AI時代のデータセンターが抱える熱問題の現状・課題と冷却技術による対策動向および今後の展望
★2025年4月17日WEBでオンライン開講。WEBでオンラインLive講義にどこからでも参加できます。第一人者の株式会社LXスタイル 代表取締役 杉田 正 氏のご講演。AI時代のデータセンターが抱える熱問題の現状・課題と冷却技術による対策動向および今後の展望についてご講演いただきます。
★データセンタは、現代の多くのテクノロジーの根幹を支えるIT社会における重要なインフラである。サーバーの性能向上・小型高密度化、データセンタの規模拡大や、近年の急速な生成AIの普及拡大も背景に、サーバーやネットワーク機器からの熱の発生と、消費電力が増加している状況です
★本講座はインフラとしての安定的な稼働に加え、地球温暖化へ省エネ対策も求められるデーターサーバーにおいて、より一層重要度を増す冷却システムについて、基礎から現状の課題・動向までを解説する。
- 株式会社LXスタイル 代表取締役 杉田 正 氏
【1名の場合】45,100円(税込、テキスト費用を含む)
2名以上は一人につき、16,500円が加算されます。
※受講料の振り込みは、開催翌月の月末までで問題ございません。
定員:30名
※ お申し込み後、受講票と請求書のURLが自動で返信されます。基本的にはこちらで受付完了です。開催前日16:00までに再度最終のご連絡をいたしますので、しばらくお待ちください。請求書と受講票は郵送ではないため必ずダウンロードください。また、同時に送られるWEBセミナー利用規約・マニュアルを必ずご確認ください。
※ セミナー前日夕方16:00までにWEB会議のURL、事前配布資料のパスワードについては、別途メールでご案内いたします。基本的には、事前配布資料はマイページからのダウンロードの流れとなります。なお、事前配布資料については、講師側の作成完了次第のお知らせになりますので、この点、ご理解のほどお願い申し上げます。
※ 請求書の宛名の「株式会社」や「(株)」の「会社名の表記」は、お客様の入力通りになりますので、ご希望の表記で入力をお願いします。
※ お支払いは銀行振込、クレジット決済も可能です。銀行振込でお支払いの場合、開催月の翌月末までにお支払いください。お支払いの際は、社名の前に請求書番号をご入力ください。
※ 領収書のご要望があれば、お申込み時、領収書要にチェックを入れてください。
※ 2名以上でお申し込みをされた場合は、受講票と請求書を代表者様にご連絡します。
※ 当講座では、同一部署の申込者様からのご紹介があれば、何名でもお1人につき16,500円で追加申し込みいただけます (申込者様は正規料金、お2人目以降は16,500円となります)。追加の際は、申し込まれる方が追加の方を取りまとめいただくか、申込時期が異なる場合は紹介者様のお名前を備考欄にお書きくださいますようお願いいたします。
※ なお、ご参加手続きの際、自宅住所やフリーアドレス、個人携帯番号のみで登録された場合は、ご所属確認をさせいただくことがございます。
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【【本セミナーの主題および状況 本講座の注目ポイント】】
■習得できる知識
★データセンタは、現代の多くのテクノロジーの根幹を支えるIT社会における重要なインフラである。サーバーの性能向上・小型高密度化、データセンタの規模拡大や、近年の急速な生成AIの普及拡大も背景に、サーバーやネットワーク機器からの熱の発生と、消費電力が増加している状況です
★本講座はインフラとしての安定的な稼働に加え、地球温暖化へ省エネ対策も求められるデーターサーバーにおいて、より一層重要度を増す冷却システムについて、基礎から現状の課題・動向までを解説する。
講座担当:青木良憲
≪こちらの講座は、WEB上での開催のオンライン講座になります≫
【時間】 13:30-17:30
【講師】株式会社LXスタイル 代表取締役 杉田 正 氏
【講演主旨】
データセンタは、現代の多くのテクノロジーの根幹を支えるIT社会における重要なインフラである。サーバーの性能向上・小型高密度化、データセンタの規模拡大や、近年の急速な生成AIの普及拡大も背景に、サーバーやネットワーク機器からの熱の発生と、消費電力が増加している。本講演では、インフラとしての安定的な稼働に加え、地球温暖化へ省エネ対策も求められるデーターサーバーにおいて、より一層重要度を増す冷却システムについて、基礎から現状の課題・動向までを解説する。
【プログラム】
1部:データセンター熱処理入門
2部:データセンター省エネ技術
1.LLM「Large Language Model(大規模言語モデル)」構築に必須な省エネデータセンター構築技術
2.CPUクーラー:CPU・GPU・パッケージ構成とクーラー
・メモリの耐熱温度
・放熱材料・システム(ファン・放熱器・ヒートパイプ・伝熱材料・冷却水・排熱水)
・ColdPlate式の特徴と課題
・液浸冷却の特徴と課題
3.AI時代のデータセンター キャンパス型DC-AI仕様
4.データセンター省エネ技術
・PUE(電力使用効率)と設計とコスト
・フリークーリング省エネ設計例
・動力を使わない排熱
・サーバ設計からデータセンタ設計へ
5.外気導入とMetaの間接外気導入
・空調効率とキャッピング
・サーバ室CFD(数値流体力学)
6.産総研GreenITプロジェクトとDLC(直接液体冷却)サーバ
7.空冷と水冷のハイブリッド排熱
3部:高密度データセンター対応技術