクチャに統合しています。従来のデータセンター アーキテクチャに AI 主導のレイヤーを実装することで、企業は人間の労働力を必要とせずに自律的なデータセンターを構築できます。

コロケーション データ センターは通常、数十、場合によっては数百の顧客の多様なアプリケーションに対応できるように設計されています。ただし、Nvidia は、単一の顧客向けに特定のアプリケーションの実行に特化した独自のデータセンター モデルを提供しています。 「人工知能工場」の登場 この新しいタイプのデータセンターは、従来のデータセンターとは異なり、より効率的で柔軟なインフラストラクチャ サービスの提供に重点を置いています。従来のデータセンターは多くの場合、複数のアプリケーションや複数のテナントをホストしますが、新しいデータセンターは、さまざまなアプリケーションやテナントのニーズを満たすために、リソースの動的な割り当てと最適化に重点を置いています。この新しいデータセンターの設計はより柔軟でインテリジェントであり、需要に応じてリソースの割り当てをリアルタイムで調整できるため、全体的な効率とパフォーマンスが向上します。この革新的な設計コンセプトにより、これらの新しいデータセンターは主に
