AIデータセンター・GPU 日本でAIデータセンターが増える理由とは？地方に建つわけと主な場所を図解
日本でAIデータセンターが増える理由は、生成AIの計算需要、国内にデータを置く必要、政府の地方分散の後押しなどです。東京圏・大阪圏への集中と地方に建つわけ、主な場所、地域のメリット・デメリット、電力の課題まで図解します。
AIデータセンター・GPU
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AIデータセンター・GPU 【完全図解】PUEだけでは足りない？AI時代のデータセンター効率指標を初心者向けに整理
PUEの便利さと限界をわかりやすく解説。AI時代に見るべきWUE・CUE・計算効率など6つの指標を優先順位図で整理。初心者がまず押さえるべき指標がわかります。
AIデータセンター・GPU 【完全図解】高密度データセンターとは？AI時代に「普通のDC」では足りない理由
高密度データセンターとは何か？電力・冷却・床耐荷重の4つの壁を図解で整理。既存DCの限界と新設・改修の違い、AI対応DCの選び方チェックリストまで初心者向けに解説。
AIデータセンター・GPU 【完全図解】AIデータセンターの構成と仕組み｜5つの構成要素を1枚の地図で理解する
AIデータセンターは、GPUサーバー・ストレージ・ネットワーク・電源・冷却の5つの層で構成されます。各層の役割とAIで何が変わったかを、「データの流れ」と「電力の流れ」の2枚の地図で図解します。
AIデータセンター・GPU 液冷とは？読み方と水冷・液浸冷却・DLCの違い、液浸のデメリットを図解
液冷とは、液体を使ってサーバーの熱を冷やす技術の総称です。リアドア水冷・DLC（直接液冷）・液浸冷却の3方式の仕組みと冷却能力の違い、「水冷」との関係、ラックの電力密度ごとの使い分けを比較表と選択マップで図解します。
AIデータセンター・GPU 【完全図解】AIデータセンターの消費電力とは？なぜ電気を食うのか、電力需要の構造をやさしく整理
AIデータセンターの消費電力はなぜ大きいのか。学習と推論の違い、サーバー・冷却・電源設備の内訳、世界の見通し（IEA予測：2030年に945TWh）と日本の需要見通しまで、電力需要の構造を初心者向けに図解で解説します。
AIデータセンター・GPU 【完全図解】PUEとは？読み方・計算式と例題、データセンターの電力効率の目安
PUE（ピーユーイー）とは、データセンター全体の消費電力をIT機器の消費電力で割った電力効率の指標で、1.0に近いほど効率的です。計算式と例題、目安、改善の方法、AI時代に再注目される理由、DCiEなど似た指標と限界を図解します。
AIデータセンター・GPU 【完全図解】GPUラックとは？1ラックの意味・サーバーラックとの違いと高密度化の理由
GPUラックとは、GPUサーバーをまとめて収める、大電力・高重量に耐える専用のラックです。1ラック・19インチ・Uといった大きさの単位、従来のサーバーラックとの電力・発熱・重さの違い、データセンターが変わる理由を図解します。
AIデータセンター・GPU GPUサーバーとは？AIサーバーとの違いとCPUサーバーとの比較、主な種類を図解
GPUサーバーとは、GPUを複数積んで大量の計算を並列で処理するサーバーです。AIサーバーとの違い、CPUサーバーとの比較、GPU8基の型やラック1台で動く型など主な種類、電力と熱がデータセンターを変える理由を図解します。
AIデータセンター・GPU 【完全図解】AIデータセンターとは？従来型との違いと、なぜ必要かをわかりやすく解説
AIデータセンターとは、GPUを大量に積んでAIの計算に特化したデータセンターです。従来型との最大の違いはラックあたりの電力密度が10倍以上になること。なぜ必要か、発熱・液冷・電力・立地へつながる流れと日本の課題を図解します。