Alex 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 恭喜你，已经熬过了史上最热的6月。（NASA说的） △图源《时代》杂志，110华氏度等于约42.8℃ 但接下来，你将迎来更热的7月和8月…… △国内外都热得不行 在这种极端高温下，谷歌、甲骨文等一众互联网巨头，服务器已经被“热崩”了。 虽然这些服务器所在的数据中心，都安装有空调和液冷等各种降温设施，但一旦冷却系统失效，服务器还是会被热到宕机。 谷歌云透露，他们位于英国的一个冷却系统就出了故障，导致部分虚拟机停止运行，一些机器硬件被损坏；甲
本章着重介绍 Hadoop 中的概念和组成部分，属于理论章节。如果你比较着急可以跳过。但作者不建议跳过，因为它与后面的章节息息相关。
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 如願 好困 【新智元导读】近日，受到热浪席卷，谷歌和甲骨文位于英国的云服务器也未能免此一劫——部分网站直接瘫痪。｜还在纠结会不会错过元宇宙和web3浪潮？清华大学科学史系副教授胡翌霖，这次给你讲个透！ 7月16日，三伏天正式拉开大幕。 今年我们要经历的极端高温，可是长达40多天的「超长待机版」。 要问今年夏天有多热？ 动物园的狮子热成狗。 马路热得烫脚。 目前，这波超强热浪正在席卷全球。欧洲正在上演末世一般的高温景象。 各国气温创下纪录，纷纷拉响
如果把数据中心视作一套规模巨大的能源转换的设备，它在能量转化的过程中会释放出大量的余热。逾98%的电力损耗变成了低质量的热能，那么这些余热是否可以再利用，又如何利用呢？
如果CPU风扇散热不好,会导致CPU温度太高,使CPU自动降频,从而使CPU的性能降低。总之高温时CPU会自动将降低工作效率。
前言 腾讯公司从2012年开始，通过对服务器运营流程、工具系统的建设，服务器从一线到三线的运营基本转入线上自动化。在服务器静态配置、动态的运行状态和生命周期各个节点的运营这几个方面，产生了大量的运营数据，这些信息像滚雪球一样，以几何量级快速增长。数据越来越多，该如何着手处理呢？这就像刚入门的厨子一样，在农贸市场里面对堆积如小山般的食材，无从下手。到2013年，建立网平的大数据平台，把所有的基础架构运营数据统一接入和管理，从此，我们开始了在数据矿山中挖掘金矿的历程。 大数据的处理 经过长时间的实践和总结，我们
腾讯公司从2012年开始，通过对服务器运营流程、工具系统的建设，服务器从一线到三线的运营基本转入线上自动化。在服务器静态配置、动态的运行状态和生命周期各个节点的运营这几个方面，产生了大量的运营数据，这些信息像滚雪球一样，以几何量级快速增长。数据越来越多，该如何着手处理呢？这就像刚入门的厨子一样，在农贸市场里面对堆积如小山般的食材，无从下手。到2013年，建立网平的大数据平台，把所有的基础架构运营数据统一接入和管理，从此，我们开始了在数据矿山中挖掘金矿的历程。 大数据的处理 经过长时间的实践和总结，我们发现服
HD-G2UL系列核心板是万象奥科全新发布的极具性价比产品，搭载64位Cortex-A55@1.0GHz处理器，搭配1G内存/8G存储售价仅为148元。本文将针对该系列核心板进行温升实测。
事件背景 N年前，腾讯某租用机房出现1#冷机冷却水回水阀门有滴水现象并无法拧紧，经初步判断为阀门损坏所致。该机房冷水机组采用2+1冗余配置，单冷源制冷模式，机房水系统管路为单路由设计。如果对故障阀门进行更换，将影响IDC大楼制冷系统的正常运行，IT机房供冷预计中断4-5小时，业务服务若因此而中断，后果不堪设想。但如不更换故障阀门，机房空调系统运行则如履薄冰。 现在问题来了，如果你是腾讯的数据中心经理，你将如何决策，决策的过程中会考虑哪些关键事项？ 图1 阀门故障点 风险分析 “结垢、腐蚀、
Google首次开放了其位于美国和欧洲地区的数据中心后，媒体公布了一批其数据中心的照片。照片里谷歌数据中心内成千上万台服务器严阵以待，线缆以及冷却管道色彩各异，阡陌交通。 我们应敏锐地察觉到，谷歌既然敢公开这些图片，就说明它的下一代技术，对现有的计算系统架构将会大刀阔斧地改革。谷歌也曾意味深长地说“我们的同事看了未来的架构，都很后悔现在的系统”，毫无疑问，谷歌的新一代数据中心架构即将粉墨登场。 针对这一猜测，笔者这里通过分析专利的水冷服务器技术，做最粗浅分析和最大胆猜测，权当盲人摸象，欢迎拍砖！ 图1
