在过去的二十年里,数据中心等 IT 基础设施的可持续性成为谷歌、亚马逊等计算机巨头关注的重点。人们已经提出了使用可再生能源供电的数据中心。但是由于这些替代能源的间歇性,这些平台仍然与传统电网相连。IT 结构和电力限制经常受到单独质疑,导致全球系统效率低下。本文对能源自给自足的绿色数据中心进行了建模和设计,提出了一种电力自主的基础设施,包括风力涡轮机、太阳能电池板以及主要基于电池和氢系统的短期和长期存储设备。现有的规模确定方法局限于完美的 QoS,从而高估了所需设备。在本文中,我们通过质疑其对 QoS 和所需设备的影响来展示如何减少和对抗这种过度配置:减少计算或存储元素(服务器和电池)的数量。例如,将目标 QoS 从 100% 降低到 95% 会使所需服务器数量减少一半以上,而电池容量减少 30% 对电力基础设施的影响可以忽略不计。绿色数据中心、规模缩减、调度、可再生能源、服务质量。
使用AI(从Genai到代理AI)自动化任务并创造效率。尽管大多数政府系统都旨在自动化核心业务流程,但传统技术和复杂的代理任务仍需要大量的手动努力。更广泛地使用基于AI的系统可以通过假设繁重的,重复的,低级的任务来帮助优化资源,以便政府员工可以专注于解释数据,批判性思维和服务提供。将AI部署用于适当的任务也可以节省无数小时。Deloitte研究估计,智能技术从起草新技术的起草报告到路由文档到适当的专家进行审查的任务节省了75%至95%。4
Kalina Power和Crusoe标志框架协议,共同开发艾伯塔省的多个共同召集的AI数据中心项目•与Kalina的近零发电厂共同开发多个Crusoe AI集中的数据中心的框架,该中心与Kalina接近零排放的天然气型发电厂共同开发,使用碳捕获和序列的crusoe和Crusoe的CRUSINA•可加入的CRUSINA和运算中心,通过电力购买协议运营的电力CCS工厂与投资等级或其他值得信用的交易对方,至少为15年,为Kalina提供了稳定的,长期的现金流量,以资助每个项目•所有位于关键基础设施的地点 - 电力传输,气体管道,光纤管道,光纤电缆和碳序列序列序列套件和碳序列序列套件•PARTABL PARTABLE•使用项目的商业开发协议,以完成计划的努力,以完成一项项目的努力。每个PDA将包括一项指示性的长期收费购买协议(PPA),以及Crusoe对每个相关项目的某些电气互连和气体供应互连安全付款的资金的规定。
摘要 — 为减少碳足迹,必须在数据中心的电力结构中整合更多可再生能源。然而,由于可再生能源具有间歇性和波动性,因此可再生能源本身无法提供 24/7 的供应,应与二次能源相结合。找到可再生能源生产和财务成本的最佳基础设施配置仍然很困难。在本文中,我们研究了三种方案,即现场可再生能源与电网相结合、单独使用电池以及电池与氢存储系统相结合。目标首先是使用标准微电网方法的组合来优化电力基础设施的规模,其次是量化数据中心从电网消耗/输出电力时的电网利用率水平,确定电网运营商所需的工作量,最后分析基于电池的配置提供的 100% 自主性的成本并讨论其经济可行性。我们的结果表明,在依赖电网的模式下,63.1% 的发电量必须注入电网并在以后回收。在自主配置中,包括储氢在内的最便宜的配置导致单位成本比许多国家的国家电力系统供应的电力要昂贵得多。
摘要 考虑到数据中心在世界各地的分布及其巨大的能源消耗,一些研究人员专注于任务调度和资源分配问题,以尽量减少数据中心的能源消耗。其他举措则侧重于实施绿色能源,以尽量减少化石燃料的消耗和二氧化碳排放。作为 ANR DATAZERO 项目 [ 34 ] 的一部分,一些研究团队旨在定义完全绿色数据中心的主要概念,该数据中心仅由可再生能源供电。为了实现这一目标,必须注重高效管理由太阳能电池板、风力涡轮机、电池和燃料电池系统组成的自主混合动力系统。这项工作的目的不是证明独立的数据中心在经济上可行,而是证明其可行性。本文提出了一组基于混合整数线性规划的模型,该模型能够管理能源承诺,以满足数据中心的电力需求。该方法在优化时会考虑季节和天气预报。
特定区域数据中心带来的负载增长很难预测。数据中心开发商考虑多个州作为数据中心的可能位置,并在做出最终选择之前同时向多家公用事业公司查询电价和激励措施。因此,通过计算数据中心项目提案来预测负载增长可能会导致高估可能在特定服务区域内建造的数据中心。只有对这些项目进行国家或地区级别的跟踪才能给出准确的信息,但目前尚不存在这种跟踪,至少没有公开的形式。
