一般財団法人環境イノベーション情報機構
AIデータセンターの液冷化設計と省エネ運用の実践
会場受講／ライブ配信／アーカイブ配信（２週間、何度でもご視聴可）
【講師】
株式会社エルエックススタイル 代表取締役社長
杉田 正（すぎた ただし） 氏
【重点講義内容】
データセンターに使われるAIサーバの消費電力は大きく増加し、旧来からの空冷では運用出来ない。空冷だけのデータセンターに液冷システムを導入するための要件を整理し、具体的に設計を行うフリークーリングを使う実装方法を解説する。
AI高密度サーバを扱う場合に省エネを要求されるが、省エネ指標として広く使われ、経済産業省資源エネルギー庁PUE「1.3以下」規制ついても解説し現場での運用について解説する。
１．高密度高発熱AIサーバ排熱手法
１．１ 最新GPUラックの電力規模（1ラック120KW〜1MW）
１．２ サーバ種類とラック電力の進化
１．３ 冷却方式の比較（空冷 vs DLC/AALC）
１．４ 災害リスクとクーリングタワー課題
２．PUE/pPUEの基礎と重要性
２．１ JDCC日本データセンター協会発行規格書
２．２ PUE計算方法と電気料金
２．３ pPUEとPUEデータセンター省エネ技術
２．４ フリークーリング機器使用で難易度が高い低PUE設計
２．５ キャッピング（コンティメント）による効率化
２．６ 室温上昇・湿度管理・ドライクーラー活用
２．７ JEITA Class-R、ASHRAE指針の適用
２．８ DLC(直接液体冷却)における温水冷却技術
３．経済産業省資源エネルギー庁PUE「1.3以下」規制
３．１ 容易なPUE=1.3以下を実現する技術
３．２ 古いデータセンターのPUE改善手法
３．３ 古い設計DCへのGPUゾーン導入事例
３．４ CFD解析による改善設計例
４．AIサーバ実装と新設データセンター要件
４．１ 最新GPUラックスケール（1ラック120KW〜1MW）実装方法
４．２ ハイパースケーラデータセンター動向
４．３ 大規模事例（ABCI、LRZ、Meta、Google）
４．４ 新設データセンター要件の検討
５．まとめ・将来展望
５．１ 冷却に電力を使わず効率的に排熱する思想
５．２ 簡便に省エネを計算出来るPUEの重要性
５．３ KubernetesやAIによる自動制御・省エネ運用
５．４ スケールするデータセンター設計指針
６．質疑応答／名刺交換
【講師プロフィール】
杉田 正（すぎた ただし） 氏
・データセンター省エネ専門25年。世界一省エネデータセンターを2回。空冷式は東京、DLC式は千葉に作りました。
・新規事業開発は40年以上。光ファイバイルミネーション、光磁気、RAID、NAS。ISMS ISO27001構築。データセンターで日本初取得。メール全文検索（Gmail登場以前）、マイクロソフトと無料Windowsホスティング、クラウドVPSサービス、データセンター省エネDLC開発は15年以上。CFD（流体解析）によるGPUサーバ実装。
・元（国研）産業技術総合研究所 人間工学領域テクニカルスタッフ。
・東京大学 次世代データセンター勉強会 世話役メンバ10年。
http://hiroshi1.hongo.wide.ad.jp/DCEM/
【登録日】2026.06.26