刚才发生了悲伤的一幕，本来这篇博客马上就要写好的，花了我一晚上的时间。但是刚才电脑没有插电源就没有了。很难受！想哭，但是没有办法继续站起来。
开天辟地： 在距离腾讯总部较远的北方城市天津，有一座规模庞大的“城堡”，她就是腾讯迄今为止最大的自主规划、设计和运营的数据中心——天津数据中心。 天津数据中心共4栋楼，总建筑面积8万多平米（约11个足球场面积），满载可容纳20万台服务器，为华北地区乃至全国提供全方位综合服务，其规模之大、分量之重当屈一指。 在这座规模罕见的“云基地”里，深居着数以万计的服务器和网络设备，她们日夜不停地工作，承载着公司的核心业务。在这些服务器的身后，同样也隐居着另外一个规模庞大的家族，她们隐姓埋名，默默无闻地为这数以万计的服务
作者 | 李冬梅 随着夏季“三伏天”的到来，所有企业都会面临 IT 系统运转温度上升的问题，气温越高的地区，服务器所面临的因过热导致的宕机风险就越大。 对于中小型企业服务器来说，过热可能是一个大问题，因为过热的服务器通常会消耗更多的能源，更频繁地发生故障并且更有可能崩溃。 对于大多数公司而言，服务器崩溃可能意味着数小时或数天的停机时间、员工生产力低下、巨大的压力甚至是不可估量的经济损失。 1 因天气过热，全球宕机事件频发 7 月 19 日，当英国东部的水银温度达到 40.3C (104.5F) 时，此
一、什么是CXF? Apache CXF = Celtix + Xfire，开始叫 Apache CeltiXfire，后来更名为 Apache CXF 了，以下简称为 CXF。Apache
第4届中国数据中心绿色能源大会——主旨论坛“跨界融合 智驱未来”上，腾讯数据中心首席架构师林志勇老师以“数据中心暖通架构发展趋势及未来液冷技术的思考”为题发表演讲。现将精彩内容整理如下，供数据中心广大从业者学习交流。
最近一段时间，四川真的感觉遭遇了最大最强高温，一到户外感觉都要被烤干了，可怕的故事是，现在才只有7月份呢，要是等到了8 、9月份，不会是要更热吧？
随着夏天逐渐到来，户外气温也日渐升高，对于户外工作的劳动者和工业机械设备，都将再度迎来高温考验。如果遭遇到极端高温天气，还会对人、对工业机械造成严重影响，因此就需要借助工业网关和传感器设计高温监测预警方案，用于监测工业场景中的温度变化，以便及早干预和预防潜在危险。
基于AMESim软件建立了完整的纯电动汽车的热管理系统模型，并通过整车实验验证了模型的正确性．在此模型的基础上，本文分别对水冷系统、高温环境下的热管理系统及爬坡工况下的热管理系统进行了优化设计，并对热管理系统的控制策略进行了优化，使热管理系统能适应不同工况和环境温度的整车热管理要求．本文基于AMESim软件对纯电动汽车的热管理系统进行优化设计的方法为研究和开发纯电动汽车的热管理系统提供了思路和参考。
7月12日，北京在持续的高温黄色预警中强势入伏。热!热!热!大家普遍反映今年北京天气太热，热得早、热得猛，以至于朋友之间最关心的话都变成了“哪儿凉快哪儿呆着去”。 不过，也有人说，每年入伏大伙儿都习惯性地喊热。事实到底是怎样的呢 气象学上将日最高气温大于或等于35摄氏度定义为“高温日”。北京市气象局气象服务首席尤焕苓介绍，从高温日起始时间分布图来看，每年高温出现时间早晚差别很大。从1981年至今，五月上中旬就出现高温天气的年份不多，共有4次;今年5月19日就出现了高温天气，排位第四，在近10年里排第二，仅
励炼之路： 空调系统的各位“大侠”桃园结义后，要想实现功成名就，长治久安，这可不是一件容易的事，一番苦心修炼，那是在所难免。 励炼一：机房温度恒定是如何炼成的？ 1.1： “节能”的温度： 各位“机友”都关心服务器所处的机房环境温度是否正常？服务器运行温度是否恒定？是否有过热点存在？湿度是否合适等等。 说到“温度”，大家日常生活中都有听说：温度越低，空调越费电；适当提高温度，空调可以节能。 所以在11年的时候，在技术大牛Tuoc哥的指导下，天津数据中心运营团队与服务器运营组联合做了一个提高机房环境温度的节能
