AI革命によるデータセンター戦略 / 液浸冷却、電力設計と省電力化、インフラ構造の変革

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プログラム

第1部 液浸データセンターにおける液浸冷却システムの開発と省電力化

(13:00〜14:00)

  1. はじめに (データセンターの省エネの現状)
  2. 液浸冷却システムを活用したデータセンター実現に向けて取り組んだ経緯
  3. 液浸冷却技術に着目
  4. 実証実験の概要
  5. 実証実験で明らかになった効果
  6. 問題点、社会実装に向けた課題と解決策
  7. 社会実装を含めた今後の展望

第2部 AIデータセンター電源の最前線

〜消費電力・効率・信頼性の設計と実装〜

(14:10〜15:10)

  1. AI革命による電力需要の爆増
    • 先端AIモデルの学習計算量は3.4か月ごとに2倍。
    • AIデータセンターの電力消費は 2030年に世界の消費電力の約7% に到達する可能性。
    • ハイパースケーラー (Meta, Microsoft, Amazon, Alphabet) は年間数百億ドル規模でCAPEXを増強。
  2. サーバーラック & プロセッサの消費電力は急増
    • GPU/AIアクセラレータは 2-4 kW/ユニットに増加。
    • サーバーラック当たりの消費電力は 60 kW → 100 kW → 150 kW → 600 kW – 1 MW+ (2027年〜2030年) と急増。
      これに対応するため、従来の単相PSU中心構成から高電圧DC給電へ移行。
  3. ラックアーキテクチャの進化
    • Gen1 (現行)
      • ITラックにPSU/BBU/ITが統合 (<250 kW/rack)
    • Gen2 (2027+)
  4. 相HVDC PSU + サイドカー構成 → 約500 kW以上に対応
    • Gen3 (2029+)
      • ハイブリッドDCマイクログリッド (SST + HVDC)
        → 1 MW超を中央電源で供給する次世代アーキテクチャ
  5. インフィニオンの役割:すべての電源段を提供 (Grid → Core)
    • インフィニオンは以下のすべての電力変換段にソリューションを持つ:
      1. 変電 (SST/SSCB)
      2. PSU (単相/三相、SiC・GaN採用)
      3. BBU (バッテリーバックアップ)
      4. 中間バスコンバーター (IBC:48V/800V → 12V/6V)
      5. セカンドステージ (VRM:Vcore 0.8V)
        • すべてで Si / SiC / GaN を最適組み合わせるハイブリッドアプローチ により、 効率・電力密度・コスト・信頼性のバランスを最適化。
  6. ソリッドステート変圧器 (SST) の市場性
    • 伝統的変圧器より 40倍軽量、14倍コンパクト、工期50%短縮。
    • 2030年に >10億USDの新市場へ成長見込み。
    • Hyperscaler向けにすでに共同開発が進行。
  7. PSUの進化 (3kW → 30kW)
    • 単相で12kW (三相へ拡張で30kW級)
    • 効率98%超、100W/in3以上の高密度
      → SiC/GaNを用いたトーテムポールPFCとLLCが中核
  8. BBU (バッテリバックアップ) の革新
    • 従来 12 kW が上限 → インフィニオンの新トポロジーで 25 kW級に拡張可能
    • 部分電力変換 (Partial Power Conversion)
      → 効率99.5%・電力密度4倍・BOMコスト40%削減
  9. 中間バスコンバーター (IBC)
    • HV IBC (±400/800V) と MV IBC (48V) の両方に対応
    • 多彩なトポロジー: Interleaved Buck / xSC / LLC / HSC / DR – HSC
    • 48Vシステム故障の約50%が電源関連であり、インフィニオンは**高信頼性 (MTBF向上) **を重視
  10. セカンドステージ (垂直給電VPD) による革新
    • VRMをASIC背面に実装 (Vertical Power Delivery)
    • PDN損失を20% → 3%へ (85%削減)
    • 電流密度は 0.4 → 4 A/mm2 へ (10倍成長ロードマップ)
  11. まとめ
    • AIの爆発的拡大は、電力供給インフラの全面革新を要請
    • 高電圧DC化・サイドカー化・マイクログリッド化が不可避の流れ
    • インフィニオンは SSTPSUIBCVRM (Vcore) まで全段をカバーする唯一の企業のひとつ
    • 環境配慮 (効率、サイズ、廃熱対応) とコスト最適化を両立

第3部 次世代AI半導体NVIDIA「Vera Rubin」の構成及び Vera Rubin搭載次世代ギガワット級AIデータセンターの デジタルツイン設計プラットフォーム「DSX」と製品サプライヤー群。日本企業が参入できるのはどこか?

(15:20〜17:00)

  1. データセンターから「トークン・ファクトリー」への変容
    1. 「計算」から「生産」へ
      • 従来のデータセンター (ファイル保存) と、現代のAIファクトリー (トークン生成) の違い。
    2. 新しいコモディティ「トークン」
      • 知能を生成する最小単位としてのトークン。その生産コストが企業の競争力を決める時代。
    3. 「無料でも高すぎる」アーキテクチャ
      • ギガワット級施設の建設コスト (400億ドル) を前提としたとき、いかに「ワットあたりのトークン数」を最大化するかが唯一の解であることの解説。
  2. Vera Rubin:エージェンティックAI時代の物理基盤
    1. 10年で4000万倍の進化
      • Pascal世代 (DGX – 1) からVera Rubinに至るまでのスケーリング法則の軌跡。
    2. 「チップ」から「システム」への垂直統合
      • Vera CPU: LPDDR5を採用し、シングルスレッド性能と電力効率を極めた理由。
      • 第6世代NVLink: 液体冷却、260TB/sの広帯域がいかに「巨大な1つのGPU」を実現するか。
      • Gro 3 LPUの統合: SRAMを活用した「トークン・アクセラレータ」がもたらす35倍のスループット。
    3. 運用革新
      • 設置時間を2日から2時間へ。液冷による45度温水活用のメリット (施設全体のエネルギー最適化) 。
  3. NVIDIA DSX:AIファクトリーの「デジタル・ブループリント」
    1. DSXが必要とされる背景
      • 複雑すぎて「現場で合わせる」ことが不可能なシステム設計。
      • 仮想空間での「事前出会い (Virtual Commissioning) 」の必要性。
    2. デジタルツインによる収益最大化
      • 1ヶ月の建設遅延が数十億ドルの損失を生む世界での、Omniverseの役割。
    3. 4つの主要APIとエコシステム
      • DSX SIM / Exchange: 熱、電気、ネットワークの物理シミュレーションと運用データの統合。
      • DSX Flex / Max Q: 電力グリッドとの動的な連携と、トークン排出量の最大化。
    4. 異業種連携の深化
      • ダッソー、シーメンス、ケイデンスなどの伝統的エンジニアリング企業とNVIDIAが「AIファクトリー」という目的で合流する産業的意義。

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