Research Article芯片与算力
Sohan Salahuddin Mugdho、Md. Shahedul Hasan、Cheng Wang
Published 2026-06-04 · arXiv · Credibility S
人工智能计算需求激增推动数据中心建设，引发能源与可持续性危机。太空轨道数据中心因太阳能丰富和发射成本下降成为潜在方案，但真空环境仅依赖辐射冷却，需要大面积散热器，对标准液冷/风冷计算机部署构成热管理挑战。本文研究太空热约束对配备高带宽内存的GPU及新兴存算一体加速器的影响，提出散热器闭环协同设计方法，直接关联热约束与加速器架构。
Abstract, interpretation and reference
Abstract
人工智能计算需求激增推动数据中心建设，引发能源与可持续性危机。太空轨道数据中心因太阳能丰富和发射成本下降成为潜在方案，但真空环境仅依赖辐射冷却，需要大面积散热器，对标准液冷/风冷计算机部署构成热管理挑战。本文研究太空热约束对配备高带宽内存的GPU及新兴存算一体加速器的影响，提出散热器闭环协同设计方法，直接关联热约束与加速器架构。
中文解读
研究问题：太空平台热约束如何限制AI计算设备部署。方法线索：针对GPU与存算一体加速器，构建散热器闭环协同设计流程。意义：为AI数据中心向太空扩展提供热管理思路，探索算力与能源新边界。核验边界：仅基于给定摘要，未涉及具体实验结果、性能数据或机构结论，需核对原文完整方法细节。
参考文献
Sohan Salahuddin Mugdho, Md. Shahedul Hasan, Cheng Wang. Space-CIM: Enabling Compute-In-Memory Accelerators for Thermally-Constrained Space Platforms[J/OL]. (2026-06-04)[2026-06-09]. http://arxiv.org/abs/2606.05741v1.
Research Article算电协同
Yugui Liu、Yibo Ding、Xudong Li、Jing Qu、Wenyi Zhang、Tong Qian、Wuyou Xiao、Zhengyang Hu
Published 2026-06-03 · arXiv · Credibility S
能源密集型数据中心已成为现代电力系统的重要灵活负载，亟需计算与电力协同。现有研究忽视地理分布式数据中心间计算资源共享的协作潜力。本文提出双层计算-电力协同框架，构建面向地理分布式数据中心的点对点云服务市场，支持双边交易以利用区域异质性；将节点边际电价嵌入框架以反映网络拥堵与价格差异。
Abstract, interpretation and reference
Abstract
能源密集型数据中心已成为现代电力系统的重要灵活负载，亟需计算与电力协同。现有研究忽视地理分布式数据中心间计算资源共享的协作潜力。本文提出双层计算-电力协同框架，构建面向地理分布式数据中心的点对点云服务市场，支持双边交易以利用区域异质性；将节点边际电价嵌入框架以反映网络拥堵与价格差异。
中文解读
研究问题：如何通过数据中心间资源共享实现计算与电力双向互动。方法线索：提出点对点云服务市场并嵌入节点边际电价。意义：提升AI数据中心在电网中的灵活性，促进算电协同。核验边界：仅依据摘要描述，未添加具体市场机制或实验结果，需核验原文完整框架。
参考文献
Yugui Liu, Yibo Ding, Xudong Li, 等. Peer-to-Peer Cloud Service Market for Data Centers Oriented to Computation-Electricity Coordination[J/OL]. (2026-06-03)[2026-06-09]. http://arxiv.org/abs/2606.04981v1.
Research Article热管理与液冷
Shaolei Ren、Mohammad A. Islam、Adam Wierman
Published 2026-05-30 · arXiv · Credibility S
人工智能部署受站点级电力容量限制，需同时支持计算与冷却系统。非蒸发冷却系统在夏季环境温度升高时功耗大幅增加，导致每日多小时高冷却功率期。本文提出在有限站点电力预算下最大化计算容量的方法，讨论保守与激进计算系统规模选择的权衡。
Abstract, interpretation and reference
Abstract
人工智能部署受站点级电力容量限制，需同时支持计算与冷却系统。非蒸发冷却系统在夏季环境温度升高时功耗大幅增加，导致每日多小时高冷却功率期。本文提出在有限站点电力预算下最大化计算容量的方法，讨论保守与激进计算系统规模选择的权衡。
中文解读
研究问题：站点电力容量限制下如何平衡冷却与计算需求。方法线索：分析峰值与非峰值冷却功率下的规模策略。意义：为AI数据中心热管理与能效提供规划思路。核验边界：仅基于摘要，未包含具体优化算法或结果，需核验原文完整方法。
参考文献
Shaolei Ren, Mohammad A. Islam, Adam Wierman. Maximizing Compute Capacity in AI Data Centers through Cooling, Energy Storage, and Computing Adaptation[J/OL]. (2026-05-30)[2026-06-09]. http://arxiv.org/abs/2606.00457v1.
Research Article算电协同
Jiyong Lee、Melody Agustin、Joanne Langsdorf、Erhan Kutanoglu、Michael Baldea、Ilias Mitrai
Published 2026-05-28 · arXiv · Credibility S
数据中心与电气化制造形成新兴大负载，本文构建多周期电网容量扩展模型，优化发电、储能与输电投资，同时考虑小时级电力调度以最小化总规划与运行成本，并提出大负载需求空间分布的新建模方法。
Abstract, interpretation and reference
Abstract
数据中心与电气化制造形成新兴大负载，本文构建多周期电网容量扩展模型，优化发电、储能与输电投资，同时考虑小时级电力调度以最小化总规划与运行成本，并提出大负载需求空间分布的新建模方法。
中文解读
研究问题：新兴大负载下电网如何进行最优容量扩展。方法线索：多周期优化模型结合小时调度与空间需求分布。意义：支持AI数据中心与电网协同规划。核验边界：仅依据摘要，未添加具体投资数值或ERCOT案例细节，需核验原文模型。
参考文献
Jiyong Lee, Melody Agustin, Joanne Langsdorf, 等. Grid Capacity Expansion under Data Centers and Electrified Manufacturing Large Loads[J/OL]. (2026-05-28)[2026-06-09]. http://arxiv.org/abs/2605.29053v2.
