……Zoomオンライン受講
……見逃し視聴選択可
・データセンターにおける給電と冷却それぞれの課題と対策
・脈動にどう対処するのか？ ／液体冷却（DLC: Direct Liquid Cooling）は今？
講師
株式会社スパイラルグループ・ドット・ビズ 代表取締役 藤巻 秀明 氏
講師紹介
・-2017 富士通株式会社
（メインフレーム・スパコン設計、プラットフォーム戦略企画）
・2017-2020 大阪大学 次世代クラウド協働研究所副所長、招聘教授
・2017-現在 株式会社スパイラルグループ・ドット・ビズ 代表取締役
・2018-現在 特定非営利活動法人日本データセンター協会 運営委員
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日時・受講料・お申込みフォーム
●日時：2026年7月24日(金) 13:00-16:30 ＊途中、小休憩を挟みます。
●受講料：
【オンライン受講（見逃し視聴なし）】：1名 45,100円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき34,100円
【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 50,600円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき39,600円
＊「見逃し視聴あり」でお申込の場合、当日のご参加が難しい方も後日セミナー動画の視聴が可能です。
＊学校法人割引：学生、教員のご参加は受講料50％割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認ください。
＊5名以上でのお申込の場合、更なる割引制度もございます。
ご希望の方は、以下より別途お問い合わせ・お申込みください。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
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商品コード：AD260713
配布資料・講師への質問など
●配布資料はPDFなどのデータで配布いたします。ダウンロード方法などはメールでご案内いたします。
・配布資料に関するご案内は、開催1週前～前日を目安にご連絡いたします。
・準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申込みをお願いいたします。
（土、日、祝日は営業日としてカウントしません。）
・セミナー資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。
●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。（全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。）
●ご受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールアドレス宛にお問い合わせください。
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＊5名以上でのお申込の場合、更なる割引制度もございます。
ご希望の方は、以下より別途お問い合わせ・お申込みください。
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オンラインセミナーご受講に関する各種案内（必ずご確認の上、お申込みください。）
※メールアドレスの記載誤りについては、以下へご連絡お願いいたします。
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→Skype／Teams／LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomで音声が聞こえない、カメラ・マイクが使えないなどの事象が起きる可能性がございます。お手数ですが、これらのアプリは閉じた状態にてZoomにご参加ください。
→音声が聞こえない場合の対処例
→一部のブラウザは音声が聞こえないなどの不具合が起きる可能性があります。
対応ブラウザをご確認の上、必ず事前のテストミーティング をお願いします。
（iOSやAndroidOS ご利用の場合は、アプリインストールが必須となります）
→見逃し視聴について、 こちらから問題なく視聴できるかご確認ください。（テスト視聴動画へ）パスワード「123456」
＜見逃し視聴ご案内の流れ・配信期間詳細＞
セミナーポイント
○講師より／本セミナーのポイント
クラウドやデータセンターはAIを中心に急速に進展しNVIDIAに加えハイパースケーラ独自GPUも急増しデータセンターも給電や冷却、エネルギー管理で今までに無い課題に直面しています。
本セミナーでは各社のGPU動向やそれに伴うデータセンターの課題とそれを解決する脈動対策、I2R損失削減、DLCと周辺技術、熱源方向性、BTMの動向と結果としての「省エネから定エネへ」というトレンドを解説します。
○主な受講対象者
・データセンター事業者
・データセンター向けファシリティ開発事業者
・素材開発事業者
○受講後、習得できること
・GPU最新動向と今後の方向性
・GPUサーバの最新動向と今後の方向性
・AIデータセンターの給電課題と対策（脈動対策、I2R損失削減）
・AIデータセンターの冷却課題と対策（DLC、熱源方向性、新監視項目）
・ワットビット連携、BTMの動向と「省エネから定エネ」への流れ
セミナー内容
１ GPU最新動向と今後の方向性
1.1 NVIDIA GPU、ハイパースケーラ独自アクセラレータ最新動向
1.2 GPU/AIアクセラレータはAI処理毎に最適化されたチップへ深化
1.3 光電変換融合とCPOの動向
1.4 GPU/AIアクセラレータの消費電力、発熱量、熱密度の方向性
２ GPUサーバはRack ScaleそしてPod Scale Architectureへ
2.1 現状のGPUサーバ
2.2 「光は遅い」→「距離を最短に」
2.3 Rack Scale Architecture
2.4 Pod Scale Architecture
2.5 AIラックの消費電力、発熱量、熱密度の方向性
３ AIデータセンターの給電課題と対策（脈動対策、I2R損失削減）
3.1 ラック当たり消費電力は120kW→250kWそして1MWへ
3.2 I2R損失巨大化の策としてのMVAC、LVDC給電
3.3 脈動の原因と対策（スーパキャパシタ、BBU、GPU Burnソフト）
3.4 I2R損失削減の手段としてのSide CarそしてSST
3.5 I2R損失をゼロに（HTSケーブル）
3.6 冷却設備も高電圧化
４ AIデータセンターの冷却課題と対策（DLC、熱源方向性、新監視項目）
4.1 液体冷却（DLC: Direct Liquid Coolingなど）の現在地
4.2 圧損増大と高流圧/高出力CDU
4.3 粒度の考え方
4.4 配管関連センサーの多様化と新監視項目、そしてシステム化
4.5 大容量熱源の方向性
５ ワットビット連携、BTMの動向と「省エネから定エネ」への流れ
5.1 マルチギガデータセンターとテント型データセンター
5.2 電力の地産地消（米国）、東数西算（中国）、ワットビット連携（日本）
5.3 BTM（Behind The Meter）とTake or Pay条項、省エネモチベーションの喪失
5.4 「省エネから定エネへ」
5.5 定エネに必要な新技術
＜質疑応答＞
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