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AI対応データセンター
Created with Pixso. 20フィート 冷板ラックマウント CDU データセンター コンテナ AI 準備済み データセンター

20フィート 冷板ラックマウント CDU データセンター コンテナ AI 準備済み データセンター

ブランド名: Soeteck
モデル番号: SYICDC40
MOQ: 1
価格: To Be Negotiated
配達時間: 5-10週
支払条件: D/A
詳細情報
起源の場所:
中国
証明:
CE, ISO, UL
配置時間:
5-10週
棚の量:
4/9/12個
単一の棚容量:
42u
最高単一の棚。容量:
50/60/100kW
電力供給器:
請求あり次第
冷却タイプ:
液冷/空冷/水冷/冷水
ラックの寸法 (幅*奥行き*高さ):
600*1100*2000mm
アプリケーション:
AI トレーニング、エッジ コンピューティング、リモート サイト、災害復旧
監視システム:
はい
ドアセキュリティシステム:
はい
EPO:
はい
ビデオ モニタリング システム:
はい
パッケージの詳細:
20/40フィートのハイキューブコンテナ
供給の能力:
10000/月
ハイライト:

20フィートCDUデータセンター

,

ラックマウントCDUデータセンター

,

20フィートの冷板データセンター

製品の説明

AIトレーニングのワークロードは,特に大型言語モデル (LLM) と高性能コンピューティング (HPC) のタスクは,前例のない計算能力を必要とします.熱冷データセンターは 追いつくのに苦労しています密集したGPUクラスターに対応する冷却効率が欠け,その頑丈なインフラストラクチャは,都市周辺,工業公園,AI対応の操作に不可欠です.

AI Ready Datacentersのために特別に構築された20フィートの冷板ラックマウント CDU データセンター コンテナ統合されたパッケージで解決します 断片化された冷却システムとは異なりこの20フィートのコンテナは,中央化されたラックマウントCDU設計を使用し,冷板液体冷却を核心にエネルギーを消費し AIの性能を制限する サーバーファンです

ラックマウントCDU駆動の冷却プレート技術を利用することで 冷却液は精密冷却プレートを通じて AIハードウェア (GPU,コンピューティングノード) に直接供給されます高密度の部品から熱を効率的に吸収する 高い密度の部品から熱を効率的に吸収する 高い密度の部品から熱を効率的に吸収するこの自立の20フィートのソリューションは 簡単に展開し 拡張可能で AIワークロードに最適化されています信頼性やエネルギー効率を損なうことなく,あらゆる場所を高性能の AI Ready Datacenter に変える.


製品ファミリー

モデル 冷却建築 ラック/タンク数 最大電力の密度 総容量 容器の種類 サイズ (L*W*H)
20フィート潜水> > > 一 段階 の 浸水
(FDUを統合)
4 タンク 100kW/ タンク 400 kW 20フィート高いキューブ 6058 x 2438 x 2896 mm
40フィート潜水> > > 一 段階 の 浸水
(FDUを統合)
12 タンク 100kW/ タンク 1.2MW 40フィート高のキューブ 12192 x 2438 x 2896 mm
40フィートの冷たいプレート(イン・ロー) > > > インローCDU
(液体から液体へ/エアアシスト)
12 ストック
(CDUのスペース)
60 kW/ ラック 720kW 40フィート高のキューブ 12192 x 2438 x 2896 mm
40フィートの冷たいプレート(ラック) > > > ラック式CDU
(分散した多様体)
14 ストック
(最大限の空間)
50kW/ ラック 700kW 40フィート高のキューブ 12192 x 2438 x 2896 mm
20フィートの冷たいプレート(ラック) > > > ラック式CDU
(分散した多様体)
5 ストック 50kW/ ラック 250 kW 20フィート高いキューブ 6058 x 2438 x 2896 mm

製品の特徴

20フィート 冷板ラックマウント CDU データセンター コンテナ AI 準備済み データセンター 0

AIで最適化されたエネルギー効率

浸水冷却は,サーバーファンと非効率な空気冷却システムのエネルギー消費をなくします.標準的な空気冷却容器と比較して,全体的なエネルギー消費を大幅に削減するAI対応のデータセンターでは,電力需要の高い GPU クラスターの運用コスト (OPEX) が低くなり,大規模な LLM 研修作業の炭素排出量を削減する.