Research Article算电协同
Denisa-Andreea Constantinescu、David Atienza
Published 2026-05-26 · arXiv · Credibility S
数据中心电力需求增速超过电网供应，系统运营商需要大灵活负载快速响应可再生能源波动。本文提出GridPilot三层预测控制器，在毫秒至小时尺度运行，并加入确定性安全岛旁路实现快速响应，针对AI超级计算机实现电网请求到GPU功率的实时转换。
Abstract, interpretation and reference
Abstract
数据中心电力需求增速超过电网供应，系统运营商需要大灵活负载快速响应可再生能源波动。本文提出GridPilot三层预测控制器，在毫秒至小时尺度运行，并加入确定性安全岛旁路实现快速响应，针对AI超级计算机实现电网请求到GPU功率的实时转换。
中文解读
研究问题：AI超级计算机如何快速响应电网调节请求。方法线索：三层预测控制结合安全岛旁路与PUE修正。意义：增强AI数据中心对电网的实时响应能力。核验边界：仅基于摘要，未包含具体响应时间或测试平台细节，需核验原文完整描述。
参考文献
Denisa-Andreea Constantinescu, David Atienza. GridPilot: Real-Time Grid-Responsive Control for AI Supercomputers[J/OL]. (2026-05-26)[2026-06-09]. http://arxiv.org/abs/2605.26384v1.
Research ArticleAI 运维优化
Roblex Nana Tchakoute、Claude Tadonki
Published 2026-05-23 · arXiv · Credibility S
高性能计算进入Exascale时代，生成式AI应用能耗极高，成为系统瓶颈。本文综述能源感知计算，涵盖从物联网微控制器到多兆瓦数据中心的云-边-高性能计算全谱系，讨论气候变化、碳足迹与能源供应约束下的绿色计算需求。
Abstract, interpretation and reference
Abstract
高性能计算进入Exascale时代，生成式AI应用能耗极高，成为系统瓶颈。本文综述能源感知计算，涵盖从物联网微控制器到多兆瓦数据中心的云-边-高性能计算全谱系，讨论气候变化、碳足迹与能源供应约束下的绿色计算需求。
中文解读
研究问题：高性能计算与AI的能耗瓶颈及环境影响。方法线索：全谱系能源高效计算综述。意义：为AI数据中心能效与运维提供系统视角。核验边界：仅基于摘要，未添加具体贡献或预测数据，需核验原文完整综述。
参考文献
Roblex Nana Tchakoute, Claude Tadonki. Energy-Aware Computing in the Year 2026[J/OL]. (2026-05-23)[2026-06-09]. http://arxiv.org/abs/2605.24569v1.
Research Article芯片与算力
Minghao Li、Alicia Golden、Samuel Hsia、Michael Kuchnik、Adi Gangidi、Xu Zhang、Ashmitha Jeevaraj Shetty、Zachary DeVito
Published 2026-05-23 · arXiv · Credibility S
大规模语言模型训练需跨多个数据中心建筑与区域分配GPU资源，即“跨尺度”训练。本文基于Meta生产经验，分析并行放置、调度与网络层技术三维度设计空间，提出ScaleAcross Explorer优化器以整体优化跨尺度训练。
Abstract, interpretation and reference
Abstract
大规模语言模型训练需跨多个数据中心建筑与区域分配GPU资源，即“跨尺度”训练。本文基于Meta生产经验，分析并行放置、调度与网络层技术三维度设计空间，提出ScaleAcross Explorer优化器以整体优化跨尺度训练。
中文解读
研究问题：跨数据中心AI模型训练的通信与资源优化。方法线索：三维度设计空间表征与整体优化器。意义：支持AI数据中心算力扩展与运维。核验边界：仅基于摘要，未包含实验或模拟结果，需核验原文完整方法。
参考文献
Minghao Li, Alicia Golden, Samuel Hsia, 等. ScaleAcross Explorer: Exploring Communication Optimization for Scale-Across AI Model Training[J/OL]. (2026-05-23)[2026-06-09]. http://arxiv.org/abs/2605.24326v1.
Research Article热管理与液冷
Shrenik Jadhav、Zheng Liu
Published 2026-05-15 · arXiv · Credibility S
液冷超级计算机通过多并行子环路冷却系统散热，本文提出三层优化框架，联合确定CDU在子环路的整数分配、流量分数分配，以及每时间步总流量与供水温度的协同优化，同时满足子环路热安全约束。
Abstract, interpretation and reference
Abstract
液冷超级计算机通过多并行子环路冷却系统散热，本文提出三层优化框架，联合确定CDU在子环路的整数分配、流量分数分配，以及每时间步总流量与供水温度的协同优化，同时满足子环路热安全约束。
中文解读
研究问题：大规模液冷数据中心冷却系统的最优分配与控制。方法线索：三层优化框架结合代理模型与全年运行数据。意义：提升AI数据中心液冷热管理效率。核验边界：仅基于摘要，未添加具体CDU数量或Frontier数据细节，需核验原文框架。
参考文献
Shrenik Jadhav, Zheng Liu. Co-Design Optimization for Data Center Cooling System via Digital Twin[J/OL]. (2026-05-15)[2026-06-09]. http://arxiv.org/abs/2605.15516v1.
