对于大型数据中心中的高性能芯片，数学可能是敌人。由于超大规模数据中心正在进行的计算规模庞大，在数百万个节点和大量硅片上全天候运行，因此会出现极其罕见的错误。这只是统计数据。这些罕见的、“无声的”数据错误不会在传统的质量控制筛查中出现，即使公司花费数小时寻找它们也是如此。本月，在加利福尼亚州蒙特雷举行的 IEEE 国际可靠性物理研讨会上，英特尔工程师介绍了一种使用强化学习来更快地发现更多无声数据错误的技术。该公司正在使用机器学习方法来确保其 Xeon 处理器的质量。当数据中心发
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生成式人工智能（GenAI）和大语言模型（LLM）的迅猛发展催生了空前的算力需求。随着AI模型复杂度不断提升，支撑其运行所需的能源已对数据中心造成巨大压力。Gartner预测，到2027年，数据中心运行新增AI服务器所需的用电量将达到每年500太瓦时（TWh），是2023年的两倍以上。GenAI不断攀升的电力需求为数据中心运营带来了成本、性能和可持续性等多重挑战。Gartner预测，到2027年，40%的数据中心将因电力供应问题而面临运营限制。这种情况不仅会影响数据中心自身，还会对其客户和终端用户产生连带
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碳化硅 （SiC） 正在接管电动汽车中的三相牵引逆变器，将电池中的直流电转换为用于控制电机的交流电。但是，由于 SiC 能够处理更高的电压、更好的散热和更快的开关频率，因此也适用于更紧凑的电动机中的三相逆变器。其中包括数据中心的电子换向 （EC） 冷却风扇，这些风扇消耗了更多的电力来运行 AI 训练和推理，并在此过程中产生了更多的热量。onsemi 推出了第一代基于 SiC 的智能功率模块 （IPM），与 IGBT 相比，为这些冷却风扇带来了更高的功率密度和效率。1,200 V 模块基
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数据中心正在寻找传统电网之外的电力来源，以满足支持先进人工智能所需的电力需求。尽管引入了新的可再生能源发电，但现有的电网基础设施仍难以跟上多个领域急剧上升的需求，尤其是数据中心对电力需求增长迅速。当前的电网无法承载这种扩张的规模和速度。仅是审批新的大型输电项目和并网就可能耗时长达十年之久。于是，科技公司不愿再被动等待，而是转向发电设施与超大规模数据中心同步开发的解决方案。这一趋势将不再是一个权宜之计，它将为推动创新和技术扩展提供契机，以承载未来构建更灵活的电网。然而，要实现这些，工程师们必须加强多个领域之
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数据中心 现场能源 供电解决方案
在全球数据中心加速向高效化、集约化转型的背景下，高频中大功率UPS（不间断电源）市场需求持续攀升，对能效、功率密度及可靠性的要求亦日益严苛。近日，英飞凌宣布与深圳科士达科技股份有限公司深化合作，通过提供英飞凌1200V CoolSiC™ MOSFET和CoolSiC™二极管、650V CoolSiC™ MOSFET器件以及EiceDRIVER™系列单通道磁隔离驱动器等全套功率半导体解决方案，助力科士达100kVA在线式UPS系统实现关键突破，满足数据中心对高可靠、高能效电源的严苛需求。作为科士达长期合作伙
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高性能人工智能（AI）数据中心正在以前所未有的方式重塑半导体设计版图和投资方向。早在2022年，AI基础设施方面的支出规模就已接近150亿美元。而今年这一数字可能轻松突破600亿美元大关。没错，“吸金”，各种资金正从各种投资计划中向数据中心涌入。显然，我们正处在一个人工智能资本支出空前高涨的时代——尽管DeepSeek等新入局者的潜在影响尚难以被准确估量。但不可否认的是，就在英伟达（Nvidia）、AMD等公司的高性能计算（HPC）处理器成为行业焦点的同时，用于存储训练和推理模型的高带宽内存同样迎来了属于
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4 月 10 日消息，微软向美国俄亥俄州地方媒体 The Columbus Dispatch 表示，这家科技巨头已搁置了在该州利金县投资合计 10 亿美元（IT之家注：现汇率约合 73.56 亿元人民币）建设三个数据中心站点的计划。▲ 位于该州首府哥伦布附近的利金县（方框内浅绿色区域）微软表示该企业将继续持有这些数据中心站点的土地，确保其中 2 块土地可用于农业生产，仍将按计划为当地公共基础设施升级提供资金支持，并当地组织合作支持数字技能发展。微软将继续根据投资策略评估这三个位于利金县境内的站点，并打算在
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英特尔® 数据中心管理平台集服务器组级自动切换能力与出色的利用率于一身,大幅节 省全年能耗
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“气候和环境危机凸显了通过创新科技降低碳足迹的重要性。英特尔
与中国联通在数据中心节能减排方面的合作体现了双方在践行绿色
