我们最近举办了一场参与人数众多的数据中心和云日会议,行业领导者亚马逊网络服务、YTLPOWR(OP:TP:RM5.20)、MAXIS(MP;TP:RM3.74)、TM(OP;TP:RM7.53)和 TENAGA(OP;TP:RM17.00)出席了会议。随着全球云服务提供商 (CSP) 继续在马来西亚大力投资数据中心 (DC)、云和人工智能基础设施,我们预计对云服务的需求将会增加,其中包括 MAXIS 在当地率先推出的 GPU 即服务 (GPUaaS)。与人们的看法相反,DC 的繁荣并没有造成供应过剩的情况,而电力供应也不是制约因素,TENAGA 解释说,它有足够的产能来满足需求。因此,我们认为云行业内扮演各种角色的参与者,例如云服务提供商 (CSP)、全球 CSP 分销商、托管云服务提供商、软件供应商和系统集成商都将受益,重点关注 TM、MAXIS、CDB (OP;TP:RM5.59)、OCK (MP;TP:RM0.60) 以及 TIMECOM、DNEX、VSTECS 和 SNS (全部未评级)。与此同时,鉴于 DCs 的电力需求预计将出现弹性,TENAGA 将成为长期受益者,而 YTLPOWR 预计 AI 芯片交付不会延迟,将于 1QCY25 按计划交付,而输配电 (T&D) 方面值得关注的名字包括 SCGBHD (未评级)。
使数据中心绿色化的能力将为持续和可持续地扩大容量开辟道路。2023 年 6 月发布的《数字连接蓝图》阐明了我们的雄心壮志——为绿色数据中心的持续增长规划道路,并推动可持续发展。这份路线图是根据行业的意见制定的,列出了持续增长的一些关键途径。然而,这一创新之旅也是一次共同探索之旅,因为潜在的解决方案和措施可能还处于萌芽阶段。因此,通过多年的密切合作,政府和行业共同承诺共同发展生态系统,这进一步加强了这一承诺。我们的目标是在短期内提供至少 300 兆瓦 (MW) 的额外容量,并通过绿色能源部署提供更多容量。通过额外的容量,我们旨在播下加速能源效率的创新方式,以及播下通过绿色能源释放更多容量的混合方式。为了实现这一目标,我们将与行业合作,在两个方面突破界限:
不幸的是,极端天气总会在最不合时宜的时候出现,对电网造成悲剧性的破坏,正如 2020 年 8 月加利福尼亚州、2021 年 2 月德克萨斯州和 2021 年 9 月路易斯安那州所经历的那样。这些州经历了大规模停电,影响了数百万人,其中许多人仍然受到影响,因为基础设施维修仍在进行中。
随着马来西亚进入2025年,该国的数据中心行业正在嗡嗡作响,这是由于人工智能(AI)采用(AI)的融合,超级评分者的强大投资以及战略政策框架所激发的。然而,美国作为主要数据中心中心的地位面临着泰国和越南等地区球员的挑战,他们渴望在利润丰厚的市场中占有一席之地。尽管有所增加,但马来西亚对新加坡的独特代表及其对基础设施的策略投资继续将其定位为东南亚数据中心繁荣的强大竞争者。Kenanga研究在其最近的报告中指出,新加坡仍然是该地区数据中心景观的领导者,其容量超过1.4吉瓦(GW),住房拥有70多个设施。 像Google这样的全球科技巨头已经向岛国致力于数十亿美元,进一步巩固了其作为超级标准枢纽的地位。 然而,由于土地有限和严格的可持续性政策,新加坡的扩张受到限制,为其邻国创造了机会。 “新加坡的数据中心已指定了300兆瓦(MW)的数据中心的能力,可以在绿色数据中心进行200MW,并保留了200MW,并补充说,对于马来西亚的战略成本和竞争性的成本增长,人们希望对马来西亚的溢出持续存在,预计马来西亚会持续存在。 马来西亚已成为数据中心投资的关键目的地。 在2021年至2023年之间,马来西亚批准了数据中心投资中令人难以置信的RM114.7ML。Kenanga研究在其最近的报告中指出,新加坡仍然是该地区数据中心景观的领导者,其容量超过1.4吉瓦(GW),住房拥有70多个设施。像Google这样的全球科技巨头已经向岛国致力于数十亿美元,进一步巩固了其作为超级标准枢纽的地位。然而,由于土地有限和严格的可持续性政策,新加坡的扩张受到限制,为其邻国创造了机会。“新加坡的数据中心已指定了300兆瓦(MW)的数据中心的能力,可以在绿色数据中心进行200MW,并保留了200MW,并补充说,对于马来西亚的战略成本和竞争性的成本增长,人们希望对马来西亚的溢出持续存在,预计马来西亚会持续存在。马来西亚已成为数据中心投资的关键目的地。在2021年至2023年之间,马来西亚批准了数据中心投资中令人难以置信的RM114.7ML。著名的项目,例如Johor的Princeton Digital Group(PDG)52MW绿色数据中心校园,强调了该国的吸引力。PDG强调了“高分标准占其业务的80%”,这反映了主要参与者利用马来西亚的Favourable条件的需求。这将该国定位为寻求范围性的高标准者而不会损害潜伏期敏感的操作的首选。
美国是数据中心开发领域的领导者,占全球数据中心市场的40%。1是由于大流行期间的工作习惯,基于云的技术的增长以及使用人工智能(AI)技术的爆炸式增长而推动的,美国的数据中心的增长没有放缓的迹象。2许多州和地方政府提供了吸引计算运营的激励措施,这些计算行动往往具有很大的物理足迹,可以通过他们支付的大量财产税来提高州和社区预算。3然而,数据中心的选址也提出了挑战,因为它们需要大量可靠的功率才能每天24小时操作。实际上,功率通常构成数据中心的最大运营成本,因为运行数据中心服务器,冷却系统,存储系统,网络设备,备份系统,安全系统,安全系统和照明需要电力。尽管数据中心的功率要求可能会明显差异,这取决于设施的规模和设计,但最大的数据中心的范围可能从100,000平方英尺到数百万平方英尺不等,并且需要从20到100兆瓦的功率。4
摘要 - 多波长的光声图像编码有关组织光吸收分布的插图。这可用于估计其血氧饱和分布(SO 2),这是组织健康和病理学的重要生理指标。然而,光功能分布的波长依赖性使精确估计值的恢复复杂化,特别是阻止了直接的光谱反转。深度学习方法已被证明有效地从模拟数据中产生SO 2的准确估计。但是,由于缺乏真实的“配对”训练数据(体内组织的多波长PA图像及其相应的SO SO SO分布),因此阻止了通用监督学习方法对真实组织的转化。在这里,我们讨论i)为什么在使用常规手段模拟的图像上训练的网络不太可能将其性能推广到真实组织上,ii)使用两种基于基于副本网络的生成性副本策略来提高SO 2估算网络的概括性的概述的通用性,以估算培训的网络对合成数据进行培训:环境。
随着数字化在全球范围内的发展,数据中心正在成为基础架构的重要组成部分。随着需求将进一步增长,数据中心消耗的电力的脱碳和保护正在成为关键问题。为了解决这些问题,MHI集团的目标是提供总能源解决方案,以结合集成包装中数据中心的电源,冷却,控制和监视系统。
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