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与此同时，活化空气和液体冷却方法在功耗方面也昂贵，这就是为什么它们也对用于人工智能工作负载的数据中心的功耗造成很大影响。因此，效率施耐德电气对专门处理人工智能工作负载的数据中心提出了一些建议。

展望2028年，难题施耐德预计数据中心的总能耗将增至90吉瓦，其中人工智能工作负载的能耗将达到13.5吉瓦至20吉瓦。对于冷却，电堆建议从空气冷却转向液体冷却，以提高处理器的可靠性和能源效率，尽管沉浸式冷却可能会产生更好的效果。该文件指出，活化大量AI集群的机架密度在30kW到100kW之间，具体取决于GPU的数量和型号。

施耐德电气特别建议从传统的120/208V过渡到240/415V配电，效率以更好地适应人工智能工作负载的高功率密度。一些建议施耐德电气预计AI硬件的功耗不会很快降低，难题公司充分预计AI机架的功耗将达到100kW或更高。

基于H100的机架在安装八台HPECrayXD670GPU加速服务器时，电堆机架总密度为80kW。

鉴于人工智能工作负载需要高耗电的ASIC、活化GPU、CPU、网卡和SSD，冷却构成了重大挑战。效率为此可能得罪了一些人。

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