2022年，数据中心及其配电设备需要满足极端的性能要求；服务器机柜和机架需要进行架构设计以实现最大的适应性。将超级计算和人工智能(AI)添加到等式中，很明显许多数据中心不是即插即用的——它们通常必须符合独特的物理架构。在独特的物理架构中，有边缘计算。边缘计算旨在使应用程序和数据更接近最终用户。但空间往往是一个大问题，远程监控和维修是绝对必要的过程。无论外形如何，数据中心运营商都面临着寻找定制解决方案来提供电力、冷却和连接的挑战。数据中心需要大量电力正确满足数据中心电力要求并在整个设施中分配电力一直是个问题，尤其是当电力在更精细的级别上进行管理时。那么解决方案是什么？在远程访问、电力和空白空间基础设施方面，现成和半定制的解决方案可以满足大多数数据中心应用的需求。但是，持续改进效率和可持续性的需求又如何呢？这种需求导致许多高性能计算(HPC)安装、人工智能应用、超大规模数据中心和电信运营商寻求功率密度、冷却和连接的定制解决方案。当然，超级计算要求一切都在物理上接近以最大化吞吐量。人工智能需要在专门的处理器上；就其本质而言，边缘计算本质上是分布式的。之所以存在这些功率差异，是因为每个软件工作负载都有独特的功率要求。简而言之：应用程序驱动硬件及其环境的架构选择。这种理念的不利之处在于，它为机架安装设备留下的配电空间很小。这就是服务器机架需要定制机架配电单元(PDU)解决方案的原因，因为：机架后部几乎没有空间容纳PDU。具有更多服务器的更高机架会产生高插槽密度情况。很可能几乎没有气流。数据中心设计还必须考虑如何分配能量以满足密集处理和人工智能应用。配电不能事后诸葛亮人工智能是一场革命，需要大量的计算能力和电力来设计和训练算法。这些特殊情况需要在分配功率或容量时额外考虑，过热很快就会成为问题。在为AI设施设计配电计划时，请牢记以下潜在挑战：您可能需要PDU来帮助进行容量规划和最大限度地利用电力。AI设施通常需要定制机架，这需要在PDU的位置上别出心裁。高密度和更高功率的安装测试了标准PDU的局限性。您的功率密度超过了C19或其他标准插座所能提供的。在边缘计算方面，将计算服务置于更接近数据处理的位置会使依赖它的人受益——物联网设备、智慧城市和自动驾驶汽车就是证明。然而，这些新应用还需要实时计算能力来继续推动边缘计算。不幸的是，这些小型数据中心位于偏远、无人居住的地方，例如手机信号塔底部或街角，这使得它们既耗时又难以管理。在这些情况下，必须应用不同的配电思维过程，这需要：需要进行环境监测以防止超出设备运行能力的温度和功率极端情况。为电力消耗的远程监控和管理提供支持。具有板载通信功能的PDU，能够安排插座电源的开启和关闭。如果一个单元超过阈值，则PDU能够减少电力负载以最大限度地延长电池电源正常运行时间。您的操作环境要求PDU超过通常的0-60摄氏度。结论如前所述，用于远程访问、电源和空白空间基础设施的现成和半定制解决方案可满足典型数据中心应用的需求。然而，HPC安装、AI应用程序、超大规模数据中心和边缘计算正在迅速从独特的设施转变为工作负载处理规范。随着这种情况的继续，运营商仍需要在布局、功率密度、冷却和整体连接等领域采用定制解决方案。定制的一部分必须包括仔细考虑如何在整个机架中分配电源，同样重要的是，如何监控机架的环境条件。为高度定制的数据中心订购通用PDU就像购买D型电池来为特斯拉供电，即为不同的设备制造电池的方式与为专用服务器应用制造定制PDU的方式相同。不要让配电成为事后的想法并延迟或停止您的工作负载。
