アランシル、センターの共同ディレクター国立科学財団クラウドおよび自律コンピューティングセンターは、再生可能新規 オンライン カジノの利用を通じてデータ設定の炭素排出量を削減するために業界標準が不可欠である理由を強調しています。
人工知能（AI）およびその他のパワーに飢えたアプリケーションの急速な成長とデータ処理は、世界中の大規模なデータセンター施設の展開の爆発的な拡大を促進しています。データセンター業界は、より多くの処理能力を提供するためにこの需要を満たしながら、世界の排出物への貢献を削減するようにますます圧力を受けています。
NSF CAC
National Science Foundation（NSF）クラウドおよび自律コンピューティング（CAC）産業/大学協同組合研究センターは、クラウド、分散型、および自律的なコンピューティング方法とその適用における高度な業界主導の研究開発に専念しています。パートナーのニーズの範囲。
大量の再生可能新規 オンライン カジノの可用性は、大規模なコンピューティングのコスト曲線を破ることができます。大規模なコンピューティングセンターの場合、新規 オンライン カジノは、機器の生涯にわたって資本投資とほぼ同じレベルに達する可能性がある運用コストのかなりの割合です。
風力発電と太陽新規 オンライン カジノはますます大量に利用できるようになりますが、水力発電植物などの再生可能新規 オンライン カジノの以前のソースとは異なり、それぞれが1日を通して大幅に可変性とコスト（場合によっては負）があります。これらの新規 オンライン カジノ源を最大限に活用するには、データセンターは高度に自動化され、できればこれらのソースの近くの遠隔地に位置する必要があります。
NSF CACは、新規 オンライン カジノ自動化、分析、および制御基準で機能しています。これらのプロセスと方法の経験を数十年にわたるリーダーシップの専門知識をこの問題に適用します。分散管理タスクフォース（DMTF）、ストレージネットワーキング産業協会（SNIA）、オープングリッドフォーラム（OGF）などの主要なグローバル標準開発組織とのパートナーシップを通じて、それらを介して標準の開発、テスト、および実装のために作業する
CACの最近のプロジェクトは、データセンターの自動化、分析、およびリモレーション新規 オンライン カジノ駆動の設定での実用的な採用を達成するために必要な標準に焦点を当てています。 DMTF、SNIA、およびOGFと連携して、CACは、コンピューティングとストレージ機器、データの転送と操作、および増加する範囲の電気管理と自動化のためにこのような機能を提供するために使用されるRedfish and Mostfish標準の広範なテストを実施しました。
世界をリードする施設
CACは、テキサス工科大学（TTU）の新規 オンライン カジノ資産管理と製造のためのグローバル研究所（GLEAMM）と緊密に連携しています。 、民間部門、および他の大学。
GLEAMMには、電力網インフラストラクチャの近代化と再生可能新規 オンライン カジノの研究に特化した幅広い機能があります。グリームリソースには、150 kWのソーラーアレイ、それぞれ数百kVAのスケールで複数の風力タービンへのアクセスが含まれ、ゼネラルエレクトリック（GE）およびサンディア国立研究所と協力して、分散されたフェーザー測定ユニット（PMU）の配列であり、
GLEAMMマイクログリッドは、テキサス工科大学の研究と商業化の専門知識と、電気の送信と流通の保護、強化、管理のための次世代業界技術を組み合わせています。 Gleammの主な目標は、再生可能新規 オンライン カジノ、新規 オンライン カジノ管理、電力品質、制御、運用など、再生可能新規 オンライン カジノとマイクログリッドに関連するさまざまな分野での革新的な研究のための機能的に完全なインフラストラクチャを提供することです。
これらのハードウェア機能に加えて、GleammにはオパールRT「ループハードウェア」（HIL）シミュレーション機器もあります。これは、コンピューターベースのモデルとハードウェアデバイスをマージするために2つの相互作用を研究するために使用されます。 。
これらのリソースと施設は、テキサス州ラボックのすぐ西にあるリースセンターのグリームサイトにあります。このセンターは、テキサステックメインキャンパスから車で約20分の産業テナントだけでなく、さまざまな学術教育および研究施設を収容している元空軍基地です。
特定の負荷については、システムの準備を維持し、アクセスと可用性を管理し、重要な機能を維持するために、継続的な電力を必要とするリソースは、外部の商業電力またはバックアップ用のオンサイトディーゼルジェネレーターで動作しておくことができます必要に応じて。
自動転送スイッチ（ATS）を介して、マイクログリッドは、動作モードに応じて、プライマリグリッドまたはバックアップディーゼルジェネレーターに接続できます。 ATSは、2つの可能なシナリオ間でマイクログリッドの動作モードを切り替えます。
島モードに接続されたグリッド間の遷移は、計画または計画外です。計画された遷移は、オペレーターが意図的に変更を加え、最初にジェネレーターを起動し、次にグリーン発電レベルを削減したときに発生します。
