Отраслевые решения и кейсы для центров обработки данных/Smatcoming Center

предыдущий : Медицинские и медицинские решения и случаи,         следующий : Решения и кейсы для железнодорожной транзитной отрасли

Основные болевые точки отрасли 

 (1) Энергоэффективность не соответствует стандарту 

 На фоне двойного углерода центр обработки данных требует PUE≤1.25. Потеря без нагрузки/низкой нагрузки традиционных машин с частотой мощности высока, эффективность нагрузки 40% составляет <85%, а потери без нагрузки составляют более 10%, что приводит к ежегодным затратам на электроэнергию более 10 миллионов юаней, а PUE не может соответствовать стандарту. 

  (2) Низкая плотность мощности 

 Традиционные силовые частотные трансформаторы громоздкие и имеют низкую эффективность рассеивания тепла. Плотность мощности составляет <0,35 кВт/л, что занимает большое пространство компьютерного зала, увеличивает потребление энергии рассеивания тепла кондиционером и ограничивает развертывание машинного помещения высокой плотности. 

 (3) Задержка реакции нагрузки 

 Серверы ИИ и нагрузки на шкафы высокой плотности колеблются на миллисекундном уровне. Динамический отклик ИБП традиционной частоты питания медленный, а выходное напряжение низкое, что легко приводит к простою сервера, что приводит к потере данных и прерыванию вычислительной мощности. 

 (4) Высокие затраты на эксплуатацию и техническое обслуживание 

 Количество ИБП в компьютерном зале велико и широко распространено. Традиционная эксплуатация и техническое обслуживание зависят от ручной работы, нет возможности централизованного мониторинга, отсутствует предупреждение о неисправности, MTTR длинный, а рабочая нагрузка обслуживающего и обслуживающего персонала велика, а стоимость высока. 

(5) Плохая совместимость 

 Он несовместим с высоковольтной системой постоянного тока и модульной архитектурой компьютерной комнаты. Его трудно трансформировать и он не может адаптироваться к потребностям в расширении мощности интеллектуального вычислительного центра. 

 Соответствующие решения 

 (1) Высокоэффективный и энергосберегаютный план 

 Благодаря технологии цифрового управления DSP эффективность интеллектуального онлайн-режима достигает 99,9%, эффективность режима ECO достигает более 98%, а потери без нагрузки снижаются на 60%, что помогает центру обработки данных PUE≤1,25 и экономит более 50% электроэнергии в год. 

 (2) Схема проектирования высокой плотности 

 Оптимизируйте структуру трансформатора частоты мощности, увеличьте плотность мощности до более чем 0,8 кВт/л, уменьшите объем на 40%, уменьшите пространство, занимаемое компьютерным залом, уменьшите потребление энергии рассеивания тепла в кондиционерах и адаптируйтесь к развертыванию шкафов высокой плотности. 

 (3) План быстрого реагирования 

 Оптимизированный алгоритм управления, динамическое время отклика ≤1 мс, может точно реагировать на колебания нагрузки на уровне миллисекундного сервера ИИ, стабильное выходное напряжение, устранять простои сервера и обеспечивать непрерывность вычислительной мощности. 

(4) Интеллектуальный план эксплуатации и технического обслуживания 

 Оснащенный платформой мониторинга, он обеспечивает централизованный мониторинг, удаленную эксплуатацию и техническое обслуживание нескольких ИБП, прогнозное обслуживание и точность предупреждения о неисправности >90%. MTTR сокращается до 30 минут, что снижает затраты на эксплуатацию и техническое обслуживание на 60%. 

(5) Совместимая схема расширения мощности 

 Поддержка избыточного параллельного соединения N+1, может расширять емкость по требованию, быть совместимым с высоковольтными системами постоянного тока, преобразовывать без простоя, адаптироваться к потребностям расширения и обновления интеллектуального вычислительного центра и снижать стоимость преобразования. 

Область применения 

 Он охватывает различные вычислительные инфраструктуры, такие как корпоративные центры обработки данных, интеллектуальные вычислительные центры оператора, центры облачных вычислений, суперкомпьютерные центры, периферийные центры обработки данных, финансовые центры обработки данных, государственные облачные компьютерные комнаты и т. д., и адаптируется к серверным шкафам, комнатам хранения данных, комнатам сетевых коммутаторов, вычислительным кластерам ИИ, облачным узлам хоста и другим основным сценариям для удовлетворения Непрерывное энергоснабжение для различных вычислительных нагрузок, таких как серверы, массивы хранения данных, коммутаторы, маршрутизаторы, карты вычислительной мощности, прецизионные кондиционеры и т. д.

Успешные случаи：