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如何通过集中式数据中心管理最大化运行时间

根据 Ponemon 的数据，每一分钟数据中心停机的平均成本为 9000 美元。因此，问题不在于企业是否能够从中断中恢复，而在于它们是否能够彻底预防这些问题。

人工智能聊天机器人3秒作诗，智能驾驶汽车实时处理海量路况数据，直播间虚拟主播对答如流……这些令人惊叹的数字“魔法”背后，都藏着一个关键角色——数据中心。它的“胃口”大得惊人，一座大型数据中心年用电量相当于一座小型城市居民用电量的总和。国际能源署最新报告显示，到

4月8日，IDC 发布报告显示，中国液冷服务器市场延续高速增长态势，2024 年市场规模达 23.7 亿美元。

互联网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息通信技术已成为人类生产生活的一部分。为了储存和运算处理由此所产生的海量数据，数据中心的机架数量和算力规模不断扩大，耗电量随之快速增长。尤其是2022年11月美国Open AI公司发布里程碑式产品Chat GPT以来，

到2026年，来自数据中心、人工智能（AI）和加密货币行业的电力消耗可能会增加一倍，全球数据中心的总电力消耗可能会超过1000太瓦时（1万亿千瓦时）。这个需求大致相当于日本的用电量，社会用电占比超3%。

电力是人们日常生产生活*必不可少的关键因素，为了从根本上保证电力处于可控稳定的运行状态，构建数据*心是非常有必要的措施，其能够更加有选择性地管理相关数据信息。主要探讨数据*心电力系统的建设要点，其次着重分析数据*心电力系统的管理措施，以供相关人员参考。

提升绿电占比&降低 PUE 是数据中心绿色低碳发展的关键。1）提升数据中心绿电占比可有效降低能耗和碳排。数据中心属于高耗能产业，中国信通院数据显示，2023 年全国数据中心总耗电量 1500 亿千瓦时，同比增长 15%，2023 年全社会用电量 92241 亿

DeepSeek通过模型算法优化，在显著降低训练成本与能耗的情形下，实现了与国际顶尖大模型相当的智能水平。对于算力行业的电力需求而言，一方面，DeepSeek的系列优化技术可以有效减少芯片运算，降低当前算力行业的电力需求；另一方面，DeekSeek将适配更多的

主营业务：全球AI服务器市占率第一（中国市场超50%），为字节跳动、腾讯等提供算力基建。

在云计算与AI驱动的数字经济时代，IDC（互联网数据中心）作为企业数字基座的核心载体，资产管理复杂度呈指数级增长：资产黑洞：服务器、设备数量庞大，物理位置与逻辑归属难对应；资源浪费：机柜空间、电力、冷却资源分配不均，PUE（能耗效率）居高不下；运维低效：依赖人

业务与订单全球最大AI服务器厂商，2022年全球AI服务器市占率第一，MLPerf基准评测中获超半数赛道冠军。2024年推出液冷服务器MetaEngine，支持元宇宙基础设施。JDM柔性生产模式实现大规模定制化，与百度合作部署整机柜服务器，8小时完成1万节点交

PUE是电源使用效率（power usage effectiveness）的简称，是评价数据中心能源效率的指标。它代表数据中心消耗的所有能源与IT负载（主要是IT设备）消耗的能源之间的比值。

PUE，是Power Usage Effectiveness的简写，是评价数据中心能源效率的指标，是数据中心消耗的所有能源与IT负载消耗的能源的比值。

数据中心 sil pue 2025-01-26 17:08 10

电能利用效率(Power Usage Effectiveness,PUE)是2007年由美国绿色网格组织(The Green Grid,TGG)提出的用以评价数据中心能源利用效率的一种指标,目前被国内外数据中心行业广泛使用。根据TGG的定义,PUE计算公式为: