AIデータセンターの冷却と電力を、別々に設計していませんか？

生成AIの普及に伴い、データセンターではGPUの高密度化と電力需要の増大が進んでいます。

特に、GPU負荷がミリ秒単位で急変するAIクラスターでは、冷却システムと電力系統の双方に大きな影響が生じます。
こうした過渡的な現象は、従来の定常状態を前提とした設計では十分に捉えられず、
安定稼働とPUE目標の両立が課題となっています。

本ウェビナーでは、Gamma TechnologiesのGT-SUITEを活用し、チップ・コールドプレートから
CDU、チラー、UPS/BESS、電力系統までを一つのモデルで連成する手法をご紹介します。
負荷の急増・急停止時に、冷却・制御・電気過渡がどのように相互作用するかを解析し、
安定稼働とエネルギー効率の両立に向けた設計アプローチを解説します。

■　主な内容

本ウェビナーでは、GT-SUITEを活用し、チップ・コールドプレートからCDU、チラー、UPS/BESS、電力系統までを
一つのモデルで連成する手法をご紹介します。

・過渡解析の必要性： なぜ従来の定常設計だけでは不十分なのか
・システム全体の連成： チップからグリッドまでを一つのモデルで評価
・負荷急変時の挙動： 冷却・制御・電気過渡の相互作用を可視化
・制御戦略の最適化： 安定稼働とPUE目標の両立に向けた設計アプローチ

■　下記の方におすすめです

AIデータセンターの設計・運用に携わる方
冷却・熱設計、電気・電力、制御、設備計画のご担当者
CDU、チラー、UPS/BESSなどの機器サプライヤーの皆様
データセンターのエネルギー効率改善を検討されている方