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姜奇平:推动数据中心绿色转型

一舟线缆2023-10-25公司新闻
近年来,随着物联网、云计算、5G的快速发展,全球范围内掀起数据中心建设热潮。美国市场研究机构“协同研究集团”最新数据显示,截至2020年上半年,全球超大规模数据中心

近年来,随着物联网、云计算、5G的快速发展,全球范围内掀起数据中心建设热潮。美国市场研究机构“协同研究集团”最新数据显示,截至2020年上半年,全球超大规模数据中心达541个,比5年前增长了一倍多,此外还有176个规划在建。然而,数据中心不仅耗能巨大,也面临着碳排放的压力。实现数据中心的低碳化、绿色化,成为该行业可持续发展的重要方向。

通常,一个运营10年的数据中心,其基础设施的初期投资仅占总成本的20%左右,超过70%的成本是能源费用支出,特别是电费支出。欧盟委员会去年发布的《欧洲数据战略》显示,信息通信产业约占全球总用电量的5%—9%、碳排放总量的2%,其中很大一部分比重来自数据中心。

数据中心之所以能耗大,是因为要处理大量数据。处理数据过程中,一般科技企业通常采用“相关分析”算法,会需要大量服务器。谷歌旗下的人工智能公司“深度思维”研究发现,无谓耗电与算法有关,仅仅采用相关分析“硬算”,大量服务器会无谓耗能。为了改进算法,机器学习这一人工智能技术就派上了用场。通过采用因果推断方法,将相关分析与因果分析结合,建立模型来“巧算”,那么只需要一台服务器就能运行一整个神经网络,耗能将大大降低。

人工智能技术还可以用来预测用电量的变化,智能化操控计算机服务器和散热系统,从而使用电负载均衡,节能减排的效率更高。据称,将人工智能接入数据中心后,“深度思维”公司数据中心节能约40%,谷歌整体能效提升15%,极大降低了业务成本。

不过,由于人工智能技术成本较高,“深度思维”公司至今还没有实现赢利。当前,为数据中心节约能耗而提供人工智能服务的公司,普遍经营状态并不理想。但与短期利润相比,其技术前景更令人关注。目前,欧洲的数据中心在技术上更多采用制冷系统和浸没式液冷,未来还将加大热回收利用;日本的数据中心更加注重抗震,制冷系统多采用直接新风自然冷却、风墙送风等方案;与此相比,谷歌等科技公司通过利用人工智能技术来改进数据中心能效,有望从根本上解决数据中心能耗大的短板。不少业内人士认为,人工智能和机器学习是推动数据中心向前发展所必需的技术,看好人工智能应用在数据中心行业的前景。

技术研发的超前性与经济性是对立统一的。一项革命性技术,最初往往投入成本高,商业化应用缓慢。但一旦突破临界点,就能取得较大的商业成功。目前,全球数据中心迭代发展,对于减排的需求不断增强。相信随着人工智能节能技术的不断成熟,数据中心绿色发展将迎来跨越式迈进。

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