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搜尋「電力架構」,共 31

AI伺服器散熱競爭正由冷板與CDU向更細的零組件層級擴散。伸興旗下宇隆布局AI伺服器液冷通用快接頭(UQD),今年出貨逐季升溫,反映Direct-to-Chip液冷進入放量後,快接頭、管路、分歧管及材料可靠度正成為新的供應鏈環節。 UQD看

AI資料中心功率密度快速提高,現今的能源基礎設施競爭要點已從「能不能供電」進一步轉向「如何安全、快速且穩定地供電」。韓國智慧電網業者G2Power最新公開商用化浸沒式冷卻ESS,將電池模組直接浸入絕緣冷卻液,並把AI監控、BMS、EMS與P

每一代全新的加速運算技術,都對底層基礎設施提出更高要求,包括更強大的運算效能、更高的機架密度,以及更高效且可擴展的配電能力。真正的瓶頸不只在於供電瓦數,更在於電力從電網被輸送至 GPU的方式。 在傳統供電架構中,電力透過交流電(AC)從電網

生成式AI與高效能運算快速發展,正將資料中心的競爭焦點,從單純追求運算效能,推向更根本的電力問題。當單一機架需要承載更高功率,系統業者面臨的不只是供電量增加,還包括轉換損耗、散熱、空間、可靠度與建置成本同步上升。AI資料中心的下一場競賽,將

人工智慧與高效能運算推升資料中心功率密度,傳統配電架構面臨效率與擴充瓶頸。800V HVDC透過高壓低流設計,結合高功率密度電源模組,成為高效能電力系統關鍵技術。

在代理式AI發展如火如荼的新時代,全球對算力的需求正以倍速增加,這股力量也直接拉升了資料中心的能耗基準,傳統的電力架構已難以支撐未來的AI算力需求。 英飛凌(Infineon)的技術專家們一致指出:要解開這場能源枷鎖,核心關鍵在於從電網到處

思科(Cisco)公布《2025人工智慧準備度指數》最新結果,顯示全球約13%的「AI就緒企業領導者」(Pacesetters)已展現出截然不同的架構策略思維,並成功將AI應用擴展至具體成效層面。調查指出,97%的全球AI領導者已能高效率推

迎接AI基礎建設及應用蓬勃發展需龐大能源,「電力韌性」與「能源自主」已成為台灣企業永續轉型的關鍵議題。惟對於儲能的推動,仍常受限於高額預算和投資報酬率的考量。為了鼓勵園區用電大戶裝設「表後儲能」,依行政院已核定計畫,2026年起使用台製電芯

台達(15)日宣布參與開放運算計劃全球峰會(OCP Global Summit 2025),展示專為AI資料中心設計的先進電源、散熱及網通方案,包括新一代支援800 VDC與 ±400 VDC架構的高壓直流完整供電方案,適用於高密度、兆瓦級

德州儀器(TI)推出新一代電源管理晶片與設計資源,並與NVIDIA等科技巨頭展開合作,共同推動資料中心電源架構邁向高電壓、高效率與可擴展的新階段。此舉不僅回應AI運算需求的爆炸性成長,也為下一波AI伺服器電力基礎設施奠定關鍵基礎。 TI於加

隨著邊緣/雲端人工智慧(AI)持續發展落地,目前從工控系統基礎裝置PLC & HMI、感測器等蒐集而來的真實數據,既可串聯AI ready關鍵的數位元素,也能針對大型資料中心、AI Factory進行碳盤查,以降低其直接或間接耗能。

全球電動車滲透率快速提升,充電基礎設施的建置正逐漸從公共領域延伸至私領域,特別是在集合式住宅的充電需求正快速成長,並帶動相關法規與標準的持續演進。

在人工智慧(AI)應用高速發展的帶動下,資料中心的電力需求正迎來前所未有的挑戰。根據產業預測,未來每個機櫃(rack)的耗電量將從目前的100kW飛升至超過1MW,對現有電力架構帶來極大壓力。 現今資料中心多數採用48V配電系統,然而,這種