2023 年に ChatGPT の人気が急上昇したことを受けて、世界の大手テクノロジー企業は AI の将来のアプリケーションを模索する中で、激しい競争に巻き込まれています。 トレーニング モデルから推論モデルへの移行、および計算能力への需要の増大により、CPU と GPU のパフォーマンスに対する要件が高まっています。

データセンターのパフォーマンスが向上すると消費電力も増加し、放熱量も増加します。 動作温度が 1℃上昇するごとに、それに対応してパフォーマンスが低下し、消費電力が増加します。

しかし、従来の空冷およびコールドプレート冷却テクノロジーでは、コンピューティング能力の進歩による熱放散要件を満たすことができなくなりました。 データセンターは、熱放散のボトルネックに徐々に直面しています。 計算能力のボトルネックを克服するには、放熱技術に優れた技術が重要な鍵を握っていると言えるでしょう。

冷却の課題に対する効果的な解決策として、液浸冷却技術は、現在のデータセンター業界で最も注目されているトピックの 1 つとなっています。 このテクノロジーはまだ初期導入段階にあると考えられていますが、アナリストは今後 4 年以内に主流になり、市場は 2021 年の 2 億 5,100 万ドルから 2027 年までに 16 億ドル以上に成長すると予測しています。

グラフ 1. CPU の空冷と浸漬冷却の経済効率
（データ出典：IDCC2023）

PUE とは何ですか? なぜ重要ですか?

電力使用効率 (PUE) は、コンピューター データ センター施設で使用されるエネルギーの総量とコンピューター機器に供給されるエネルギーの比率であり、IT ではコンピューター データ センターがエネルギーをどの程度効率的に使用するかを表します。

エネルギー節約と排出量削減を考慮して、各国はデータセンターの PUE 値を削減し、最終的にエネルギー効率を高めることを目的とした対策や規制を導入しています。特に、中国国家発展改革委員会と他の3つの中国当局は、2025年までに中国の大規模および超大規模データセンターはPUE値1.3未満を達成することを義務付けています。同様に、ドイツ連邦経済・気候保護省は、2026 年 7 月 1 日以降に運用を開始するデータセンターに対し、運用開始から 2 年以内に PUE 値が 1.3 以下であることを証明することを義務付ける法律を制定しました。

液浸冷却技術の採用により、PUE値を約1.1まで低減できるため、これらの要件を満たすのに最適な技術となります。企業にとって、PUE が低いということは、エネルギー消費指標や電力リソースへのアクセスにおいて有利であることを意味し、運用コストが低いことを意味します。

写真1：単相浸漬冷却システムのデモンストレーション

＊１　PUE：（読み方はそのまま「ピーユーイー」と読みます）は、Power Usage Effectiveness の略称で、データセンターの電力がどのくらい効率的に使用されているかを表す指標です。データセンターの電力使用効率の指標として広く普及し、現在では世界標準になっています。

PUE = データセンター全体の消費電力 ÷ IT機器の消費電力

データセンター全体の消費電力が、サーバーやネットワーク機器などのIT機器が消費する電力の何倍必要であるかを数値で表し、この数値が小さいほどデータセンターの電力使用効率が良いとされています。

Follow me!

@UniPo14