液浸冷却等新技术是否能够大大帮助改善数据中心的电力消耗?数据中心的用电量正在上升。技术进步带来了对高端计算基础设施的需求,以及随之而来的数据中心冷却和能源需求。由于数字化的扩大,预计这一需求将继续增加。
企业有责任推动符合环境、社会和治理(ESG)原则的环保数据中心。那么,数据中心如何提高电力使用效率?企业需要采取措施实现能源效率。
电力使用效率(PUE)的定义是所需功率与设备总功耗的比率。总设施功率代表运行数据中心所需的总能源。它包括所有系统,如服务器、网络设施、存储,以及冷却系统、电池、风扇和发电机等数据中心中的其他设备。
1.将数据中心设在相对凉爽的地方,并且电源稳定
冷却和电力负荷因素与数据中心的电力使用效率有直接关系。这两个因素在很大程度上取决于数据中心的位置。将数据中心设在环境温度较高的地方意味着需要相对较高的电力来冷却基础设施。此外,应保证恒定的电力供应以帮助提高效率。如果可能的话,建议将数据中心设在国家或城市较凉爽的地区,以实现电力效率。
2.一般基础设施
在考虑数据中心的整体基础设施时,请寻找能够自我维持的解决方案。建筑结构应留出足够的空间让自然光进入建筑物,同时保持热量。
3.修改数据中心的设计
数据中心机架的设计和定位直接影响电力使用效率。使用热/冷模型可以提高效率,而无需花费巨额投资成本。对数据中心进行最低限度的定制,例如在天花板上放置风扇以吸走过道中的热空气,这将意味着减少电力使用,有助于改善能源消耗。
4.绝缘
在炎热或温暖的季节,数据中心内部的温度会升高,因此需要降温。在数据中心涂上一层防护涂层将显著提高效率。屋顶上种植植被不仅有助于减少大气中的碳含量,还可以作为数据中心的绝缘体。我们需要检查数据中心设备的效率。如果某些设备耗电量很大,请将它们隔离并放置在单独的位置。提高数据中心的电力使用效率有许多好处,包括降低成本和减少碳排放。
如何计算PUE
应采用液浸冷却等先进有效的技术来取代传统的数据中心设计。使用液浸冷却可以大大减少或完全消除上述问题。
使用液体浸没冷却的数据中心(如PeaSoupECOCloud)的PUE实际为1.01左右。浸没在介电液体中的服务器运行时温度降低50%-70%,因此运行时所需的功率要少得多,预计使用寿命会更长,可达40%,组件承受的压力更小,维护间隔时间长,因此更可靠。”
好文章,需要你的鼓励
这项研究提出了R1-Searcher++框架,通过两阶段训练策略使大语言模型能像人类一样灵活利用内部知识和外部信息。该方法创新性地采用强化学习激励模型优先使用内部知识,并引入记忆机制将检索到的信息转化为内部知识,实现动态知识获取。实验表明,R1-Searcher++不仅在多步问答任务上表现优异,还大幅减少了检索次数,显著提高了推理效率。
这项研究提出了AutoRefine,一种革新性的强化学习框架,为大语言模型引入了"边思考边搜索和完善"的全新范式。与传统方法不同,AutoRefine在连续搜索调用之间添加知识完善步骤,让模型能够有效过滤和组织信息。通过结合答案正确性和检索质量双重奖励,该方法在七项问答基准测试中平均提升6.9%的准确率,特别在复杂多跳推理场景中表现突出,解决了现有检索增强推理的核心局限性。
这项研究揭示了一种新型网络安全威胁:利用普通网络广告攻击AI网页代理。中科院研究团队开发的AdInject攻击无需特殊权限,仅通过精心设计的广告内容就能误导AI代理点击恶意链接,成功率高达90%以上。研究使用严格的黑盒模型,更符合现实场景,暴露了当前AI代理面临的实际安全漏洞。实验还表明,即使添加专门的防御提示,这类攻击仍能成功率超过50%,凸显了设计更强大防御机制的紧迫性。
东北大学与快手科技联合研发的UNITE系统为多模态信息检索带来突破性进展。这项发表于2025年5月的研究首次系统分析了模态特定数据如何影响检索性能,并提出创新的模态感知掩码对比学习技术,有效解决不同模态间的竞争关系。UNITE能同时处理文本、图像、视频及其组合,在40多项测试中超越现有方法,即使与参数规模更大的模型相比也表现出色。研究发现视频-文本对在通用检索中表现优异,而文本-文本和文本-图像对对指令遵循任务至关重要,为未来多模态系统研究提供了宝贵指南。