节能方面的承诺，也为业界提供了服务器能效提升的有益参考。我
们希望能够以这些合作成果为依托，推动以数字化转型和可持续发
展为综合目标的产业高质量发展。”
— 李亚东
英特尔中国政企及全球 OEM 解决方案事业部总经理“中国联通在新战略指引下，
制定了《建设新型数字信息
基础设施行动计划》和《算
网融合发展行动计划》，统
筹推进新型数据中心、云网
深度融合，通过与
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由于目前经济不景气，数据中心经理不得不在有限的资金预算条件下满足苛刻的业务需求。他们一直在千方百计的削减运营成本，目前数据中心运营成本中增长最快，所占份额最大的部分是能源成本，而然这些能源中的大部分被服务器和冷却系统所消耗。 不幸的是，目前大多数高效的节能技术都需要相当可观的前期投资，并且在数年后才会带来回报。然而人们却忽视了一些几乎不需要什么成本的技术，原因在于这些技术看起来不切实际，或是过于极端。我们在以下为大家列出的8种节能方法已经在实际的数据中心环境中测试过，并且被证明十分有效。其中一些方法几乎
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数据中心 节能
当前数据中心节能降碳所面临的四大挑战分别是：问题：大量的建设需求和日趋严格的地方政策限制以及供给减少带来的挑战。风险：直接导致新建数据中心无法通过能评、无法拿到政府合法批文进行下一步的数据中心建设。问题：客户业务复杂性所带来的技术架构和节能方案的选择难度增大。风险：直接导致数据中心建设成本升高、投资亏损或因为能效不达标而引发的高额罚款或被迫整改工作。问题：外部电力资源利用效率低。风险：直接导致数据中心的得电率低、出柜率低。问题：IT设备算力的提高带来的单机柜功率密度不断增加。风险：直接导致数据中心内部热点
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新闻亮点：新款发布的具有电源路径保护功能的 48V 集成式热插拔电子保险丝简化了数据中心设计，助力设计人员达到 6kW 以上的功率水平。新型集成式氮化镓 (GaN) 功率级采用行业标准的晶体管外形无引线 (TOLL) 封装，将德州仪器的 GaN 和高性能栅极驱动器与先进的保护功能相结合。中国上海（2025 年4 月 9 日）— 德州仪器 (TI)（纳斯达克股票代码：TXN）于今日推出新款电源管理芯片，以满足现代数据中心快速增长的电源需求。随着高性能计算和人工智能 (AI) 的采用率越来越高，数据中心需要更
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● 为AI基础设施提供商提供从物理层到应用层数据中心模拟和优化解决方案● 验证和优化系统级性能，确保AI数据中心的无缝互操作性● 主动识别可能导致AI数据中心性能降低的薄弱环节是德科技人工智能(KAI)系列解决方案是德科技发布Keysight AI（KAI），这是一系列端到端的解决方案，旨在帮助客户通过使用真实世界的AI工作负载仿真从而验证AI集群组件来扩展数据中心的AI处理能力。KAI提供系统级互操作性、性能和效率洞察，帮助运营商最
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Arm Holdings 希望到 2025 年底将其在全球数据中心 CPU 市场的份额从 15% 提高到 50%。Arm 基础设施高级副总裁 Mohamed Awad 在接受路透社采访时提出了这一说法。该公司主要将希望寄托在 AI 服务器上，因此请考虑 Nvidia 的 GB200 和 GB300 机器、大型云服务提供商的定制芯片以及基于 Ampere Computing 的系统等产品。如今，大多数服务器都运行依赖于 x86 指令集架构的 AMD EPYC 处理器或 Intel 的 Xeon CPU，因为
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日月光投控旗下日月光半导体展示一款共同封装光学（Co-Packaged Optics，CPO）装置，可将多个光学引擎（OE）与ASIC芯片直接整合在单一封装内，实现了每比特小于5皮焦耳的功耗并且大幅增长带宽。 日月光强调，CPO装置不仅显著提升能源效率，还大幅增加带宽，同时改善延迟、数据吞吐量和可扩展性，因应数据中心的未来挑战。日月光CPO实现将光学引擎直接整合到交换器（switch）内的先进封装技术，可以达成最短的电气连接路径，降低插入损耗，从而有效改善功耗。 CPO是日月光从传统插拔式模组转为光学IO
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数据中心介绍
数据中心（data center），或称为服务器农场（server farm），指用于安置计算机系统及相关部件的设施，例如电信和储存系统。一般它包含冗余和备用电源，冗余数据通信连接，环境控制（例如空调、灭火器）和安全设备。 数据中心在早期巨大房间内的计算产业中是有根源的。早期的计算机系统操作和维护都复杂，需要一个特殊的环境来操作。连接所有的组件需要很多电缆，进而产生了供应和组织的方法，例如标 [
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