인공지능과 고성능 컴퓨팅의 빠른 발전과 함께, 콜드 플레이트 액체 냉각 기술은 고밀도 데이터 센터 냉각 시스템의 열 방출 요구를 대응하는 주류 기술 솔루션 중 하나로 점차 자리 잡고 있습니다. 본문에서는 데이터 센터 콜드 플레이트 액체 냉각 시스템의 전형적인 고장 유발 메커니즘, 영향 및 결합 진화 규칙을 소개하였으며; 직접 감지 기술과 운행 데이터 기반 역문제 고장 진단 기술의 원리 및 특성을 요약하고, 이러한 고장 진단 기술이 콜드 플레이트 액체 냉각 시스템 실제 적용에서 직면한 핵심 문제들을 정리하였습니다; 난방 환기 공조(HVAC) 분야의 진단 경험을 바탕으로 현재 문제에 대한 맞춤형 개선 방법(예: 반지도 학습, 소수 샘플 학습, 데이터 증강, 물리와 데이터 융합 등)을 정리하였습니다. 향후 해당 분야 연구는 다중 알고리즘 융합, 데이터 불균형 문제 완화, 모델 해석력 및 내잡음 능력 강화 등을 중심으로 진행되어 고장 인식의 정확성, 신뢰성 및 공학적 적용성을 향상시킬 수 있을 것입니다. 본문은 관련 연구의 정리와 요약을 통해 콜드 플레이트 액체 냉각 고장 진단 분야의 이론 연구 및 공학적 응용에 참고가 될 수 있습니다.

데이터 센터; 콜드 플레이트 액체 냉각; 직접 감지; 고장 진단; 머신러닝