AI 词汇表
人工智能完整词典
DCIM (数据中心基础设施管理)
统一监控和管理数据中心物理基础设施的软件平台，整合供电、冷却和安全，优化能源效率。
PUE (电源使用效率)
衡量数据中心总能耗与IT设备实际使用能耗比的性能指标，作为能源优化的基准。
自然冷却
利用外部气候条件（空气、水）减少空调系统能耗的被动冷却技术，通常由AI算法控制。
液体浸没冷却
将服务器直接浸入不导电的介电液体中的直接冷却方法，消除通风需求并优化传热。
动态工作负载分配
智能实时分配计算负载的AI策略，以最小化能耗同时满足性能和延迟约束。
预测性热建模
通过机器学习建模预测数据中心内的热流和热点，以预测和优化冷却需求。
冷却强化学习
应用强化学习算法自主控制冷却系统，动态适应运行条件。
服务器整合
通过AI将工作负载聚合到更少物理服务器上的优化过程，以提高利用率并降低总能耗。
冷通道封闭
一种物理隔离系统，用于将冷空气直接引导至服务器进风口，从而提高整体散热效率。
能耗感知调度
一种调度算法，在规划计算任务时将能源成本和动态定价纳入考量，以最大限度地降低电费。
数据中心数字孪生
利用人工智能创建的数据中心动态虚拟副本，用于在实际部署前模拟、分析和优化能源运营。
能耗异常检测
由人工智能驱动的监控系统，通过识别电力消耗的异常偏差来检测设备故障或能源浪费。
自适应电压调节
一种优化技术，根据工作负载动态调整处理器供电电压，在不影响性能的前提下降低能耗。
余热回收系统
捕获并利用数据中心余热用于城市供暖或其他应用的基础设施，并通过热管理算法进行优化。
AI驱动的功耗封顶
由人工智能管理的一种智能功耗限制机制，用于在满足数据中心总体约束的同时，维持关键性能。
计算流体动力学（CFD）仿真
对数据中心内空气和热流进行复杂数字建模，并通过人工智能加速，以优化设备布局和冷却策略。
数据中心绿色人工智能
专为减少计算基础设施的碳足迹和能耗而设计的一套人工智能技术。
实时能源监控
在数据中心的各个层面持续即时地测量电力消耗，为节能优化算法提供数据。
工作负载感知冷却
根据预期和当前的工作负载调节空调制冷能力的自适应冷却策略，以消除能源浪费。
边缘计算能耗优化
通过人工智能优化中央数据中心和边缘基础设施之间的任务分配，以最小化整个计算网络的能耗。