台达「解密Cloud to Edge AI」于COMPUTEX 2024展出驱动AI技术 智能应用 影音

台达「解密Cloud to Edge AI」于COMPUTEX 2024展出驱动AI技术

  • 张丹凤台北

台达董事长暨CEO郑平(左4)、品牌长郭珊珊(左3)、电源及零组件事业范畴执行副总裁史文景(右3)、风扇暨热传导事业群总经理黄文喜(右2)、资通讯基础设施事业群总经理黄彦文(左2)、电源及系统事业群总经理陈盈源(右1)及数据中心事业部总经理詹智强(左1),共同出席台达COMPUTEX 2024记者会。台达
台达董事长暨CEO郑平(左4)、品牌长郭珊珊(左3)、电源及零组件事业范畴执行副总裁史文景(右3)、风扇暨热传导事业群总经理黄文喜(右2)、资通讯基础设施事业群总经理黄彦文(左2)、电源及系统事业群总经理陈盈源(右1)及数据中心事业部总经理詹智强(左1),共同出席台达COMPUTEX 2024记者会。台达

台达于2024台北国际电脑展(COMPUTEX TAIPEI 2024)聚焦人工智能,以「解密 Cloud to Edge AI」为主题,全方位展出涵盖云端到边缘的数据中心基础设施方案,以及应用于AI运算及终端设备的高效电源、散热、被动元件等领先技术,包含多款首次亮相的AI服务器电源及液冷散热方案、领先全球的芯片垂直供电技术等,发挥所长驱动AI产业发展。

台达董事长暨CEO郑平表示:「在这个AI新时代,台达身为全球交换式电源与散热管理的领导厂商,能为AI数据中心提供从电网到芯片(From Grid To Chip)的全方位电源及散热方案。我们能协助客户建置或优化数据中心整体电力架构,打造更具效益的资通讯基础设施,并一路延伸至机柜内、甚至到AI芯片所在的板端,满足AI产业对能源及散热效率的需求,在算力大幅推升的同时,帮助运算更加节能。」

台达品牌长郭珊珊表示:「AI产业及前景广受瞩目,2024年台达特别以『解密Cloud to Edge AI』为主题,展位设计以机柜真实宽度、超写实高度,打造一座大型运算中心。由外而内,布建预制型数据中心货柜系统到机房重地的场景;由大到小,解构台达电源及散热方案在数据中心层层架构中的运作岗位。再由云端(Cloud)串连起边缘(Edge)的实际应用,让参观者得以一探AI运算幕后。」

AI电源、散热及被动元件

台达电源及零组件事业范畴执行副总裁史文景表示:「集结电源、散热、被动元件等领先技术,台达能满足AI服务器、芯片对供电及散热能力的高度需求,例如此次展出领先全球的芯片垂直供电技术,透过减少电源传输路径,可减少AI处理器5-15%的能源损耗;以及首度亮相、为新一代AI服务器GPU/CPU设计的液冷冷板模块,再搭配台达高效能散热风扇以及机柜内(In Rack)冷却液分配装置 CDU(Coolant Distribution Unit),都是台达持续技术创新的实绩。」

针对服务器机柜的AC/DC电源,台达展出符合第三代开放式机柜标准(Open Rack v3;ORV3)的机架式电源,其中首次登场的66kW与33kW机架式电源,能源效率高达97.5%,将会是下一代AI服务器的主流。针对芯片所需的DC/DC电力转换需求,台达展出多款输出功率介于200-2,000W 的DC/DC转换器,最高能效可达98.5%,包括已使用广泛在市面AI运算设备的48V转12V DC/DC转换器。而台达亦已为客户成功导入以专利设计及材料配方打造的功率电感,具耐电流能力佳、能源耗损低等特性,是板端电压转换的关键被动元件。

数据中心基础设施

台达数据中心事业部总经理詹智强表示:「面对高速成长的数据中心建置需求,台达具备深厚的电力架构规划实力与经验,同时透过整合旗下完整的资通讯产品,打造中压市电至服务器供电高效率、高弹性的基础设施,能为客户有效节省营运成本与时间成本。」

此次重点展示的预制型电力系统,以40尺货柜即可提供超过1.7MW 电力,另有预制型All-in-one数据中心解决方案,将数据中心的基础设施与IT设备整合在货柜中,满足客户快速建置与高扩充性的需求,已在全球有超过200套实绩。在散热方面,除了用于数据中心的EC节能大型风扇,台达也针对众所瞩目的液冷散热需求,展出可升级现有气冷数据中心的空气辅助液体冷却AALC(Air-Assisted Liquid Cooling)方案,以及能同时处理数十台100kW以上高密度机柜散热需求的CDU(Cooling Distribution Unit)液冷散热解决方案,以应对AI运算产生的大量热能。此外,台达也推出最新结合3D建筑物信息模型技术BIM的iDCIM方案,提供数据中心及建筑弱电一站式的有效管理。

Edge AI及AI应用实例
台达亦展出AI PC的高端电源及超薄型散热模块解决方案,与AI智能安防云解决方案VORTEX。在AI应用实例,则包括具备智能导航,可在电梯大楼环境提供居家送餐服务的自主移动机器人(Autonomous Mobile Robot),以及结合大型语言模型的企业级知识问答机器人。

 


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