04/06/2026
A mesterséges intelligencia nemcsak az adatközpontok működését alakítja át, hanem a hűtési igényeket is. 🤖
Nem mindegy, hogy AI-tréning, inferencia vagy ipari megoldás fut a háttérben: ezek teljesen eltérő terhelést jelentenek az infrastruktúra számára. A mai, akár 136 kW-os racksűrűségek mellett már nem elég a megfelelő hűtési teljesítmény – gyors reagálásra, rugalmasságra és megfelelő tartalékokra is szükség van.
A STULZ legújabb cikke azt mutatja be, miért a felhasználási terület pontos ismeretével kezdődik a hűtési rendszer helyes méretezése, és hogyan kerülhetők el a későbbi, költséges módosítások.
Kizárólagos magyarországi forgalmazójaként segítünk olyan hűtési megoldások kialakításában, amelyek a legnagyobb teljesítményű AI-rendszerek igényeinek is megfelelnek. ✅
A teljes cikk elolvasható itt 📖 https://www.stulz.com/newsroom/detail/sizing-cooling-for-ai-workloads-correctly/
AI is not only changing what data centres can do, but also how they need to be cooled.
Chatbots, Industry 4.0 applications, and AI training each require a different cooling strategy. While inference benefits from stable, efficient control, training models can create extreme thermal peaks within milliseconds.
That is why “one-size-fits-all” cooling is no longer enough. Especially with rack densities of up to 136 kW, it is not just about capacity, but about speed, flexibility, and thermal reserves.
📃 In this article, we explain why correctly sizing liquid cooling for AI workloads starts with understanding the application itself, and how real-world testing helps prevent costly design mistakes.
🔗 Read the full article: https://www.stulz.com/newsroom/detail/sizing-cooling-for-ai-workloads-correctly/
