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【経済産業省資源エネルギー庁PUE「1.3以下」規制対応】
AIデータセンターの液冷化設計と省エネ運用の実践
~DLC・フリークーリング活用から既存DC改修・新設要件まで~
株式会社エルエックススタイル 代表取締役社長 杉田 正 氏
2026年8月31日(月) 午後4時~6時
■会場受講
SSK セミナールーム
東京都港区西新橋2-6-2 ザイマックス西新橋ビル4F
■ライブ配信 (Zoomウェビナー)
■アーカイブ配信(2週間、 何度でもご都合の良い時間にご視聴可)
データセンターに使われるAIサーバの消費電力は大きく増加し、旧来からの空冷では運用出来ない。空冷だけのデータセンターに液冷システムを導入するための要件を整理し、具体的に設計を行うフリークーリングを使う実装方法を解説する。
AI高密度サーバを扱う場合に省エネを要求されるが、省エネ指標として広く使われ、経済産業省資源エネルギー庁PUE「1.3以下」規制ついても解説し現場での運用について解説する。
1.高密度高発熱AIサーバ排熱手法
1.1 最新GPUラックの電力規模(1ラック120KW~1MW)
1.2 サーバ種類とラック電力の進化
1.3 冷却方式の比較(空冷 vs DLC/AALC)
1.4 災害リスクとクーリングタワー課題
2.PUE/pPUEの基礎と重要性
2.1 JDCC日本データセンター協会発行規格書
2.2 PUE計算方法と電気料金
2.3 pPUEとPUEデータセンター省エネ技術
2.4 フリークーリング機器使用で難易度が高い低PUE設計
2.5 キャッピング(コンティメント)による効率化
2.6 室温上昇・湿度管理・ドライクーラー活用
2.7 JEITA Class-R、ASHRAE指針の適用
2.8 DLC(直接液体冷却)における温水冷却技術
3.経済産業省資源エネルギー庁PUE「1.3以下」規制
3.1 容易なPUE=1.3以下を実現する技術
3.2 古いデータセンターのPUE改善手法
3.3 古い設計DCへのGPUゾーン導入事例
3.4 CFD解析による改善設計例
4.AIサーバ実装と新設データセンター要件
4.1 最新GPUラックスケール(1ラック120KW~1MW)実装方法
4.2 ハイパースケーラデータセンター動向
4.3 大規模事例(ABCI、LRZ、Meta、Google)
4.4 新設データセンター要件の検討
5.まとめ・将来展望
5.1 冷却に電力を使わず効率的に排熱する思想
5.2 簡便に省エネを計算出来るPUEの重要性
5.3 KubernetesやAIによる自動制御・省エネ運用
5.4 スケールするデータセンター設計指針
6.質疑応答/名刺交換
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