简析绿色节能数据中心的建设
本文对绿色数据中心的发展背景、基本概念，以及实现绿色化的关键要点展开了简要分析。同时，评估了绿色数据中心在提高整体能源效率、助力国家达成碳减排目标过程中所发挥的重要作用。通过剖析国家级绿色数据中心的实际案例，呈现了在提升能源使用效率（PUE）方面所取得的成果，
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绿色算力概念股，绿色算力上市公司分类汇总
绿色算力作为数字经济与低碳转型的核心交集，正成为政策支持与资本关注的焦点。以下从算力设备、算力服务、算电协同、绿电供应四大维度，详细解析相关概念股的技术优势与产业价值：
尚航科技：业绩双降IDC服务市占率或不足1% 部分数据中心PUE值不符当地要求
作为互联网数据中心领域的一站式服务商，拟冲击北交所的广州尚航信息科技股份有限公司（以下简称“尚航科技”）实际控制人为兰满桔，控制尚航科技44.19%的股份。而雷军系持有尚航科技19.47%股份的第二大股东。回溯历史，雷军与兰满桔通过业务相识，认可兰满桔的个人能
一个冷知识，原来人工智能也爱“喝”水！
六月的浙江，气温正悄悄爬升，空气中的闷热感渐浓，及时补水成为不少人的日常功课。不过，你或许不知道，与我们一样，“喝水”对于人工智能来说，也是一件“头等大事”。
重磅上新！浪潮计算机发布新一代开放加速AI服务器CS5698H3
在人工智能技术狂飙突进的时代，超大规模AI训练成为推动行业变革的核心引擎。然而，传统计算架构在面对千亿级乃至万亿级参数模型训练时，逐渐显露出性能瓶颈、能耗高企以及生态适配性不足等问题。近日，浪潮计算机发布新一代安全可靠AI服务器CS5698H3，以高性能、低功
恭喜！华为又玩跨界！“闷声干大事”！拿下了中国移动的空调大单
如果有一天，你刷新闻时看到：“恭喜华为拿下中国移动的空调大单”，是不是会以为自己眼花了？空调？华为不是做通信、芯片和5G的吗？怎的跑去做起了空调，还能拿下中国移动这样的大单？
浪潮计算机发布新一代开放加速AI服务器 CS5698H3
在人工智能技术狂飙突进的时代，超大规模 AI 训练成为推动行业变革的核心引擎。然而，传统计算架构在面对千亿级乃至万亿级参数模型训练时，逐渐显露出性能瓶颈、能耗高企以及生态适配性不足等问题。近日，浪潮计算机发布新一代安全可靠AI 服务器 CS5698H3，以高性
无需浸泡，即可将 AI 系统冷却推向极限
有趣的是，在GB200 NVL72机架规模系统配置中，这些GPU实际运行可能需要13.4兆瓦的电力，这意味着它们在四年内将消耗约88.5兆瓦的电力。如果您不需要为GPU提供机架规模的相干内存域（因为您将GPU用于AI训练而非推理（推理需要数万个GPU的规模））
倒计时2天！新品发布会直播开启
邀请来自全球的400余名合作伙伴参会，涵盖算力、人工智能等领域的专家与行业精英，共同探讨算力技术的未来趋势。
全球算力缺口：当 AI 狂奔遇上算力瓶颈
在东京街头，搭载 L4 级自动驾驶系统的出租车正以毫秒级速度处理着周边 200 米内所有物体的运动轨迹；在约翰・霍普金斯医院，AI 病理学家每秒分析 300 张肿瘤切片的细胞突变特征；在深圳的智能工厂里，机械臂集群通过实时算力调度实现 0.1 毫米级的装配精度
英诺赛科革新AI算力基建：1.2kW 48V GaN方案突破数据中心PUE局限
随着AI 算力需求的指数级增长，其供电解决方案正面临高密度化、智能化和低碳化的核心诉求。氮化镓芯片以其高频高效、小型化、低损耗的优势，可以大幅提升数据中心供电解决方案的功率密度和效率，支持AGI（通用人工智能）时代的可持续算力革命。
AI 算力革命：算力的未来趋势
在数字经济浪潮席卷全球的今天，人工智能正以前所未有的速度重塑着各个行业的生态格局。作为 AI 技术发展的 "心脏"，算力资源的重要性愈发凸显。当深度学习模型参数规模从百万级跃升至万亿级，当自动驾驶需要处理每秒 TB 级的传感器数据，传统算力供给模式的瓶颈日益显
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。
让数据中心从“电老虎”变“绿巨人”
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
智算中心，发展液冷技术6家企业
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。
观澜 | 算力的尽头是支撑性电源
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，
从制约走向共生，人工智能和能源正在构建新型“伙伴”关系
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%。
从PUE优化到碳中和：数据中心电力系统绿色转型策略
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。
政策推进 IDC 绿色低碳发展，新建 IDC 绿电占比要求提高
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如何影响 算力行业电力需求
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