保護された高性能AIハードウェア

密閉式浸水タンク設計は 価値あるAIハードウェアを 塵,湿度,環境汚染物質から保護しますスタビルの恒常的な熱環境により,AIチップは熱圧なしで全速で動作し,LLMトレーニングやその他の高密度AIワークロードのコンピューティングパフォーマンスとハッシュレートを最大化します.

20フィート 冷板ラックマウント CDU データセンター コンテナ AI 準備済み データセンター 1

AI 準備済みのデータセンターソリューションの完全なシリーズ


高密度のデータセンターの 基本的な冷却需要に焦点を当てます 優れた製品の全範囲が 先進的な技術優位性を活用して効率的安定した動作です

5〜30 kW/キャビネット

コールド・アライズルデータセンター

冷たい通路の密閉室,冷たい空気の利用率90%以上,PUE ≤ 1.2中程度の密度のIT負荷のために迅速な展開と柔軟な拡張

10-80 kW 総電源

20ft コンテナ DC

プリファブリックなオールインワンデザイン 振動防止と防塵 プラグアンドプレイ 極限コンピューティングや一時的なコンピューティングの需要シナリオに最適

30〜100 kW/キャビネット

40フィート冷板コンテナ DC

ハイブリッド空気液冷却 直接的なGPU/CPUからの熱消耗 AI準備設計 低エネルギー消費で高電力密度

キャビネット1台あたり50〜200 kW

40フィート潜水容器 DC

浸透冷却用ダイレクトリフリウイド,空気冷却よりも100倍高い熱散熱効率,PUE ≤ 1.1超高密度のAIクラスターに最適です

応用


高ワットコンピューティングの需要を 優良な熱管理で 次の世代のインフラストラクチャを 強化する

20フィート 冷板ラックマウント CDU データセンター コンテナ AI 準備済み データセンター 6
AIトレーニングとHPCクラスター
20フィート 冷板ラックマウント CDU データセンター コンテナ AI 準備済み データセンター 7
高密度のデータセンター
20フィート 冷板ラックマウント CDU データセンター コンテナ AI 準備済み データセンター 8
モジュラー&コンテナソリューション
20フィート 冷板ラックマウント CDU データセンター コンテナ AI 準備済み データセンター 9
ブロックチェーン&暗号鉱山

よくある質問


1データセンターを"AI・レディ"と定義するのは?
AI-Readyデータセンターは 極度の電力密度と熱管理のために設計されています高電圧電源配送 (415Vまたは480Vなど) をラックにフレキシブルな冷却アーキテクチャで 40kWから100kW+をキャビネットごとにサポートできます
2インフラストラクチャはどのように高性能ネットワーク (RDMA) をサポートしていますか?
私たちのAI-Readyモジュールは,InfiniBandとRoCEネットワークに必要な高密度ファイバー数を処理するために,専門的なオーバーヘッドケーブル管理システムで設計されています.遅延を最小限に抑え,400Gと800Gの光学接続に必要な厳格な曲がり半径を維持するために,最適化されたケーブル経路の長さを確保します.
3NVIDIA Blackwell や H100 システムの液体冷却をサポートできますか?
リークッド・ツー・チップ冷却に備えています 集積機と冷却液配送ユニットがあります最新のNVIDIA BlackwellとHopperアーキテクチャの高熱設計電源 (TDP) 要求に完全に適合させる.
4AIの訓練負荷と関連した 巨大な電源波を どう処理しますか?
AIの作業負荷は 極めて変動する電力需要を生み出します 私たちのソリューションは 高放電電電池や フライホイールを搭載した 知的PDUやUPSシステムを利用し" 千ものGPUが同時に全電力を稼働しても 安定性を保ちます".
5これらのモジュールは,迅速な"Day 2"拡張のために拡張可能ですか?
設計はモジュール型で 高密度のAIポッドから始め 計算能力が向上するにつれ 追加できます冷却と電力接続は,迅速な展開のために標準化されています,従来のビルドと比較して"サービス準備"時間を最大30%短縮します.
6完全にロードされたAIサーバーの最大ラック重量は?
AI専用のキャビネットは 重量強化鋼で作られており 2,200kg (約 4,850ポンド) までの静的負荷に対応します内部のバスバーを含む液体多様体や多ノードGPUシステム
7施設の持続可能性 (PUE) にどのように影響する?
熱源に近い冷却を移動することで効率を向上させています. 後ろドア熱交換器 (RDHx) や直接液体冷却器 (DLC) を使用することで,熱をより効率的に取り除くことができます対象とするPUEは1.12以下100kW/ラック密度でも

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