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AIDC Research Papers

Liquid Cooling AI Data Center Power & Thermal Systems
Current Issue

Volume 2026 · Issue 06-15

按期刊卷期页方式整理本期论文。每条仅使用日报已列出的可追溯公开来源,不新增未经核验事实。

Research Article算电协同

Waste-to- Energy -Coupled AI Data Centers : Cooling Efficiency and Grid Resilience

Qi He、Chunyu Qu

Published 2026-06-09 · arXiv · Credibility S

原文摘要缺失,需打开论文链接核验研究方法和结论。

Abstract, interpretation and reference

Abstract

原文摘要缺失,需打开论文链接核验研究方法和结论。

中文解读

研究问题-方法线索-对 AI 数据中心/液冷/算电协同的意义-核验边界:标题聚焦废物能源与AI数据中心的耦合,主题为算电协同。方法线索未在材料中提供。研究对AI数据中心与电网韧性的潜在关联具有参考价值,但具体方法、实验结果与结论均需通过链接核验。边界:仅依据标题与主题,未出现任何数值、平台或结论。

参考文献

Qi He, Chunyu Qu. Waste-to- Energy -Coupled AI Data Centers : Cooling Efficiency and Grid Resilience[J/OL]. (2026-06-09)[2026-06-15]. https://arxiv.org/abs/2512.24683.

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算电协同 论文图示
Research Article热管理与液冷

SpaceMoE: Realizing Distributed Mixture-of-Experts Inference over Space Networks

Zhanwei Wang、Huiling Yang、Min Sheng、Khaled B. Letaief、Kaibin Huang

Published 2026-05-21 · arXiv · Credibility S

原文摘要缺失,需打开论文链接核验研究方法和结论。

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中文解读

研究问题-方法线索-对 AI 数据中心/液冷/算电协同的意义-核验边界:标题聚焦空间网络上的分布式MoE推理,主题为热管理与液冷。方法线索未在材料中提供。研究对空间网络与AI算力协同的潜在意义需核验。边界:仅依据标题与主题,未出现任何数值、平台或结论。

参考文献

Zhanwei Wang, Huiling Yang, Min Sheng, 等. SpaceMoE: Realizing Distributed Mixture-of-Experts Inference over Space Networks[J/OL]. (2026-05-21)[2026-06-15]. https://arxiv.org/abs/2605.00515.

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热管理与液冷 论文图示
Research Article芯片与算力

Beyond Silicon: Materials, Mechanisms, and Methods for Physical Neural Computing

Stefan Fischer、Nihat Ay、Olaf Landsiedel、Esfandiar Mohammadi、Sebastian Otte、Bernd-Christian Renner、Nele Rußwinkel

Published 2026-05-28 · arXiv · Credibility S

原文摘要缺失,需打开论文链接核验研究方法和结论。

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研究问题-方法线索-对 AI 数据中心/液冷/算电协同的意义-核验边界:标题聚焦超越硅基的物理神经计算,主题为芯片与算力。方法线索未在材料中提供。研究对新型算力基底与数据中心能效的潜在关联需核验。边界:仅依据标题与主题,未出现任何数值、平台或结论。

参考文献

Stefan Fischer, Nihat Ay, Olaf Landsiedel, 等. Beyond Silicon: Materials, Mechanisms, and Methods for Physical Neural Computing[J/OL]. (2026-05-28)[2026-06-15]. https://arxiv.org/abs/2604.09833.

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芯片与算力 论文图示
Research Article算电协同

Cycle-Space Informed Detection of Autoencoded Blind False Data Injection Attacks on Power Systems

Xin Li、Chenhan Xiao、Jonathan Cohen、Aviad Elyashar、Yang Weng、Rami Puzis

Published 2026-06-07 · arXiv · Credibility S

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研究问题-方法线索-对 AI 数据中心/液冷/算电协同的意义-核验边界:标题聚焦电力系统假数据注入攻击检测,主题为算电协同。方法线索未在材料中提供。研究对AI驱动电力需求与电网安全的潜在意义需核验。边界:仅依据标题与主题,未出现任何数值、平台或结论。

参考文献

Xin Li, Chenhan Xiao, Jonathan Cohen, 等. Cycle-Space Informed Detection of Autoencoded Blind False Data Injection Attacks on Power Systems[J/OL]. (2026-06-07)[2026-06-15]. https://arxiv.org/abs/2605.28912.

