Descripción del proyecto
¡Refrigeración al límite! El futuro de la refrigeración de los centros de procesamiento de datos
El núcleo de la digitalización se encuentra en los centros de procesamiento de datos. Las tendencias digitales emergentes, como la inteligencia artificial (IA), la realidad aumentada, la realidad virtual y el internet de las cosas, están impulsando la densidad de potencia media a la vez que fuerzan a los centros de procesamiento de datos a ubicarse más cerca de los usuarios finales. En consecuencia, los centros de procesamiento de datos afrontan el desafío de seguir el ritmo de las medidas de refrigeración eficientes. El proyecto ECO-Qube, financiado con fondos europeos, desarrollará un sistema de gestión holístico con IA aumentada para centros de procesamiento de datos que conectan los sistemas de refrigeración, las cargas informáticas y la infraestructura eléctrica con el objetivo de mejorar dinámicamente la eficacia energética en cuanto a los requisitos de refrigeración instantánea. Ofrecerá un sistema de gestión de calor zonal que aprovecha las simulaciones de la dinámica de fluidos computacional para adaptar los sistemas de refrigeración a un rendimiento máximo y un consumo de energía mínimo.
Objetivo
Artificial-Intelligence-Augmented Cooling System for Small Data Centres “ECO-Qube”; is a holistic management system which aims to enhance energy efficiency and cooling performance by orchestrating both hardware and software components in edge computing applications.
ECO-Qube is a data driven approach which utilizes valuable unused data from active data centre components. Created big data is being used by an artificial intelligence augmented system which detects cooling and energy requirements instantaneously.
ECO-Qube differentiates from conventional cooling systems which keep operating temperatures within a strict interval and do not evaluate measurable cooling performance. Unmeasured cooling performance leads underperformed airflow, thermal disequilibrium, and high energy consumption. On the contrary, ECO-Qube offers a zonal heat management system which benefits from Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations to adapt cooling system for the best airflow and cooling performance with minimum energy consumption. Moreover, ECO-Qube realizes smart workload orchestration to keep the CPUs at their most energy efficient state and maintain the thermal equilibrium to reduce overheating risk.
Sustainability is another priority for ECO-Qube’s smart energy management system (EMS), which is designed to track the energy demand and operate the energy supply in cooperation with building/district’s EMS. This synergy maximizes the energy supplied from renewable energy sources and minimizes the energy supplied from sources with big carbon footprint.
ECO-Qube solution will be assessed in three different pilots from different climatic conditions to validate energy efficiency under different external variables.
Ámbito científico
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligence
- engineering and technologyenvironmental engineeringenergy and fuelsrenewable energy
- engineering and technologymechanical engineeringthermodynamic engineering
- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencebig data
- natural sciencesphysical sciencesclassical mechanicsfluid mechanicsfluid dynamicscomputational fluid dynamics
Palabras clave
Programa(s)
Convocatoria de propuestas
Consulte otros proyectos de esta convocatoriaConvocatoria de subcontratación
H2020-LC-SC3-EE-2020-1
Régimen de financiación
IA - Innovation actionCoordinador
34791 Istanbul
Turquía
Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.