電力密度とは
読み: でんりょくみつど Power Density AI計算資源・大規模モデルの用語
電力密度とは、ラック1本あたりの消費電力 (kW)。AIサーバーで100kW級に達し、空冷の限界を超えて水冷への移行を強制している。設備選定の最上位の物差し。
3段で深く知る — 基礎・高級・投資家視点
1行の定義から、体系解説の該当箇所へそのまま降りられる。抜粋は体系解説でこの語が出てくる箇所から引いた。続きはリンク先にある。
第IV部 設備と国家 ⑦ 設備編 — ラックの種類・熱問題・空冷と水冷
…7.1 ラックの種類 — 規格と寸法 7.2 ラックの選び方 — 電力密度が全てを決める ラック選定は見た目の寸法ではなく、1ラックあたり何kWを給電・冷却できるか (電力密度) から逆算する。 密度帯が決まれば、必要な冷却方式・配電方式 (PDU/busbar)・床耐荷重・保守動線はほぼ自動的に決まる。 7.3 熱問題の物理 — 100kWラックとは何か GPU 1基の消費電力はH100で700W、最新世代では1,000Wを超える。1ラック100kWは家庭用電気暖房およそ100台を、畳半畳ほどの設置面積 (0.6m×1.2m前後) に詰め込んだ発熱に相当し、 これを24時間365日搬出し続ける必要がある。空調の基本は冷気の通り道 (コールドアイル) と排熱の通り道 (ホットアイル) を物理的に仕切る アイル封じ込めで、混合を許すと冷却効率は一気に崩れる。 7.4 空冷と水冷 — 方式別…
第III部 経済 ⑥ 計算資源提供事業の経済性 — GPU 1基の収支から読む
本節が本ページの核心である。計算資源提供 (GPUクラウド) は「GPUを買って時間貸しする」だけの単純な商売に見えるが、 収益性は稼働率・契約形態・電力原価・陳腐化速度の4変数でほぼ決まる。 以下は概算モデル (推定値は明記) と、業界内では常識だが対外的にはあまり語られない実務数値である。 6.1 GPU 1基の収支モデル (H100級・概算) この表の性格 — 外部機関の推計ではなく、本ページの試算である 取得原価はNVIDIAが公表していない。市場で報じられた水準を置いたものであり、一次情報は存在しない 稼働率は公開されない数字。事業者が開示しないため、ここでは幅を置いた仮定にとどまる 電力・冷却原価はGPUを実効1kW、PUEを織り込まない前提での概算。実際はサーバ側の消費とPUEが乗って1.2〜1.6kW相当になるため、下限は現実には出にくい したがってこの表に出典リンクは付け…
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