2022年，數據中心及其配電設備需要滿足極限性能需求；服務器機柜和機架需要進行架構設計以實現最大的適應性。將超級計算和人工智能 (AI) 添加到這個等式中，很明顯許多數據中心不是即插即用的——它們通常必須符合獨特的物理架構。
在獨特的物理架構中，有邊緣計算。邊緣計算旨在讓應用和數據更接近最終用戶。但空間通常是一個重大問題，遠程監(jiān)控和修復是絕對必要的過程。無論外形如何，數據中心運營商都不斷面臨著尋找定制解決方案來提供電力、冷卻和連接的挑戰(zhàn)。
數據中心需要大量電力正確滿足數據中心的電力需求并在設施中分配電力一直是一個問題，尤其是在更細粒度地管理電力時。那么解決方案是什么？在遠程訪問、電源和空白空間基礎設施方面，現成的和半定制的解決方案可以滿足大多數數據中心應用的需求。但是，對于持續(xù)提高效率和可持續(xù)性的需求又如何呢？這種需求導致許多高性能計算 (HPC) 安裝、人工智能應用、超大規(guī)模數據中心和電信運營商尋找功率密度、冷卻和連接的定制解決方案。當然，超級計算需要物理上靠近的所有東西才能最大限度地提高吞吐量。人工智能需要在專門的處理器上；就其本質而言，邊緣計算本質上是分布式的。之所以存在這些功耗差異，是因為每個軟件工作負載都有其獨特的功耗要求。簡而言之：應用驅動硬件及其環(huán)境的架構選擇。這種理念的缺點是它幾乎沒有為機架安裝設備分配電力的空間。這就是為什么服務器機架需要定制的機架配電單元 (PDU) 解決方案；因為：
機架后部幾乎沒有空間容納 PDU。帶有更多服務器的更高機架會產生高插座密度的情況。極有可能幾乎沒有氣流。數據中心的設計也必須考慮到如何分配能量，以滿足密集的處理和人工智能應用。
配電不能事后考慮人工智能是一場革命，它需要大量的計算能力和電力來設計和訓練算法。在分配電力或容量時，這些特殊情況需要額外考慮，過熱可能很快成為一個問題。在為 AI 設施設計配電計劃時，請牢記以下潛在挑戰(zhàn)：
您可能需要 PDU 來幫助進行容量規(guī)劃和最大限度地利用電力。AI 設施通常需要定制機架，這需要在 PDU 的位置上獨創(chuàng)性。高密度和更高功率的安裝測試了標準 PDU 的局限性。您的功率密度超出了 C19 或其他標準插座所能提供的范圍。在邊緣計算方面，將計算服務放在更靠近數據處理的地方會使依賴它的人受益——物聯網設備、智慧城市和自動駕駛汽車證明了這一點。然而，這些新應用也需要實時計算能力來持續(xù)驅動邊緣計算。不幸的是，這些小型數據中心位于偏遠的無人位置，例如蜂窩塔底部或街角，這使得它們既費時又難以管理。在這些情況下，必須應用不同的配電思維過程，該過程需要：
需要進行環(huán)境監(jiān)測，以防止設備運行能力之外的溫度和功率極端情況。提出遠程監(jiān)控和管理功耗的案例。具有板載通信功能的 PDU，能夠安排插座電源的開啟和關閉。如果單元超過閾值，PDU 能夠減少電力負載以最大限度地延長電池電力正常運行時間。您的操作環(huán)境要求 PDU 超出通常的 0-60 攝氏度。結論
如前所述，用于遠程訪問、電源和空白空間基礎設施的現成和半定制解決方案滿足了典型數據中心應用的需求。然而，高性能計算安裝、人工智能應用、超大規(guī)模數據中心和邊緣計算很快就從獨特的設施轉移到工作負載處理規(guī)范。隨著這種情況的持續(xù)，運營商仍需要在布局、功率密度、冷卻和整體連通性等方面采用定制解決方案。定制的一部分必須包括仔細考慮如何在整個機架中分配電力，以及同樣重要的是如何監(jiān)控機架的環(huán)境條件。
為高度定制的數據中心訂購通用 PDU 就像購買 D 型電池來為特斯拉供電，即為不同設備制造電池的方式與為專用服務器應用制造定制 PDU 的方式相同。不要讓配電成為事后的想法并拖延或停止您的工作負載。
By Marc Cram, Legrand
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