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AI太热热热热了。
これは技術発展の熱だけでなく、インフラストラクチャラックの熱も意味します。
現在、GPUボードの消費電力は約1200W～1400Wですが、サーバーラックの消費電力は120kW以上に達し、将来的には600KWを超える可能性もあります。
これはサーバーの放熱に大きな課題を提起しており、現在の業界では放熱方法が従来の「空冷」から「液冷」へと移行しつつあります。
Open Compute Project（OCP）は、液冷サーバーの冷却液に対し、誘電強度、誘電率（DK）、誘電正接（Df）、体積抵抗率などのパラメータ要件を定めています。これらの要件を満たさない場合、高速信号伝送におけるビットエラーレートの増加などの問題が発生する可能性があります。
コンピューティング産業の発展を支援するため、Keysight TechnologiesはKAI (Keysight AI) テストソリューションを発表しました。今回のオンラインセミナーでは、液冷サーバーの開発状況、高周波高速デジタル伝送における信号完全性、およびOCP標準における液冷液の主要パラメータテストについて、関連するエンジニアと議論し、テストにおける技術的な問題を解決します。
內容介紹：
1）人工知能および高速デジタルコンピューティングインターフェース（PCIe/DDR/CXLなど）の技術開発
2）液冷データセンター開発の概要および主要技術ロードマップの分析
3）液冷サービス器信号完整性及冷却液关键电参数测试方案、挑战与应对策略
企業幹部、技術研究開発担当者、ワイヤレス技術エンジニアなど
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