曾宪龙：上午好，我是腾讯的曾宪龙，下面我分享的题目叫做T-Block数据中心建设经验分享，也是想借这样一个机会，向各位数据中心建设领域的专家讨教经验。简要介绍一下腾讯T-Block的基本情况，腾讯为什么要做T-Block，以及我们想要的T-Block是什么样子的。分享一下最近半年通过T-Block实践下来的感悟。 说到T-Block，我们自己认为是一个非常顺理成章的事情，十多年前我们提到数据中心可能就是这样的房间，里面有机柜，装了服务器，有空调，有地板，如果有一百台服务器这样的房间满足了我们要求，五年前
相信移动端高度普及的现在，大家或多或少都会存在电量焦虑，拥有过手机发热发烫的糟糕体验。而发热问题是一个长时间、多场景的指标存在，且涉及到端侧应用层、手机 ROM 厂商系统、外界环境等多方面的影响。如何有效衡量发热场景、定位发热现场、以及归因发热问题成为了端侧应用层发热监控的面前的三座大山。本文通过得物 Android 端侧现有的一些监控实践，不深入功耗计算场景无法自拔，优先聚焦于发热场景本身，希望能给大家一些参考。
#1 - 错误: 设备上无剩余空间 当你的类UNIX系统磁盘写满了时你会在屏幕上看到这样的信息。本例中，我运行fallocate命令然后我的系统就会提示磁盘空间已经耗尽： $ fallocate -l 1G test4.imgfallocate: test4.img: fallocate failed: No space left on device 第一步是运行df命令来查看一个有分区的文件系统的总磁盘空间和可用空间的信息： $ df 或者试试可读性比较强的输出格式： $ df -h 部分输出内容： Fi
HTOL 高温使用寿命测试(High Temperature Operating Life)
在一套软件系统中，微信小程序通常是作为前端来使用的，一般还需要有后端的系统提供支持，这就需要开发者（或运营者）购买云服务器（或有自己的独立主机），将后端系统部署其上。对于很多初学者来说，这些条件不容易达到。但我们可以选择使用在线免费API接口，开发者只需要编写好前端系统（微信小程序），在前端系统中直接调用这些免费API即可获得相应的数据。
无论是智能手机还是超级计算机，对于这些轻便又节省能源的设备来说，拥有更大的储存空间成为了当下最重要的技术突破点之一。 现在，曼切斯特大学的科学家们已经证明，用一类称为单分子磁体的分子来储存数据或许比想象中的要更加可行。 📷 此次研究由化学学院 David Mills 博士和 Nicholas Chilton 博士领导，研究结果也登上了《自然》杂志。该研究表明，单个分子在 -213°C 的温度下也能产生磁滞现象，而这个温度与液氮的温度（-196℃）非常接近。 也就是说，用单分子来存储数据或能成为现实，因为数据
其中，齿轮箱故障占整个机组故障的15%~20%，是一种具有很高价值和故障率的核心部件。齿轮箱内高温故障占轴承故障的48%左右，因此研究如何解决齿轮箱高温问题迫在眉睫。
1、事件背景 《上海市推进新一代信息基础设施建设助力提升城市能级和核心竞争力三年行动计划（2018-2020年）》的通知，引起了数据中心基础设施圈内各个层面的人热烈解读，从中，有人看到希望，有人看到了危机，有人看到了数据中心发展的趋势，有人看到了上海有关部门对数据中心的态度。 其中有一段话，深深的吸引了大家的眼球，是关于基础设施的要求：推进数据中心布局和加速器体系建设。统筹空间、规模、用能，加强长三角区域协同，布局高端、绿色数据中心，新建机架控制在6万个，总规模控制在16万个。推动数据中心节能技改和结构调整，存量改造数据中心PUE不高于1.4，新建数据中心PUE限制在1.3以下。开展计算资源布局规划和资源配置方案研究，实施技术试验及模式研究。依托数据中心布局，建设基于中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）等的计算中心，面向人工智能的计算加速资源占新增数据中心机架总量的50%。 