Key Capabilities
- PUE優化
AI分析冷卻系統、電力分配和IT負載，推薦PUE優化策略。
- 冷卻系統模擬
通過CFD仿真和數字孿生模擬冷卻氣流分佈，識別熱點並優化冷卻策略。
- 容量規劃
基於負載趨勢和增長預測，優化機櫃佈局和電力容量規劃。
數據中心PUE優化
數據中心約40%的能源消耗在冷卻系統上。FactVerse AI Agent通過熱分佈預測、貝葉斯優化和容量規劃，持續降低PUE並提升效率。
AI Agent核心能力
- 熱分佈預測 — 實時預測機房溫度場分佈
- 冷卻優化 — 貝葉斯優化冷卻參數（溫度設定、風速、水溫）
- 容量規劃 — 系統動力學建模進行擴容分析
- 合規報告 — 自動生成Green Mark/LEED/ISO 50001報告
典型成效
| 指標 | 效果 |
|---|---|
| PUE優化 | ↓ 0.1–0.3 |
| 冷卻能耗 | ↓ 15–30% |
| 容量利用率 | ↑ 10–20% |
| 合規報告時間 | ↓ 80% |
常見問題
從單一數據大廳到超大規模數據中心園區，AI Agent均可適配。