CloudVision是一种用于工作负载编排和工作流程自动化的网络范围的方法,作为加速计算的交钥匙解决方案。CloudVision在整个网络,拓扑,监视和可见性的网络上扩展了EOS Publish-Subscribe架构架构架构。CloudVision与Arista验证的设计(AVD)结合使用,使模板驱动的自动配置模型可以在所有网络元素上确定地部署,从而实现具有最小用户输入的最佳实践配置参数。与用于计算主机的Arista AI代理结合使用时,配置一致性和可见性将扩展到计算平台,以改善集群部署时间,操作稳定性和端到端遥测。
首先,我要衷心感谢我的论文导师 Jean-Marc MENAUD 教授,感谢他对整个研究过程和相关研究的持续支持。他教会了我什么是科学研究,并为我提供了很多与相应学术领域的教授、博士生和博士后交流的机会。我还要对论文的联合指导老师 Orange Labs 的 David NÖRTERSHÄUSER 博士和 Stéphane LE MASSON 博士表示深深的谢意,感谢他们在研究工作期间提供的专业知识、热情的鼓励、激励和有用的建议。我很感激他们给了我以博士生身份加入 GDM/ICE 团队的机会。如果没有 Orange Labs 和 IMT Atlantique 大学的资金支持,这项研究就不可能实现。我要向 Orange Labs ICE 团队的所有成员表示衷心的感谢,特别是:Dominique BODÉRÉ、Bertrand LE LAMER、Alain RINGNET、Olivier FOUCAULT、Jacky GAUTIER 和 Pascal BODIOU。作为一名外国学生,他们帮助我融入法国的工作和生活。我尤其要感谢 M. Philippe LEVASSEUR,感谢他的善意以及对我实验工作的宝贵技术支持。此外,我不会忘记与我交流的朋友们:Kanza SALALIQI、Simon RICORDEAU、Chafika YAHIA CHERIF、Antoine DONALIES、Paul Arnaud 等。与另一个部门的同事的交流也让我深受启发:Roland PICARD、Benoit HERARD 和 Joel PENHOAT。我还要衷心感谢 IMT Atlantique 的博士后研究员 Jonathan PASTOR 先生。我非常感谢他对集群实验的技术指导、有用的建议和支持,我真的很享受我们一起工作的日子。此外,我还要感谢 Anne-Cécile ORGERIE 博士和 Patricia STOLF 博士,他们是我论文的 CSI 成员。我还要感谢我的评审团成员:Romain ROUVOY 教授、Noël DE PALMA 教授和 Hamid GUALOUS 教授。最后但并非最不重要的是,我要感谢我的父母和同伴 Yiru,他们在整个研究期间都给予我爱和精神上的支持。
b“季度回顾 \xe2\x80\xa2 截至 2024 年 12 月 31 日的季度,摩根大通美国股票策略表现不及基准标准普尔 500 指数。 \xe2\x80\xa2 在医疗保健领域,我们对 Regeneron Pharmaceuticals 的增持导致业绩下滑。Regeneron 的股票表现下滑主要是由于对其眼药 Eylea 的竞争定位以及安进可能推出的生物仿制药的担忧。尽管报告了强劲的季度收入和收益增长,但 Eylea HD 的转换速度低于预期以及生物仿制药竞争的威胁带来了不确定性。该公司的财务业绩显示收入同比增长和收益增加,但这些积极的结果被市场对 Eylea 未来的担忧所掩盖。 \xe2\x80\xa2 在非必需消费品领域,我们对特斯拉汽车的减持导致业绩下滑。公司报告盈利稳健,由于成本降低和生产效率提高,毛利率和盈利能力有所改善。值得注意的是,特斯拉在其 Cybertruck 部门实现了盈利,并宣布了推出新款平价车型的计划。该公司推动对无人监管的全自动驾驶汽车进行国家监管,以及 2024 年美国总统大选对监管前景的影响进一步影响了股价表现。\xe2\x80\xa2 在金融方面,我们对富国银行的增持有助于提高业绩。由于投资者对放松管制和可能取消资产上限的乐观情绪,富国银行的股票表现有所改善。该公司报告的净收入和每股收益较上一季度增加,费用收入增长抵消了净利息收入的阻力。\xe2\x80\xa2 在信息技术领域,我们对 Marvell Technology 的增持有助于提高业绩。Marvell 的数据中心部门实现了显着增长,尤其是在定制人工智能 (AI) 硅片和光电方面。该公司报告称,收入同比和环比均大幅增长,每股收益显著提高。Marvell 与亚马逊网络服务 (Amazon Web Services) 的战略合作伙伴关系以及定制硅片项目的成功提升为其积极的财务业绩做出了贡献。由于产品组合,尤其是定制硅片的收入贡献增加,毛利率面临压力,但管理层已经充分传达了这种组合动态,因此投资者在很大程度上预料到了这一点。