其中最让人揪心的，是新建数据中心PUE限制在1.3以下，这个数值代表什么，对数据中心行业熟悉的人们都心里有数，那是上海有关部门对节能的极致追求，如果按照传统的成熟方案进行设计，几乎是不可能达到1.3的要求的，那就是要逼迫从业者采用更加有效的节能方案。 由此，可能给全国数据中心行业带来一次节能技术的革命。 2、PUE的前世今生 首先，让我们来看看PUE的由来，在2007年的时候，美国绿色网格（The Green Grid，IT专业人士的非营利性贸易组织，旨在满足数据中心和整个信息服务交付生态系统的电力和冷却要求，不支持任何特定于供应商的产品或解决方案，提供有关旨在提高整体数据中心效率的最佳实践，指标和技术的建议。）为了更好地了解和提高现有数据中心的能效，认识到建立数据中心效率指标的重要性，并由此为提高每瓦性能的技术指导提供理论支持。理想情况下，这些指标和流程将有助于确定在需要新数据中心之前是否可以优化现有数据中心。由此，提出了PUE的概念，即Power Usage Effectiveness（能源使用效率），从那时起，PUE已在业界得到广泛采用。 下面来看PUE的定义：能源使用效率，数据中心IT设备和配套基础设施的电量或能量和除以由设计人员按企业采用的标准计算获得的IT设备电量或能量之和。业内一般通用的，多指整个数据中心包括IT设备和配套基础设施的年耗电量除以IT设备年耗电量。 PUE计算公式如下： PUE =机械负载系数（MLC）+电气负载系数（ELC）+ 1.0 这里所有因素都是按IT负荷除以的比率： •1.0表示标准化的IT负载。实际上，这是IT负载因子（ILF），但始终为1.0。 •机械负载系数（MLC）是制冷设备、泵、风机等消耗的总能耗除以IT能耗，如下：
汽车生产的四大工艺中，涂装车间是产生“三废”最多的环节。特别是喷漆室、烘干炉等排出大量的废气含有VOC这类有害物质。VOC（Volatile Organic Compound，挥发性有机物）是指除CO、CO2、H₂CO₃、金属碳氧化物、金属碳酸盐、碳酸铵之外，任何参与大气光化学反应的碳化合物总和，代表性物质有苯、甲苯、二甲苯、乙基苯等，是最为常见的大气污染物。挥发性有机物对生态环境、人体健康、动植物生长等造成极大的直接伤害，其与大气中的氮氧化合物在光作用下发生化学反应生成光化学氧化剂，是光化学烟雾、酸雨、雾霾和气候变化等环境问题的诱因。挥发性有机物的主要来源于化工、制药、涂装等行业排放的有机溶剂废气。削减挥发性的有机物排放对人类的生存环境、自然界的生态平衡至关重要。
简单来说，要获取静态网页的网页数据只需要给服务器发送该网页url地址就行，而动态网页的数据因为是存储在后端的数据库里。所以要获取动态网页的网页数据，我们需要向服务器发送请求文件的url地址，而不是该网页的url地址。
用户在选择PC服务器产品时首先要结合自身的应用对服务器本身有一个全面的了解，比如服务器是用作数据库服务器、邮件服务器、还是Web服务器？等等，然后才好对症下药。
无服务器云函数（SCF）是腾讯云提供的Serverless执行环境，也是国内首款FaaS(Function as a Service，函数即服务) 产品。其核心理念是让用户将重心放在业务的逻辑实现上，而不用关心底层的运维包括服务器、存储、网络、自动扩缩容、负载均衡、代码部署等问题。
在美国亚利桑那州立大学坦佩校区最东北角，一扇带小玻璃窗的4英寸厚金属门后面，站着一个机器人。
引言 1946年数据中心诞生于美国，至今已经历4个阶段近70年的发展历程，数据中心从最初仅用于存储的巨型机，逐渐转向多功能、模块化、产品化、绿色化和智能化。在越来越注重节能和精细化的今天，数据中心的每一个细节设计都闪耀着工程师智慧的光芒。他们对于数据中心的规划设计，不再满足于仅停留在功能这一基本的要求上，现在的数据中心你会看到更多关于节能环保及工程之美、绿色之美等设计理念。 评价数据中心的优劣，与其提供的服务质量，成本控制及绿色程度密切相关。能够提供稳定及具备高可用性的服务是对云服务商和数据中心的基本要求。
