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Uso de salas de pruebas ambientales para mantener la eficiencia de los centros de datos de inteligencia artificial

Uso de salas de pruebas ambientales para mantener la eficiencia de los centros de datos de inteligencia artificial

October 05, 2024

Uso de salas de pruebas ambientales para mantener la eficiencia de los centros de datos de inteligencia artificial

La aplicación de la inteligencia artificial ha afectado a casi todas las industrias y la demanda de informática de alto rendimiento sigue aumentando. Para adaptarse a estos avances, la potencia informática se ha comprimido en espacios más pequeños en centros de datos de alta densidad.

En los centros de datos de alta densidad, los servidores generan mucho más calor que los centros de datos tradicionales, lo que requiere soluciones avanzadas de refrigeración y pruebas para garantizar un rendimiento y una confiabilidad óptimos.

La sala de pruebas medioambientales garantiza que la creciente producción de calor de los centros de datos de inteligencia artificial no ponga en peligro los numerosos componentes que mantienen el funcionamiento eficiente de estos servidores.

Cómo mejorar la confiabilidad de los centros de datos de inteligencia artificial en laboratorios de pruebas ambientales

El funcionamiento continuo de servidores intensivos, GPU y procesadores cuánticos genera calor sostenido. Para garantizar una gestión y un rendimiento óptimos del centro de datos, las salas de pruebas ambientales permiten a las empresas:

1. Componente de prueba de estrés

Al someter servidores, GPU y otros componentes críticos a condiciones extremas de temperatura y humedad, los clientes pueden identificar posibles puntos de falla antes de la implementación.

2. Optimizar el sistema de refrigeración.

Probar varias configuraciones de flujo de aire y refrigeración en un entorno controlado ayuda a los ingenieros a desarrollar soluciones de gestión térmica más eficaces para entornos informáticos de alto rendimiento.

3. Verificar el diseño térmico

Nuestro laboratorio puede validar el diseño térmico bajo diferentes condiciones de carga, asegurando que los componentes puedan soportar el calor generado durante procesos intensivos de computación de IA.

4. Pruebas de vida aceleradas

Al simular años de operación dentro de un marco de tiempo comprimido, los laboratorios de pruebas ambientales ayudan a predecir la confiabilidad a largo plazo e identificar problemas potenciales que pueden surgir con el tiempo.

Compañero de laboratorio Serie C

Confiabilidad: El diseño estructural de alta resistencia y confiabilidad garantiza la alta confiabilidad del equipo; El material del estudio es acero inoxidable SUS304, que tiene una fuerte resistencia a la corrosión y a la fatiga térmica; Material aislante de espuma de poliuretano de alta densidad, que garantiza una mínima pérdida de calor; Función anticorrosión: tratamiento de pulverización de superficie, que garantiza una función anticorrosión duradera y una apariencia duradera del equipo; Sellado: tira de sellado de caucho de silicona resistente a altas temperaturas y alta resistencia: garantiza un alto sellado de la puerta del equipo;

Grabación de datos: el control de la pantalla táctil LCD en color se puede ajustar a la altura adecuada; La memoria del programa puede almacenar 100 programas de prueba, con un total de 1000 líneas de programa de prueba, 250 bucles de línea de programa y 9999 bucles de programa de prueba; El software no admite interruptores de entrada/salida de voltaje; Sistema integrado de monitoreo de límites de temperatura y humedad; Se puede conectar al sistema del servidor principal a través de la interfaz serial RS232-C o al sistema de red a través de TCP/IP; La interfaz entre chino e inglés se puede cambiar libremente.

A través de pruebas ambientales, los pioneros en tecnología pueden garantizar que sus instalaciones puedan soportar las duras condiciones de las cargas de trabajo de IA. Este método proactivo de prueba de confiabilidad puede evitar costosos tiempos de inactividad y contribuir al avance general de la tecnología de inteligencia artificial.

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