AI 資料中心能源管理的挑戰
隨著人工智慧 (AI) 與高效能運算 (HPC) 技術快速發展，全球資料中心正面臨前所未有的運算密度挑戰。為支援高速 AI 運算效能，伺服器機櫃的電力功耗已從過去的 10-20 kW 攀升至 40-130 kW，未來甚至預期突破 600 kW。為應對瞬間尖峰電力需求，資料中心廣泛採用模組化不斷電系統 (UPS)、分散式備援電池系統 (BBU) 及超級電容，提升備援效率與空間利用率，同時降低電力系統故障風險。
高密度運算產生的大量熱能顯著增加耗電量，推動散熱技術從傳統氣冷升級至液冷 (如 : 冷板式與浸沒式液冷)，可降低至少 10-20% 散熱能耗。穩定的電源供應不僅確保伺服器運算單元高效運作，也支撐散熱系統穩定運行。
在全球永續法規 (如 : EU EED 指令) 與碳中和目標的驅動下，能源管理成為資料中心營運與社會責任的核心議題。透過有效監控與優化能源使用，將可提升 AI 資料中心的能源效率、降低碳足跡，為實現綠色營運奠定基礎。
高功耗與尖峰負載挑戰
高熱密度導致散熱能耗攀升
法規與永續壓力下的能效管理
運用台達電表監測 AI 資料中心能耗
台達多功能集合式電表為 AI 資料中心提供先進的能源監控與管理解決方案，包含 DPM-C530EM 盤面型電表與 DPM-D532I 導軌型電表，有效應對高密度運算的能源挑戰。
- 即時精準監控：提供高精度量測（符合 IEC 62053-22 Class 0.5S），即時追蹤機房 UPS、機櫃 PSU、BBU 及 CDU 的關鍵電力參數（電壓、電流、功率、頻率、諧波），確保能源使用全透明
- 多迴路整合與通訊：整合多個電力來源與設備，並與能源管理系統 (EMS) 無縫串接
- 智慧預警與分析：透過歷史數據與演算法，預測設備異常、優化負載分配，並降低電網波動風險，提升運營效率
- 系統級模組化部署：電表可透過 DIN Rail 安裝或 Daisy Chain 串接，支援資料中心彈性擴展與維護
導入台達電表後，AI 資料中心可實現能源可視化、動態負載管理及預防性維護，顯著提升 PUE 電源使用效率，同時符合 ESG 法規要求，推動智慧與綠色運營的長期發展。
