【習得できる知識】
・高密度高発熱AIサーバ排熱手法
・省エネルギー指標PUEの解説
・データセンターの空冷と液冷の違い
・データセンター省エネルギー化技術の歴史と現況
・経済産業省資源エネルギー庁データセンターのエネルギー効率基準としてPUE（電力使用効率）を「1.3以下」と する新たな省エネ規制への対応
・既存データセンターPUE改善手法
・AIサーバ実装手法
・新設AIデータセンターの特長
【講座趣旨】
経済産業省資源エネルギー庁データセンターのエネルギー効率基準としてPUE（電力使用効率）を「1.3以下」とする新たな省エネ規制への対応を、急激に普及するAIデータセンター設計手順と合わせて案内する。
【講演項目】
1. 高密度高発熱AIサーバ排熱手法
1.1最新GPUラックの電力規模（1ラック120KW〜1MW）
1.2 サーバ種類とラック電力の進化
1.3 冷却方式の比較（空冷 vs DLC/AALC）
1.4 災害リスクとクーリングタワー課題
2．PUE/pPUEの基礎と重要性
2.1 JDCC日本データセンター協会発行規格書
2.2 PUE計算方法と電気料金
2.3 pPUEとPUEデータセンター省エネ技術
2.4 フリークーリング機器使用で難易度が高い低PUE設計
2.5 キャッピング（コンティメント）による効率化
2.6 室温上昇・湿度管理・ドライクーラー活用
2.7 JEITA Class-R、ASHRAE指針の適用
2.8 DLC(直接液体冷却)における温水冷却技術
3.経済産業省資源エネルギー庁PUE「1.3以下」規制
3.1 容易なPUE=1.3以下を実現する技術
3.2 古いデータセンターのPUE改善手法
3.3 古い設計DCへのGPUゾーン導入事例
3.4 CFD解析による改善設計例
4.AIサーバ実装と新設データセンター要件
4.1 最新GPUラックスケール（1ラック120KW〜1MW）実装方法
4.2 ハイパースケーラデータセンター動向
4.3 大規模事例（ABCI、LRZ、Meta、Google）
4.4 新設データセンター要件の検討
5.まとめ・将来展望
5.1 冷却に電力を使わず効率的に排熱する思想
5.2 簡便に省エネを計算出来るPUEの重要性
5.3 KubernetesやAIによる自動制御・省エネ運用
5.4 スケールするデータセンター設計指針
【質疑応答】 |
