Why CFD is the Wrong Tool for the Next Generation of Liquid-Cooled AI Data Centers
June 29, 2026
Computational Fluid Dynamics (CFD) has been the workhorse of data center thermal design for two decades. For the AI data centers now coming online, it is the wrong tool. That is not an indictment of CFD; it remains a powerful, mature technology. It is a consequence of how radically the cooling problem has changed. The […]
仕様からシミュレーションへ：AIエージェントがデータセンターの冷却モデルを構築
June 23, 2026
ベンダー提供のPDFから始め、たった1回の作業セッションで、検証済みかつシミュレーション可能なModelicaモデルを完成させます。どの段階でも手動でのコーディングは一切不要です。これが、本記事で紹介したい機能であり、これは将来の実装予定ではなく、すでに実現されている機能です。
なぜ二相式ダイレクト・トゥ・チップ冷却は転換点を迎えているのか
June 5, 2026
AI向けデータセンターの電力密度が急速に高まる中、二相式ダイレクト・トゥ・チップ冷却への注目が高まっています。Modelonとメリーランド大学の共同研究では、沸騰現象そのものだけでなく、システム全体の過渡挙動や制御が性能・安定性・信頼性を左右することを明らかにしています。本記事では、二相冷却が転換点を迎えている背景と、システムレベルシミュレーションが次世代データセンター設計に果たす重要な役割を紹介します。
システム規模でのAI向け液体冷却
May 7, 2026
AIワークロードの急増により、データセンターの電力密度と冷却要件はかつてない水準へ達しています。本記事では、Data Center Worldでの講演内容をもとに、液体冷却を単なる設備ではなくシステム全体の課題として捉え、設計・調達・運用の各段階で物理ベースのシステムシミュレーションが果たす役割を解説します。
AI関連のシミュレーション結果を信頼する前に確認すべき5つのポイント
April 16, 2026
AIは現在、自然言語によるプロンプトからシミュレーションモデルを生成できるようになりました。方程式を導き出し、コードを記述し、実験を設定し、結果を生成することも可能です。こうした機能を評価するエンジニアにとって、興味深い問いはもはや「AIにそれができるか？」ではありません。ほとんどの場合、AIにはそれができるからです。
より難しい問いは、「その結果を十分に信頼して意思決定を行ってもよいか？」ということです。
この問いが重要なのは、シミュレーションの結果が現実の世界に直接的な影響を及ぼすからです。シミュレーションを用いて設計された冷却プラントは20年間稼働し続けます。シミュレーションで検証されたサスペンション構成は、人を乗せる車両に搭載されます。仮想環境でテストされた制御戦略は、実際の機器に導入されます。印象的なデモと、実運用に耐えうる意思決定ツールとの間の隔たりは、AIの能力の問題ではありません。それは「エンジニアリングへの信頼」の問題なのです。
ここでは、その両者を区別するのに役立つ5つの質問を紹介します。
データセンターのコンプライアンス：ASHRAEガイドラインに準拠したコールドプレート液冷システムの検証方法を仮想環境で行う方法
February 20, 2026
今日、水冷はもはや実験的な技術と見なされる段階を過ぎ、高密度データセンターにおける主流のアーキテクチャ選択肢として定着しています。コールドプレート、冷却液分配ユニット（CDU）、リアドア熱交換器（RDHx）、さらには初期の二相システムでさえ、エンジニアリングの議論において標準的な話題となりつつあります。しかし、800 Wを超えるCPUや数kW級のGPUを導入する事業者が増えるにつれ、設計に関する議論の中で一貫して浮上するテーマがあります。