AIデータセンターの熱・電力課題と冷却・排熱・省エネ技術の最前線

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本セミナーでは、データセンターに不可欠な、水冷・DLC (直接液冷) ・ドライクーラー・ハイブリッド廃熱システムなど、ハイパースケーラーが採用する最新の廃熱システムを交えながら、課題・対策・今後の展望を解説いたします。

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プログラム

生成AIに加えて推論AIが急速に普及する中、AIを支える最新のデータセンターでは、GPUサーバの高発熱化に伴い、電力消費と熱負荷が急増し、従来の空冷冷却方式では対応が難しくなり、水冷廃熱方式に移行している。本来、装置やサーバでは冷却は不要であり、いかに電力を使わず廃熱するか?が重要です。  本講演では、GPU時代に不可欠となる水冷・DLC (直接液冷) ・ドライクーラー・ハイブリッド廃熱システムなど、ハイパースケーラーが採用する最新の廃熱アーキテクチャを取り上げ、PUE/pPUE、OCP・MGXの直流化、高温運用などの省エネ・高効率化手法を、国内外の実例を交えて解説します。急速に高密度化が進むAIデータセンターにおいて求められる技術動向を整理するとともに、課題と対策技術、今後の展望を解説します。

  1. データセンターと熱処理
    1. サーバー種類とラック電力の進化
    2. 冷却方式の比較 (空冷 vs DLC)
    3. 水冷の基本と限界
      • CDU
      • 冷却リアドア
      • InRow空調機
    4. PUE/pPUEの基礎と重要性
  2. 次世代データセンタと廃熱・冷却・省エネ技術
    1. データセンタの課題・トレンド変化
    2. MS・Meta・CoreWeave 他ハイパースケーラーとデータセンタ動向
      • GPUサーバの実装難易度 (冷却・廃熱の限界)
    3. 空冷の限界と水冷・DLC (直接液冷) 技術の最前線
      • 空冷限界 (10kVA超) とCFD (流体解析)
      • ホットウォータークーリングによる廃熱
      • 冷却付帯設備と技術
        • 冷水チラー
        • クーリングタワー密閉式
        • ドライクーラ
        • ハイブリッドクーラ
    4. 設置場所と省エネ性能・効率
    5. 室内構造と省エネ性能・効率
  3. 高密度データセンター対応技術
    1. 最新GPUラックの電力規模 (100〜600kW)
    2. NVIDIA MGX対応サーバ・NVLモデルに見る「高密度ラックスケール」
    3. 古い設計DCへのGPUゾーン導入事例
    4. CFD解析による改善設計
    5. 大規模事例
      • ABCI
      • LRZ
      • Meta
      • Google

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