CryptoBlox는 Lavrium의 AI 기능으로 구동되는 모듈형 데이터 센터를 통해 효율성과 운영 제어를 극대화합니다.
밴쿠버, BC, 2023년 8월 1일(GLOBE NEWSWIRE) -- CryptoBlox Technologies Inc.(“회사" 또는 "크립토블록스”) (CSE: BLOX)는 모듈형 데이터 센터(“데이터 센터" 아니면 그 "시설") True North Data Systems Ltd.("민사책임”) 전액 출자 자회사인 Red Water Acquisition Corp.(“레드워터 "). 데이터 센터에는 최대 300개의 ASIC 채굴 기계를 수용할 수 있는 용량이 있습니다. 이 중요한 성과는 암호화폐 채굴 산업에 효율적이고 비용 효율적인 솔루션을 제공하려는 CryptoBlox의 변함없는 헌신을 강조합니다. CryptoBlox는 인공 지능(AI) 기능을 활용하기 위해 Lavrium과 협력함으로써 모듈식 데이터 센터의 기술 및 자동화 측면을 혁신하여 투자자에게 전례 없는 발전과 탁월한 기회의 문을 열어줄 수 있는 위치에 있습니다.
AI 알고리즘의 통합을 통해 데이터센터는 운영을 대폭 최적화할 수 있는 능력을 기대합니다. AI 알고리즘은 배전 장치(PDU) 및 연결 포트의 실시간 데이터를 분석함으로써 전력을 효율적으로 할당하고, 네트워크 성능을 향상시키며, 컴퓨팅 시스템에 안정적인 전원 공급을 보장하여 정전 위험을 완화하고 전반적인 효율성을 높일 수 있습니다. Redwater 데이터 센터의 신뢰성.
라브리엄의 AI 기술 개발은 50개 연결 포트의 데이터를 분석해 네트워크 연결을 최적화하는 데 도움이 될 것으로 기대된다. 이러한 알고리즘은 네트워크 트래픽을 면밀히 모니터링하고, 병목 현상이나 혼잡을 식별하고, 네트워크 설정을 동적으로 조정하여 원활하고 효율적인 데이터 전송을 보장하도록 설계되었습니다.
이 시설의 눈에 띄는 특징은 HVAC 매개변수 및 건물 배기 팬 자동화를 위한 인간-기계 인터페이스(HMI)를 통합한 고급 자동 WAGO 기반 제어 패널입니다. 가변 주파수 구동(VFD) 기술과 전략적으로 배치된 센서를 통해 배기 시스템은 건물 내 세 지점에서 내부 온도를 효율적으로 모니터링하고 제어하여 최적의 조건을 보장하고 작동 제어를 극대화합니다.
성능을 더욱 향상시키기 위해 건물의 공기 흡입구 루버는 열 추적 처리되어 겨울철 성에와 공기 흡입구 막힘을 효과적으로 방지합니다. 이 세심한 디자인은 중단 없는 공기 흐름을 보장하여 최적의 기능을 가능하게 합니다. 히트 트레이스 작동은 로컬 건물 제어판을 통해 효율적으로 관리되어 향상된 제어 및 운영 유연성을 제공합니다.
CryptoBlox의 모듈형 데이터 센터는 원격 관리 기능을 갖춘 완전 자동화된 시설로 설계되어 중앙 집중식 모니터링 및 제어 기능을 제공합니다. CryptoBlox는 Lavrium의 개발 중인 최첨단 AI 기능을 활용하여 모듈식 데이터 센터 내에서 비교할 수 없는 수준의 운영 효율성, 비용 효율성 및 환경 지속 가능성을 달성하는 것을 목표로 합니다. 특히 전략적으로 중점을 두는 영역은 다음과 같습니다.
예측 유지 관리: 일단 개발된 AI 알고리즘은 데이터 센터의 시스템을 지속적으로 모니터링하여 잠재적인 장비 오류를 암시할 수 있는 패턴과 이상 현상을 사전에 감지합니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식을 통해 시기적절한 유지 관리, 가동 중지 시간 최소화, 운영 효율성 최적화를 통해 궁극적으로 수익성을 높일 수 있을 것으로 기대됩니다.
에너지 최적화: CryptoBlox의 데이터 센터는 전력 사용량, 온도 및 작업 부하 패턴에 대한 실시간 데이터를 분석합니다. 이를 통해 시설은 컴퓨팅 리소스 할당을 최적화하고 HVAC 매개변수를 조정하여 성능 저하 없이 뛰어난 에너지 효율성을 달성할 수 있습니다. 이에 따라 상당한 비용 절감과 수익성 개선이 기대된다.
워크로드 최적화: CryptoBlox는 Lavrium과 협력하여 개발된 AI 알고리즘의 도움으로 데이터 센터 내 컴퓨팅 리소스 할당을 최적화하여 ASIC 채굴 기계의 효율적인 활용을 보장하는 것을 목표로 합니다. 이러한 동적 작업량 관리는 채굴 성능을 극대화하는 동시에 에너지 낭비를 최소화하여 궁극적으로 수익성을 향상시킬 것으로 기대됩니다.