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人工知能

We Power AI - グリッドからコアまで

人工知能(础滨)アプリケーションの急速な进歩により、データセンターのエネルギー需要は大幅に増加しています。これにより、环境への责任を维持しながら、础滨テクノロジーのスケーラビリティを向上させるという最重要课题が生じます。この记事では、この课题に対処するためのソリューションの概要について説明します。

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记事

07/07/2025

未来を鼓舞する:データが人工知能の生命线である理由

现代のテクノロジーにおける础滨の役割は変革的であり、基本的には半导体が提供する能力に依存しています。半导体は础滨の中核をなすものです。础滨システムが机能するために必要な膨大な量のデータを强化、収集、処理、管理するのに役立ちます。これには、基本的な计算から、础滨がデータから「学习」できるようにする复雑な机械学习タスクまで、あらゆるものが含まれます。

2010年以降、年间に生成されるデータ量は年々増加し、2ゼタバイトからスタートしています。2025年までに、データ量は175ゼタバイトに増加すると予想されており、これはわずか15年间で145倍以上に増加すると予想されています。

人工知能におけるデータの重要性は、いくら强调してもし过ぎることはありません。実际、人工知能、特に机械学习は、モデルのトレーニングに膨大な量のデータに大きく依存しており、ドキュメント、画像、温度や湿度などのセンサーの読み取り値など、さまざまな形式を网罗できます。このデータを分析することで、础滨システムはパターンと関係性を特定し、それを使用して予测、决定、出力の生成を行うことができます。础滨システムのトレーニングに使用されるデータの种类は、础滨が开発されている特定のタスクと密接に関连しています。たとえば、大规模言语モデルなどのテキスト生成础滨システムは、効果的に机能するために大量のテキストデータを必要としますが、道路交通に関する予测分析は、正确な予测を行うためにセンサーデータに依存する场合があります。最终的に、础滨システムで使用されるデータの质と量は、その精度、信頼性、およびパフォーマンスに直接影响します。

パルスを动かす:データセンターは础滨のバックボーン

データセンターは、础滨のバックボーンとして重要な役割を果たしています。彼らは、これらの膨大なデータの流れを24时间処理しなければなりません。础滨、特に生成础滨は、このデータの増加を加速させ、増え続けるデータ需要には、シームレスな接続性、より高い帯域幅、広域カバレッジ、および多くの演算能力が必要であると私たちは考えています。

础滨アプリケーションの急速な进歩により、データセンター内の电力需要は大幅に増加しています。础滨モデルの学习や実行に电力が必要な理由は、机械学习アルゴリズムの复雑な计算に必要な演算能力にあります。最新の础滨モデルの学习に必要な计算能力は、2012年以降、约3.4か月ごとに倍増しています。このコンピューティング要件の指数関数的な増加は、エネルギー要件の増加に直接反映され、ネットワークの全体的な负荷が増加します。计算が复雑になればなるほど、より多くのエネルギーが必要になります。これは、プロセッサ自体が消费する电力だけでなく、冷却システムや电源ネットワークなど、プロセッサをサポートするために必要なインフラにも関係します。

データセンター
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2025年4月に発表された最新の によると、リフト オフの軌跡では、データセンターとその必要なインフラからの世界の電力需要は2035年に1700 TWhを超えると見ています。2022年の~460 TWhは世界の電力需要の約2%に相当し、13年間で370%の増加となります。

简単に言えば、电力の必要がない础滨は存在しません。

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トレンドを超えて:础滨のカーボンフットプリント

つまり、础滨の素晴らしさの背后には、计算量と电力を大量に消费するプロセスがあり、その二酸化炭素排出量は膨大です。础滨の机能を拡大する际には、础滨データセンターの大量のエネルギー消费を认识する必要がありますが、その多くは再生可能エネルギーではありません。さらに、础滨データセンターでは、过热を防ぐために大规模な冷却メカニズムが必要であり、多くの场合、大量の水の使用量が発生します。これらの大规模なデータセンターを冷却するための水消费量は、小都市に匹敌する可能性があり、地域の水资源にさらなる圧力をかけています。

データセンター
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このような动きを考えると、エネルギー効率の向上に注力する必要があることがわかると思います。これは、たとえば、より効率的な础滨アルゴリズムを开発したり、电力供给ネットワークの损失を大幅に削减する革新的でエネルギー効率の高い电力管理ソリューションを実装し、データセンターのインフラを最适化したりすることを意味します。これらの课题に対処することは、环境の持続可能性と、础滨テクノロジーのスケールアップによる経済的な実行可能性を确保するために不可欠です。

AIの電力供給における電力変換効率の必要性 – グリッドからコアまで

データセンター
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この新しい课题には、多くの解决策があります。重要な点:ソリューションは、データセンターに入るグリッドからコアである础滨プロセッサへの电力変换効率をカバーする必要があります。

当社の革新的なパワー半導体ポートフォリオには、データセンターに入力するグリッドからそのコアであるAIプロセッサまでのソリューションが含まれ、Si、SiC、GaNの利点を活用して最高の効率、密度、堅牢性を実現します。このようなアプリケーションの例としては、トップオブザラックスイッチ、電源ユニット、バッテリー バックアップ ユニット（BBU）、DC-DCネットワーキングおよびコンピューティング(48 V中間バスコンバーター、電源モジュール、ディスクリート ソリューションなど)、保護などがあります。さらに、当社の新しい電力システム信頼性モデリングソリューションにより、データセンターは電源の信頼性と稼働時間を最大化し、動的なシステム パラメータロギングに基づくリアルタイムの電源ヘルスモニタリングを可能にします。

データセンター
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世界中で、これらの高度なパワー半導体により、約48 TWhのエネルギー節約を達成できます。これは、インフィニオンの分析によると、2,200万トン以上のCO??排出量に相当します。

持続可能な未来を支える:データセンターの电力需要の课题に対応

将来を见据えると、电力変换効率と性能を継続的に向上させながら、対処しなければならない多くの技术的课题が待ち受けています。私たちは、础滨データセンターにクリーンで信頼性の高いエネルギーをもたらすことを促进する必要があります。それは、私たちの环境责任と両立する方法で础滨テクノロジーの持続可能な成长を可能にすることです。结局のところ、パワーのない础滨は存在しません。この现実が、私たちをテクノロジーの进化に駆り立て、础滨の进化に伴って、础滨を効率的かつ効果的に推进するためのソリューションも进化するようにしています。