2019年10月11日，全球知名绿色认证组织USGBC(美国绿色建筑委员会)，以及旗下的绿色数据中心委员会等多个机构的业内专家应邀前往腾讯青浦二期数据中心，共同见证了其运营成果：在诸多节能措施的作用下，腾讯青浦二期数据中心实现了年度PUE值为1.29（2018年1月1日-2018年12月31日）。最低的月度PUE值达到1.24，最热月度PUE值控制在1.33以下。 注：美国绿色建筑委员会（USGBC）是目前全球最具影响力的绿色建筑组织之一，它致力于推动全球建筑行业的绿色化进程。其推出的LEED认证体系是当
（本文内容接《腾讯数据中心制冷节能的十八般武艺——上》） （备注：图片带播放图标的均有视频介绍，视频链接为： http://v.qq.com/vplus/51389fdde8883a85bcfe344f11a106c5/foldervideos/em6000001jms4px， 视频搬运来自youtube） 三、数据中心制冷节能技术现状与趋势 1、海水自然冷却，位置为功能服务 Green Mountain Data Center： 位于挪威西南角，常年利用8℃的深层海水（75米以下），对数据中心进行制
韩国一研究团队7月26日宣称发现“室温超导”材料LK-99，美国劳伦斯伯克利国家实验室的计算机模拟结果甚至给予了理论支持，期间大量团队投入到试验复现当中，部分用户甚至感慨“见证历史”。
数字温度计是一种用于测量和显示环境温度的设备。本文章介绍基于STC89C52主控芯片的数字温度计的设计过程和实现原理。该设计采用DS18B20温度传感器进行温度采集，使用LCD1602显示屏进行温度显示，通过按键设置温度的上限和下限阀值，并通过蜂鸣器进行报警。
Rockchip RK3568 是一款通用型MPU，产品集成GPU、NPU，支持4K、HDMI、LVDS、MIPI、PCIe3.0、USB3.0、千兆以太网、CAN-BUS、UART等丰富外设接口。 RK3568的高温工作情况如何呢？本文将基于万象奥科HD-RK3568-CORE 系列核心板做详细高温测试！
高超声速飞行器具有高效的突防和侦察能力，可以大大扩展战场空间，巨大的军事和商业经济价值使其具有广阔的发展前景。然而，高超声速飞行器研究难度大，面临的技术难题多，例如：强激波带来的高温气体效应、高温下飞行器的热流分布预测、马赫数提高后热防护材料和结构是否能够满足要求、地面模拟设施的设计与完善、稀薄气体效应、气动加热/结构传热/结构热变形的耦合、多学科优化设计等问题。
篇一：51单片机毕业设计题目2 1、基于51单片机温湿度检测的设计 1、设计要求 1、采用51单片机(STC89C52RC)+LCD12864+SHT10设计。 2、湿度范围：0-100%RH 温度：0-100摄氏度 3、4个发光二级管实现报警：高温报警、低温报警、高湿度报警、低湿度报警共8种报警状态。 4、3个按键实现温湿度上下限报警值的调节。 5、电脑USB供电 6、采用C语言编程。 2、基于51单片机温湿度检测+数字钟的设计 设计要求 1、采用51单片机(STC89C52RC)+LCD12864+SHT10设计。 2、湿度范围：0-100%RH 温度：0-100摄氏度 3、4个发光二级管实现报警：高温报警、低温报警、高湿度报警、低湿度报警共8种报警状态。 4、3个按键实现温湿度上下限报警值和数字钟时分秒的调节。 5、时分秒显示 6、电脑USB供电 7、采用C语言编程。 3、基于51单片机温湿度检测+电子万年历的设计 1、设计要求 1、采用51单片机(STC89C52RC)+LCD12864+SHT10+DS1302设计。 2、湿度范围：0-100%RH 温度：0-100摄氏度 3、4个发光二级管实现报警：高温报警、低温报警、高湿度报警、低湿度报警共8种报警状态。 4、3个按键实现温湿度上下限报警值和电子万年历时分秒星期年月日的调节。 5、年、月、日、时、分、秒、星期、温度、湿度显示 6、电脑USB供电 7、采用C语言编程。 4、基于51单片机温湿度检测+数字电压表的设计 1、设计要求 1、采用51单片机(STC89C52RC)+LCD12864+SHT10+ADC0832设计。 2、湿度范围：0-100%RH 温度：0-100摄氏度 3、4个发光二级管实现报警：高温报警、低温报警、高湿度报警、低湿度报警共8种报警状态。 4、3个按键实现温湿度上下限报警值的调节。 5、电压、温度、湿度显示。 6、电压范围直流0-5伏。