“干盘管”在高密数据中心的应用前景-孙长青

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孙长青,注册暖通工程师,高级工程师,规划设计部总工程师,IDC单位设计总监等,有多年从事数据中心规划设计、咨询顾问、甲方自建设计部等全过程的实战经验,对数据中心有一定的了解,同时,做过10多个数据中心的Uptime设计认证工作,对国标GB50174及Uptime理论多有感触,对数据中心能评指标、IT负载率、数据中心蓄冷系统等有些了解,对数据中心如何降低PUE也略有经历。经过总结多年来的实战心得,方有此文,以便大家更加了解数据中心等级的核心理念,同时对国情和国际理论间存在的差异有所认识。
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“干盘管”在高密数据中心的应用前景

随着数据中心行业的发展,IT机柜的功率密度越来越高,传统的制冷形式越来越难以满足数据中心的需求。比如传统的精密空调形式,由于受到其尺寸和制冷量的限制,以及架空地板高度的受限,空间利用率不高,无法满足更高功率密度的需求。需要其他的系统形式来满足高密机房的制冷需求。

一、常用的高密数据中心制冷形式
为了满足更高功率密度的制冷要求,继精密空调后,又出现了一些新的制冷形式,比如:
1、背板式制冷
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背板式制冷盘管直接贴附在机柜出风侧,贴近末端制冷,能够布置的盘管数量可以与机柜数等同,可以满足较高机柜密度的要求。但是,盘管贴近机柜的方式,需要消耗机柜风扇的能耗,另外,一旦泄露,后果将极其严重。
2、OCU制冷
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OCU制冷盘管直接放置

【unet改进实战】基于unet+SCSE注意力机制改进实现的【自动驾驶】图像语义分割+项目说明书+数据集+完整代码 项目概述 本项目基于PyTorch框架构建了一个通用图像分割系统,全面支持二分类及多类别分割任务。 系统功能 该系统提供从数据预处理到模型训练、验证评估的全流程解决方案,具备高度可配置性和实用性: 数据处理:支持自定义图像和掩码文件格式(如.jpg、.png等),自动处理不连续标签值,集成多种数据增强技术提升模型泛化能力 模型架构:基于UNet实现,可通过参数灵活调整输入尺寸、卷积通道数等,兼容不同类别数量的分割任务(通过--num_classes参数指定) 训练功能:支持GPU加速,提供学习率、批次大小等超参数配置选项,实时记录损失曲线和评估指标(如IoU、Dice系数),自动保存最优模型权重 使用流程 按规范组织数据集(图像与掩码文件需名称对应,分别存放在images/masks子目录) 通过命令行参数启动训练,可指定: 数据路径(--data_dir) 学习率(--learning_rate) 标签映射规则(--label_mapping)等 系统输出包含: 模型权重文件(.pth) 训练曲线可视化图表 指标日志文件 注意事项 掩码图像应为单通道灰度图,标签值为整数 多分类任务推荐使用one-hot编码掩码 项目依赖主流科学计算库(PyTorch、NumPy)及可视化工具(Matplotlib),安装简便 应用领域 该系统适用于医学影像、遥感等领域的语义分割任务,兼顾易用性与扩展性。用户可通过调整UNet深度或添加注意力机制等方式进一步优化性能。 【项目说明书】包含完整代码实现与原理讲解。https://blog.youkuaiyun.com/qq_44886601/category_12858320.html
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