真正的微模块数据中心,它的制冷、供电及管理系统都实现了区域化、模块化,互不干扰,可以独立运行。无论企业当前处于何种规模、哪个行业领域,都可以按照自己的需求定制微模块数据中心,并可伴随业务发展需求,逐步扩张数据中心规模,以应对更多IT 需求。
曙光机柜池级微模块解决方案
机柜池级微模块,应“用”而变
针对中、低密度数据中心散热问题,中科曙光所推出的机柜池级微模块解决方案集成了机柜、配电、制冷、监控和布线各个系统,具有绿色节能、安全可靠、配置灵活等特点。
曙光机柜池级微模块由两排机柜组成,采用行间空调均匀分布在设备机柜之间的方式提供制冷,机柜间通道使用通道门和通道顶板进行封闭,形成封闭通道池。根据封闭通道内冷、热气流的不同,提供封闭冷池和封闭热池两种选择。机柜池级微模块的应用也给传统数据中心制冷难题带来了一系列的变革:
第一,减少冷量损失。封闭冷池系统将行间空调送出的冷气流封闭在通道内,与IT设备进行热交换后变成热气弥散在整个机房,机柜内热气流再经过行间空调冷却后回到冷池内部,这种方式下制冷系统产生的冷量充分被IT设备利用,几乎无冷量损失。
第二,防止冷、热气流的混合。封闭热池系统将与IT 设备热交换后的热气流封闭在通道内,而行间空调产生的冷气流则输入到整个机房,有效避免了冷、热气流的混合。
第三,改善机房环境。行间空调产生的冷量有一部分被用于改善机房环境,机柜内无需安装安装环境空调。
机柜池级微模块解决方案架构
为什么选择池级微模块解决方案?
传统数据中心采用房间级制冷情况下,每个机柜负载一般不超过3-5kW。如果要增加单机柜密度,则需要通过为机柜增加辅助送风、辅助排风装置,以便更快地把热空气排走。
如果用户对单机柜密度有更高的要求,就需要考虑池级微模块解决方案了。曙光数据中心产品经理刘广辉介绍:“用户一旦用到了高密度设备,就会产生动态热点。曙光池级微模块解决方案,在每个封闭池内都装置了温湿度监控探头,可以根据负载变化,动态的调整空调风量,是解决动态热点问题的最佳方案。”
选择冷池还是选择热池?
目前,数据中心选择冷池解决方案还是热池解决方案,在这一点上,众说纷纭。曙光数据中心产品事业部产品经理刘广辉分析道:相比较而言,冷池更适合老旧机房改造。老旧机房的房间保温、密封性较差,冷空气通过墙体、门窗等地方损失的较多,而封闭冷池更有利于制冷量的有效利用,提高制冷效率。
封闭热池更适合新建或大型数据中心。第一,数据中心内开放的工作区域温度会和冷通道的温度相同,工作人员的体感温度比较舒适,不会影响在机房内长时间作业。
第二,选用热池封闭的一个主要优点就是可以使用现有的精密空调冷却模式。另外,利用自然冷却技术的大型数据中心更适合热通道封闭。
曙光机柜池级微模块解决方案实景图
不管选择冷池还是热池,都会为用户带来能源成本上的巨大节约。曙光微模块数据中心能够进行快速扩展,在工厂进行预制安装,建设周期远远低于传统数据中心。在部署时,只需要提供电力保障、供水以及网络连接,就完全可以建立一个功能完整的数据中心。目前,曙光数据中心产品和解决方案,在各行业项目中都得到了广泛应用,并在实际运行中表现出非凡的实际性能,赢得了用户的高度赞誉。
好文章,需要你的鼓励
R语言在Tiobe 12月编程语言流行度指数中重返前十,排名第10位,占比1.96%。作为统计计算专用语言,R语言凭借在统计分析和大规模数据可视化方面的优势重新获得关注。尽管传统软件工程师对其语法和扩展性存在质疑,但R语言在大学和研究驱动行业中仍表现出色,在快速实验、统计建模和探索性数据分析领域具有独特优势。
MBZUAI和法国综合理工学院联合开发的SchED算法能让AI写作速度提升3-4倍。该算法通过监测AI生成文本的置信度,采用进度感知的动态阈值策略,在保持99.8%-100%原始质量的同时显著减少计算时间。实验覆盖多种任务类型,证明了算法的有效性和鲁棒性。
AWS在2025年re:Invent大会上展现出不寻常的防御姿态,面临证明其仍能引领企业AI议程的压力。随着微软和谷歌通过集成AI堆栈加强对CIO的影响力,AWS推出了新芯片、模型和平台增强功能。分析师认为AWS尚未成功构建统一叙述。Nova Forge是AWS最大的尝试,旨在解决其战略弱点:缺乏将数据、分析、AI和代理整合为单一路径的统一框架。但分析师指出,企业采用仍需大量工程投入,AWS仍是需要组装的零件集合。
西安交通大学研究团队发现,AI视觉语言模型容易受到功能词(如"是"、"的"等)的干扰而遭受攻击。他们开发了功能词去注意力(FDA)机制,让AI减少对这些词汇的关注。测试显示,该方法可将攻击成功率降低18%-90%,而正常性能仅下降0.2%-0.6%。FDA无需额外训练即可集成到现有模型中,为AI安全防护提供了简单有效的解决方案。