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优化 AI 工作负载的机架配电：AI 数据中心的效率、密度和 TCO

随着人工智能工作负载持续推动超大规模数据中心的增长，电力流优化变得至关重要。在本系列网络研讨会中，我们将探讨实现一流效率、功率密度和总拥有成本 (TCO) 的最新策略和技术，其中包括三个独立的 AC-DC 和 DC-DC 转换会议以及电池备用单元会议。

谁最合适参与这场活动？

  • 数据中心工程师和架构师
  • 人工智能基础设施设计师和工程师
  • 超大规模 OEM 和 ODM 硬件工程师和设计师
  • 数据中心运营商和设施经理
  • 任何参与人工智能数据中心设计、部署或运营的人

会议：

  1. “跨 Si、SiC 和 GaN 的下一代 AI 服务器 SMPS”
  2. “从 48 V 到核心为 AI 数据中心供电”
  3. “通过高效的电池备份确保AI持续运行”

主要学习内容：

  • 人工智能数据中心的电力流优化及其对效率、密度和 TCO 的影响
  • 从电网到处理器，各个阶段的优化策略和创新
  • 英飞凌超大规模人工智能数据中心解决方案

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