(另有0-220伏) 7、电脑USB供电 8、采用C语言编程。 5、基于51单片机数字温度计的设计 1、设计要求 1、采用51单片机(STC89C52RC)+LCD12864+DS18B20设计。 2、温度：0-99摄氏度 3、3个发光二级管和蜂鸣器实现报警：高温报警、低温报警、正常共3种报警状态。 4、3个按键实现温度上下限报警值的调节。 5、湿度显示。 6、电脑USB供电 7、采用C语言编程。 6、基于51单片机数字温度计+数字钟的设计 1、设计要求 1、采用51单片机(STC89C52RC)+LCD12864+DS18B20设计。 2、温度：0-99摄氏度 3、3个发光二级管和蜂鸣器实现报警：高温报警、低温报警、正常共3种报警状态。 4、3个按键调整温度上下限值和数字钟时分秒值的调整。(按键有提示音) 5、湿度、时分秒显示。 6、电脑USB供电 7、采用C语言编程。 7、基于51单片机数字温度计+数字电压表的设计 1、设计要求 1、采用51单片机(STC89C52RC)+LCD12864+DS18B20+ADC0832设计。 2、温度：0-99摄氏度 电压范围：0-220伏直流电压 3、3个发光二级管和蜂鸣器实现报警：高温报警、低温报警、正常共3种报警状态。 4、3个按键实现温度上下限报警值的调节。 5、湿度、电压显示。 6、电脑USB供电 7、采用C语言编程。 8、基于51单片机超声波测距的设计 1、设计任务 1、采用51单片机+4位共阳数码管+ HC-SR04超声波模块。 2、测距范围2cm-450cm。 3、超出测量范围显示“-.–”；正常测量范围显示“x.xx”(单位：米)。 4、51单片机：STC89C52RC、AT89S52、AT89C51。 5、C语言编程。 6、电脑USB供电。 9、基于51单片机超声波测距的设计 1、设计任务 1、采用51单片机+LCD1602液晶+ HC-SR04超声波模块。 2、测距范围2cm-450cm。 3、超出测量范围显示“-.–M”；正常测量范围显示“x.xxM”(单位：米)。 4、51单片机：STC89C52RC、AT89S52、AT89C51。 5、C语言编程。 6、电脑USB供电。 10、基于51单片机超声波测距的设计 1、设计任务 1、采用51单片机+LCD12864液晶+ HC-SR04超声波模块。
知识蒸馏是一种模型压缩方法，是一种基于“教师-学生网络思想”的训练方法，由于其简单，有效，在工业界被广泛应用。这一技术的理论来自于2015年Hinton发表的一篇神作:Distilling the Knowledge in a Neural Network[1]
电焊车间加装监控可以加强对电焊车间的生产过程监控，保障员工的生产工作安全，提高工作效率，降低生产成本。但是传统的监控只能单一的去“看”，并不能最大化发挥视频监控的作用，而智能视频监控就不一样。它可以有效提高安全监控效率，最大化地保障安全生产，那么，具体方案包括哪些内容呢？
半导体激光器的寿命是一个很关键的参数，在各种应用中必须保证足够长的工作寿命，尤其在海底光缆通信、卫星通信中的，寿命需要达到20-30年。
在1000℃左右的高温下，将氢气通入反应室，能去除蓝宝石衬底表面的污染物，并在衬底表面形成台阶结构，提高GaN的结晶质量。
http://tianqi.2345.com/wea_history/59431.htm
分析谷歌公布的这些图表(a)、(b)，纵向看，它在全球各地的多个数据中心 PUE 控制都已游刃有余；横向看，PUE曲线波浪向下，说明谷歌数据中心的运营仍在逐步改进、不断优化，这种运营是长期的精细化调优的过程。这些图表的另一个显著信息是，其各个数据中心的 PUE 有着一个规律的生物钟，不管是以季节，还是以天、小时为时间颗粒度单位，都表现出较大的波动性规律。这说明 Google 数据中心的自然冷水平高超。它基于室外自然环境温度，尽量利用外界冷源带走热量而不启动机械制冷，在散热方面只给够用的冷量，躬行节俭。
这个被称为核能版“水变油”的设想，30年前首次提出后，一直被主流的物理学界斥为“伪科学”。
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