CryptoBlox は、Lavrium の AI 機能を活用したモジュール式データセンターで効率と運用管理を最大化

Jun 08, 2024

ブリティッシュコロンビア州バンクーバー、2023 年 8 月 1 日 (グローブ ニュースワイヤー) -- CryptoBlox Technologies Inc. (「会社" または "クリプトブロックス」）（CSE: BLOX）は、モジュラー データセンター（「データセンター" または "施設”）True North Data Systems Ltd.より（”民事責任」）の完全子会社である Red Water Acquisition Corp.（「レッドウォーター ”）。 データ センターには、最大 300 台の ASIC マイニング マシンを収容できる容量があります。 この重要な成果は、仮想通貨マイニング業界に効率的でコスト効率の高いソリューションを提供するという CryptoBlox の確固たる献身的な姿勢を強調しています。 CryptoBlox は、Lavrium と協力して人工知能 (AI) 機能を活用することで、モジュラー データ センターの技術面と自動化面に革命をもたらし、前例のない進歩と投資家に優れた機会への扉を開く立場にあります。

AI アルゴリズムの統合により、データセンターは運用を大幅に最適化できると期待されています。 AI アルゴリズムは配電ユニット (PDU) と接続ポートからのリアルタイム データを分析することで、効率的に電力を割り当て、ネットワーク パフォーマンスを向上させ、コンピューティング システムへの安定した電力供給を確保し、停電のリスクを軽減し、全体的な効率を向上させます。そしてレッドウォーターのデータセンターの信頼性。

Lavrium の AI テクノロジーの開発は、50 個の接続ポートからのデータを分析することにより、ネットワーク接続の最適化に役立つことが期待されています。 これらのアルゴリズムは、ネットワーク トラフィックを綿密に監視し、ボトルネックや輻輳を特定し、ネットワーク設定を動的に調整して、シームレスで効率的なデータ転送を保証するように設計されています。

この施設の際立った特徴は、HVAC パラメーターと建物の排気ファンの自動化のためのヒューマン マシン インターフェイス (HMI) を組み込んだ、高度な自動化された WAGO ベースのコントロール パネルです。 可変周波数ドライブ (VFD) テクノロジーと戦略的に配置されたセンサーにより、排気システムは建物内の 3 つの異なるポイントで内部温度を効率的に監視および制御し、最適な状態を確保し、運用制御を最大限に高めます。

性能をさらに高めるために、建物の吸気ルーバーはヒートトレースされており、冬の霜や吸気口の詰まりを効果的に防ぎます。 この細心の注意を払った設計により、中断のない空気の流れが保証され、最適な機能が可能になります。 ヒート トレースの作動は、ローカルの建物の制御パネルを通じて効率的に管理され、制御と運用の柔軟性が強化されます。

CryptoBlox のモジュール式データセンターは、リモート管理機能を備えた完全に自動化された施設として設計されており、集中監視と制御を可能にします。 CryptoBlox は、Lavrium の開発中の最先端 AI 機能を活用することで、モジュール式データセンター内で比類のないレベルの運用効率、費用対効果、環境の持続可能性を達成することを目指しています。 特に戦略的に重点を置く分野は次のとおりです。

予知メンテナンス: AI アルゴリズムは開発されると、データセンターのシステムを継続的に監視し、潜在的な機器の故障を示唆する可能性のあるパターンや異常を積極的に検出します。 このプロアクティブなアプローチにより、タイムリーなメンテナンス、ダウンタイムの最小限化、運用効率の最適化が可能になり、最終的には収益性の向上が期待されます。

エネルギーの最適化: CryptoBlox のデータセンターは、電力使用量、温度、ワークロード パターンに関するリアルタイム データを分析します。 これにより、施設はコンピューティング リソースの割り当てを最適化し、HVAC パラメータを調整して、パフォーマンスを損なうことなく優れたエネルギー効率を達成できるようになります。 その結果、大幅なコスト削減と収益性の向上が期待されます。

ワークロードの最適化: CryptoBlox は、Lavrium と提携して開発された AI アルゴリズムを利用して、データセンター内のコンピューティング リソースの割り当てを最適化し、ASIC マイニング マシンの効率的な利用を確保することを目指しています。 この動的なワークロード管理により、エネルギーの無駄を最小限に抑えながらマイニングのパフォーマンスを最大化し、最終的に収益性を向上させることが期待されます。