前言：

2020年，數據中心建設被中央正式列入新基建戰(zhàn)略，被視為新基建的基礎設施、經濟高質量發(fā)展的數字底座。

然而隨著數據流量呈指數增長，數據中心設備功耗也在不斷攀升，電能消耗數目彌巨和運營成本居高不下的問題愈發(fā)凸顯。

數據中心總量與能耗雙雙上漲

截至2019年底，我國數據中心數量約為7.4萬個，占全球數據中心總量的23%。

數據中心是典型的重資產，運維管理工作量繁雜，隨著未來業(yè)務需求的多元化，如果依然采用傳統(tǒng)的方式進行管理，其難度將無法想象。

目前我國數據中心年耗電量已經達到社會耗電總量的2%，比三峽大壩的年發(fā)電量還高出30%。

數據中心設備能耗結構

數據中心能耗最大的地方，主要集中在IT設備能耗和機房空調能耗（空調室內機、水冷機組、蓄電池組等），前者占六成，后者占四成。

一般而言，降低數據中心能耗，提高能效，著重在于空調功耗的優(yōu)化降低，以及后續(xù)IT功耗優(yōu)化。

服務器作為數據中心的三大基礎IT設施之一，整體功耗能占到數據中心總能耗的40%-50%。

微觀來看，更迫切的問題是，數據中心的建設與擴張，對地方電力系統(tǒng)提出巨大挑戰(zhàn)，很多城市不得不推出限制政策以保證電力系統(tǒng)不會被數據中心壓垮。

節(jié)能降耗無疑是數據中心的重中之重，而空調制冷系統(tǒng)又是降低數據中心基礎設施能耗的關鍵所在。

在這一趨勢下，傳統(tǒng)的節(jié)能手段漸漸無法滿足數據中心節(jié)能要求，人工智能恰恰可以提供新的方向。

利用AI開啟限制PUE等節(jié)能方式

PUE=數據中心總能耗/IT設備能耗，其中數據中心總能耗包括IT設備能耗和制冷、配電等系統(tǒng)的能耗。

傳統(tǒng)數據中心年平均PUE高于1.8，隨著越來越多AI應用的落地，業(yè)界對高速計算的需求日漸增多。

2019年2月，工信部發(fā)布《三部門關于加強綠色數據中心建設的指導意見》，明確提出到2020年，新建大型、超大型數據中心的PUE值要達到1.4以下。節(jié)能減排，降低數據中心的能耗，進一步限制PUE值，成各行各業(yè)工作重點。

2020年8月，工信部、國家發(fā)改委、商務部、國管局、銀保監(jiān)會、能源局等六部門發(fā)布《關于組織開展國家綠色數據中心（2020年）推薦工作的通知》。

同時將聯合組織開展2020年度國家綠色數據中心推薦工作，其中能源資源使用情況占據評價指標分值最高的權重，高達67%。

2020年12月，我國將“做好碳達峰、碳中和工作”納入2021年的重點任務之一。

為了迎合碳中和的國家戰(zhàn)略，實現國家提出的節(jié)能減排與碳排量指標，在能源環(huán)境領域進行AI節(jié)能，便迫在眉睫。

數據中心節(jié)能需考慮布局優(yōu)化

數據中心建設的技術應用，應充分利用自然冷源，強風弱水，加強新型制冷、供電技術、模塊化技術和AI運維技術的使用，提高數據中心分步部署能力，通過數字化、自動化、智能化運維，減輕大數據中心的運維壓力。

同步針對相應技術、產品、系統(tǒng)開展標準制定及指標驗證工作，保證技術及應用的一致性，整體提高數據中心設計、建設和運維的綠色高科技水平。

數據中心建設還可考慮環(huán)境適宜、電價優(yōu)惠、土地資源相對充裕的地區(qū)。在至少考慮上述因素的同時進行科學規(guī)劃、明確定位，統(tǒng)籌布局。

國內企業(yè)針對性優(yōu)化方案出爐

華為iManager全網管理功能，實現對多網點數據中心基礎設施進行集中監(jiān)控，統(tǒng)一管理，實現預防性維護，通過GIS定位技術提高故障定位響應速度，提升數據中心運維效率。

中國電信集團已經通過智能巡檢機器人、傳感器實現數據中心能耗數據的大規(guī)模采集，從而實現數據的關聯分析，預測未來能耗等核心參數。截至2020年上半年已完成8個節(jié)能試點，下半年計劃完成18個試點機房的智慧節(jié)能部署。

近日，維諦技術和北京大學深圳環(huán)境與能源學院聯合成立的數據中心AI技術聯合實驗室。

以IDC創(chuàng)新節(jié)能技術為主要研究方向，將聚焦于將AI技術應用于變頻壓縮機、變頻氟泵、間接蒸發(fā)冷卻等設備的精確控制；通過軟硬件深度耦合，降低機房空調總體平均功耗。

2020年騰訊清遠云計算數據中心正式開服，整個數據中心集群規(guī)劃容納服務器超過100萬臺，阿里云在南通、杭州和烏蘭察布分別落成三座百萬服務器級別的超級數據中心。

浪潮最新發(fā)布的M6四路服務器具備先進的智能調控技術，在滿足業(yè)務平穩(wěn)運行的基礎上，對服務器進行部件級別精確監(jiān)測，有效降低功耗。

浪潮服務器的智能調控技術可根據業(yè)務負載壓力自動監(jiān)控當前服務器的資源使用情況，并根據資源利用率動態(tài)調整服務器運行狀態(tài)，按業(yè)務需求供電，將服務器用電損耗降到最低。

結尾：

隨著政策的落地加上產業(yè)界的不斷的努力，中國數據中心在能耗控制以及PUE控制上已經取得很大進步。

未來AI在數據中心節(jié)能上一旦應用成熟的話，對于以華為、騰訊、維諦技術為代表的廠商來說，將對其產品研發(fā)和生產帶來一個革新性的變化。