数据中心新风主要为提高数据中心内空气质量，保持正压，以及保证人正常工作的需求。
每人≥40m3/h；
维持机房正压所需的新风量（主机房对走廊或其它房间之间的正压≥5Pa、对室外的正压≥10Pa）。
数据中心应确定一个适宜的新风量，新风量过小或过大不能满足机房温、湿度和洁净度的要求。建议按维持数据中心所需正压值和每人≥40m3/h两项中的较大值计算新风量。维持机房正压所需新风量较难计算。要维持机房对走廊（或其它房间）的正压≥5Pa，则通过机房门窗等缝隙的出风速度≥2.8m/s，新风量应为缝隙总面积与出风速度的乘积；由于缝隙总面积很难计算，因此维持机房正压所需的新风量亦难于计算。
由于维持机房正压所需新风量难以计算，根据经验及参照洁净室的设计，可按1-2次换气/h来计算新风量。若机房四周围护结构的密封性较好，可采用≥1次换气/h来计算新风量；若密封性较差，可适当提高换气次数并采取密封措施。最有效并且节能的办法是对四周围护结构采取密封措施，特别应注意活动地板下和吊顶内的密封，所有穿过机房围护结构的管线敷设后均应将孔洞封堵严密防止漏风。
新风量大的优点在于：
1、较易维持机房的正压；
2、可供给工作人员较多的新鲜空气。
缺点在于：
1、在我国许多地区，夏季新风热、湿负荷均较大，若新风量大，将会给空调系统增加较大的负担；例如夏季若将5000m3/h新风处理到机房内的状态（温度23℃、相对湿度55%），北京地区需冷负荷57.5kW，上海地区需冷负荷72kW.
2、在较寒冷的地区，若冬季新风量大，所需的加湿量和加热量均较大。例如冬季若将5000m3/h新风处理到机房内的状态（温度20℃、相对湿度55%），北京地区需加湿量43.8kg/h；大型机房专用空调机每台的加湿量仅8-10kg/h，若新风量大将给空调系统增加很大负担。在较寒冷的地区，冬季若直接将大量新风未经加热直接送入机房，当新风温度低于机房露点温度时易引起结露现象，此时须将新风加热后再送入；若新风量大，所需加热量大，造成能源的浪费。
3、新风量大，所需新风过滤器数量多，初投资和维护工作量均较大。
新风量小的优点在于：
1、夏季处理新风所需空调负荷小，冬季所需加湿量和加热量亦小，节省初投资和运行能量；
2、所需新风过滤器数量少，初投资和运行维护费用均较小。
新风量小的缺点在于：
1、较难维持机房所需的正压值。若机房正压值低甚至是负压，机房的温湿度和洁净度很难维持；
2、室外未经处理的空气通过门窗等缝隙直接进入机房，夏季在较潮湿地区造成机房相对湿度过高，冬季在较寒冷地区造成机房相对湿度过低。由于室外空气未经过滤经缝隙进入，机房洁净度亦无法保证。
新风系统一般采用新风机组对新风进行预处理后，送入机房与回风混合再进入专用空调机处理；新风系统应包括新风过滤装置和新风温、湿度预处理装置：
1、新风过滤装置。最少应有两级空气过滤器，第二级过滤器应为亚高效空气过滤器，才有可能保证机房的洁净度达到所需的要求。室外空气质量差的区域，需采用三级过滤。
2、新风温、湿度预处理装置。用新风机对新风进行预处理，夏季降温、降湿，热泵式空调机冬季还可用于加热；在较寒冷的地区，冬季热泵式空调机不能制热运行或制热量不够时，需另加新风加热器以防新风送入机房后结露。
为保证数据中心内新风需求和避免不必要的浪费，建议采用新风量设计和智能控制相结合的方式来达到较好效果。
数据中心热密度
数据中心的热密度越来越高，从原来的1-2Kw/Rack，到5-6kW /Rack，10kW /Rack，在目前的超算数据中心已经出现了80 kW /Rack的案例。高热密度设计随着IT设备的变化在发展，但低于几年前的预测，因为随着计算能力的迅速提高，IT节能技术也在发展，IT设备的功耗增加并不如10年前预测的单机柜平均达到15kW，目前单机柜功率维持在3-7kW左右，很多互联网或者云计算客户，单机柜功率可达10kW左右，部分超算用户单机柜较高，可达几十kW.总体上高热密度需求在逐步提高，但步伐比预测要小。根据国内外已有的客户案例，并结合数据中心行业的发展趋势，一般认为单机柜散热量 > 7KW为高热密度数据中心。单机柜指常见的一台标准服务器机柜，参考尺寸是：宽度600mm~800mm，深度1000mm~1200mm，高度2000mm~2500mm.
高热密度对数据中心空调设计产生了较大的影响，如气流组织，空调设备和机柜的相对位置，甚至芯片冷却。高热密度数据中心一般采用靠近热源的冷却方案，如列级空调和机柜级空调。通常高热密度设计会使空调系统能效更高，降低数据中心PUE，主要的原因在于：
1、高热密度通常可以使回风温度更高，可以提高冷源效率，增加自然冷却时间；
2、风机更接近热源，风机能耗更低；
3、单位面积空调系统冷源的输送效率更高。
采用高热密度除适应IT设备和减少占地面积外，也可以降低PUE，降低空调系统能效，所以在有条件是可以多考虑采用高热密度数据设计，投资回报率较高。
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