數(shù)據(jù)中心如何進行定制化配電設(shè)計？

2022年，數(shù)據(jù)中心及其配電設(shè)備需要滿足極限性能需求；服務器機柜和機架需要進行架構(gòu)設(shè)計以實現(xiàn)最大的適應性。將超級計算和人工智能 (AI) 添加到這個等式中，很明顯許多數(shù)據(jù)中心不是即插即用的——它們通常必須符合獨特的物理架構(gòu)。

在獨特的物理架構(gòu)中，有邊緣計算。邊緣計算旨在讓應用和數(shù)據(jù)更接近最終用戶。但空間通常是一個重大問題，遠程監(jiān)控和修復是絕對必要的過程。無論外形如何，數(shù)據(jù)中心運營商都不斷面臨著尋找定制解決方案來提供電力、冷卻和連接的挑戰(zhàn)。

正確滿足數(shù)據(jù)中心的電力需求并在設(shè)施中分配電力一直是一個問題，尤其是在更細粒度地管理電力時。那么解決方案是什么？在遠程訪問、電源和空白空間基礎(chǔ)設(shè)施方面，現(xiàn)成的和半定制的解決方案可以滿足大多數(shù)數(shù)據(jù)中心應用的需求。但是，對于持續(xù)提高效率和可持續(xù)性的需求又如何呢？這種需求導致許多高性能計算 (HPC) 安裝、人工智能應用、超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心和電信運營商尋找功率密度、冷卻和連接的定制解決方案。當然，超級計算需要物理上靠近的所有東西才能最大限度地提高吞吐量。人工智能需要在專門的處理器上；就其本質(zhì)而言，邊緣計算本質(zhì)上是分布式的。之所以存在這些功耗差異，是因為每個軟件工作負載都有其獨特的功耗要求。簡而言之：應用驅(qū)動硬件及其環(huán)境的架構(gòu)選擇。這種理念的缺點是它幾乎沒有為機架安裝設(shè)備分配電力的空間。這就是為什么服務器機架需要定制的機架配電單元 (PDU) 解決方案；因為：

數(shù)據(jù)中心的設(shè)計也必須考慮到如何分配能量，以滿足密集的處理和人工智能應用。

人工智能是一場革命，它需要大量的計算能力和電力來設(shè)計和訓練算法。在分配電力或容量時，這些特殊情況需要額外考慮，過熱可能很快成為一個問題。在為 AI 設(shè)施設(shè)計配電計劃時，請牢記以下潛在挑戰(zhàn)：

在邊緣計算方面，將計算服務放在更靠近數(shù)據(jù)處理的地方會使依賴它的人受益——物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、智慧城市和自動駕駛汽車證明了這一點。然而，這些新應用也需要實時計算能力來持續(xù)驅(qū)動邊緣計算。不幸的是，這些小型數(shù)據(jù)中心位于偏遠的無人位置，例如蜂窩塔底部或街角，這使得它們既費時又難以管理。在這些情況下，必須應用不同的配電思維過程，該過程需要：

結(jié)論

如前所述，用于遠程訪問、電源和空白空間基礎(chǔ)設(shè)施的現(xiàn)成和半定制解決方案滿足了典型數(shù)據(jù)中心應用的需求。然而，高性能計算安裝、人工智能應用、超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心和邊緣計算很快就從獨特的設(shè)施轉(zhuǎn)移到工作負載處理規(guī)范。隨著這種情況的持續(xù)，運營商仍需要在布局、功率密度、冷卻和整體連通性等方面采用定制解決方案。定制的一部分必須包括仔細考慮如何在整個機架中分配電力，以及同樣重要的是如何監(jiān)控機架的環(huán)境條件。

為高度定制的數(shù)據(jù)中心訂購通用 PDU 就像購買 D 型電池來為特斯拉供電，即為不同設(shè)備制造電池的方式與為專用服務器應用制造定制 PDU 的方式相同。不要讓配電成為事后的想法并拖延或停止您的工作負載。

By Marc Cram, Legrand

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