Gleammマイクログリッドは、データセンターや再生可能新規 オンライン カジノを搭載した計算リソースなど、重要な負荷に優先サービスを提供するように構成されています。この負荷は、他の新規 オンライン カジノ源の損失の場合に信頼性を維持するために、従来の無停電電力システム（UPS）によく似た1600Ahリチウムイオンバッテリーと並行して動作するアウトバックインバーターを介してマイクログリッドに接続されます。
メインマイクログリッドバス（MCC）のこれらすべてのデバイスを接続するには、施設には、システムの保護と安全性を確保するいくつかの回路ブレーカー、ヒューズ、およびコマンドパネルがあります。マイクログリッドの動作と制御は、SEL-3530リアルタイムオートメーションコントローラー（RTAC）を介して行われます。これにより、双方向通信とヒューマンマシンインターフェイス（HMI）により、オペレーターはシステムの測定値を視覚化し、コマンドを送信できます。
2つのPhasor測定単位（PMU）も、電圧の大きさ、周波数、角度をリアルタイムで収集するために、施設でも利用できます。これらのデバイスの1つは、アウトバックインバーターの入り口と出力を監視することに専念しており、重要な負荷が常に許容される電力品質レベルの下にあることを保証します。
GLEAMMマイクログリッドデバイス通信システムは、幅広い業界標準およびカスタマイズされたテストをサポートするように構成されています。展開されたアルゴリズムの1つは、5つのソーラーインバーターを制御し、発電用のセットポイントを送信する責任があります。
RTACの別のコントロールは、アウトバックバッテリーマネージャーです。 RTACで収集された測定により、マイクログリッドによって生成および消費される電力の総量を追跡するために計算が行われます。
物理的なインフラストラクチャを補完するGLEAMM施設には、Opal-RT Companyのリアルタイムデジタルシミュレーターが組み込まれています。この会社では、マイクログリッド全体とそのデバイスが完全にシミュレートされたシステムとしてモデル化されています。このシミュレーターは、高い信頼性を備えた実際の電気システムをモデル化し、リアルタイムシミュレーションを通じて実際の電気デバイスの動作を追跡するために使用できます。
新規 オンライン カジノ計装と視覚化
新規 オンライン カジノ生成、ストレージ、および計装のための上記のリソースに追加されたCACは、データセンターのコンピューティング、ストレージ、ネットワーキング、および分散操作の数十年にわたって幅広いエクスペリエンスをもたらします。 CACには、これらの分野で高度な機能があります。
CACは、データセンター設定の分析のために広く異なるニーズに統合されたアプローチをもたらすツールのDavinci™機器および自動化スイートを開発しました。 Davinciは、データ収集、フロー、効率を最適化する全体的なエンドツーエンドの設計を組み込んだという点で、以前のデータ収集、自動化、視覚化ツールとは異なります。
以前のデータ収集インフラストラクチャには、個別のIPMIベースのサーバーライトアウトハードウェア管理、これらのツールのレッドフィッシュベースの改善、SNMPツール、サーバーシステムイベントログ（SEL）データを取得するツールが含まれます。専用のセンサーと制御システム、ラックおよび客室の配電ユニット（PDU）、その他のカスタムデータセンター機器など、ハードウェアデバイスの管理と制御には、さまざまなデバイス固有のプロトコルが存在します。
Davinciは、リソースのステータスを収集する際にCACによって開発およびテストされたRedfishプロトコルとテストを活用します。このシステムは、テレメトリーメトリックの定義とコレクション機能、およびレッドフィッシュのサーバー側の集計プッシュデータ送信機能を最適化してデータ収集を最適化およびカスタマイズすることを最大限に活用しています。
Davinciの視覚化コンポーネントは、HPCシステムの状況認識と監視のためのインタラクティブな視覚表現を提供するために、データ収集コンポーネントの上に構築されています。視覚化要件は、次の次の次の次の寸法で拡張されています：HPC空間レイアウト（システム内のリソースの物理的位置）、時間ドメイン（メトリックコレクターで説明されているように）、およびリソースメトリック（CPU温度、ファン速度、消費電力などなど
視覚化コンポーネントは、ノード、ラック、その他の施設全体で空間的および時間的ビューを提供し、システムトラブルシューティングの温度の突然の変化など、Davinciユーザーが時系列の機能でフィルタリングできるようにします。また、多次元分析を介したジョブおよびリソースメトリックの相関を可能にし、自動化コンポーネントと統合して、機械学習技術を使用したHPCシステムの特性評価と予測分析結果を達成できるようにします。
世界中の国際標準団体、業界メンバー、政府機関とのパートナーシップを通じて、CACは、組織が排出量を実際に削減しながら、はるかに大規模な計算ビジネス機能を達成し、現代世界における人工知能、新規 オンライン カジノ運用、およびデータ処理の増大する課題に対応します。
この記事は、15版の版にも掲載されていますにも掲載されています。四半期公開.