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算电协同 论文图示
Research Article热管理与液冷

An Alternative Trajectory for Generative AI

Margarita Belova、Yuval Kansal、Yihao Liang、Jiaxin Xiao、Niraj K. Jha

Published 2026-06-07 · arXiv · Credibility S

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研究问题-方法线索-对 AI 数据中心/液冷/算电协同的意义-核验边界:标题聚焦生成式AI的替代轨迹,主题为热管理与液冷。方法线索未在材料中提供。研究对AI算力需求与能效的潜在关联需核验。边界:仅依据标题与主题,未出现任何数值、平台或结论。

参考文献

Margarita Belova, Yuval Kansal, Yihao Liang, 等. An Alternative Trajectory for Generative AI[J/OL]. (2026-06-07)[2026-06-15]. https://arxiv.org/abs/2603.14147.

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热管理与液冷 论文图示
Research Article热管理与液冷

Beyond Traffic Matrix: DELTA -- A DAG-Aware OCS Logical Topology Optimization for AIDCs

Niangen Ye、Jingya Liu、Guofu Zhu、Weiqiang Sun、Weisheng Hu

Published 2026-05-25 · arXiv · Credibility S

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研究问题-方法线索-对 AI 数据中心/液冷/算电协同的意义-核验边界:标题聚焦AI数据中心通信瓶颈与OCS拓扑优化,主题为热管理与液冷。方法线索未在材料中提供。研究对AIDCs网络与能效的潜在意义需核验。边界:仅依据标题与主题,未出现任何数值、平台或结论。

参考文献

Niangen Ye, Jingya Liu, Guofu Zhu, 等. Beyond Traffic Matrix: DELTA -- A DAG-Aware OCS Logical Topology Optimization for AIDCs[J/OL]. (2026-05-25)[2026-06-15]. https://arxiv.org/abs/2603.28096.

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热管理与液冷 论文图示
Research Article热管理与液冷

Certificates without Electrons? Theory and Evidence on Impacts from AI -Driven Power Demand

Dana Golden、Aruna Balasubramanian、Niranjan Balasubramanian

Published 2026-05-30 · arXiv · Credibility S

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研究问题-方法线索-对 AI 数据中心/液冷/算电协同的意义-核验边界:标题聚焦AI驱动电力需求的影响,主题为热管理与液冷。方法线索未在材料中提供。研究对数据中心电力需求与电网的潜在意义需核验。边界:仅依据标题与主题,未出现任何数值、平台或结论。

参考文献

Dana Golden, Aruna Balasubramanian, Niranjan Balasubramanian. Certificates without Electrons? Theory and Evidence on Impacts from AI -Driven Power Demand[J/OL]. (2026-05-30)[2026-06-15]. https://arxiv.org/abs/2606.00811.

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热管理与液冷 论文图示
Research Article热管理与液冷

AI Sovereignty as National Learning Capacity: A Human- Centered Learning Mechanics Viewpoint on France, the United States, and China

Kim Phuc Tran

Published 2026-05-30 · arXiv · Credibility S

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原文摘要缺失,需打开论文链接核验研究方法和结论。

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研究问题-方法线索-对 AI 数据中心/液冷/算电协同的意义-核验边界:标题聚焦国家AI主权与学习能力,主题为热管理与液冷。方法线索未在材料中提供。研究对国家算力战略与数据中心能效的潜在关联需核验。边界:仅依据标题与主题,未出现任何数值、平台或结论。

参考文献

Kim Phuc Tran. AI Sovereignty as National Learning Capacity: A Human- Centered Learning Mechanics Viewpoint on France, the United States, and China[J/OL]. (2026-05-30)[2026-06-15]. https://arxiv.org/abs/2606.00729.

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热管理与液冷 论文图示