姜奇平:推動(dòng)數(shù)據(jù)中心綠色轉(zhuǎn)型
近年來,隨著物聯(lián)網(wǎng),、云計(jì)算,、5G的快速發(fā)展,全球范圍內(nèi)掀起數(shù)據(jù)中心建設(shè)熱潮,。美國市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)“協(xié)同研究集團(tuán)”最新數(shù)據(jù)顯示,,截至2020年上半年,全球超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心達(dá)541個(gè),,比5年前增長(zhǎng)了一倍多,,此外還有176個(gè)規(guī)劃在建。然而,,數(shù)據(jù)中心不僅耗能巨大,,也面臨著碳排放的壓力。實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心的低碳化,、綠色化,,成為該行業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要方向。
通常,,一個(gè)運(yùn)營10年的數(shù)據(jù)中心,,其基礎(chǔ)設(shè)施的初期投資僅占總成本的20%左右,超過70%的成本是能源費(fèi)用支出,,特別是電費(fèi)支出,。歐盟委員會(huì)去年發(fā)布的《歐洲數(shù)據(jù)戰(zhàn)略》顯示,信息通信產(chǎn)業(yè)約占全球總用電量的5%—9%,、碳排放總量的2%,,其中很大一部分比重來自數(shù)據(jù)中心。
數(shù)據(jù)中心之所以能耗大,是因?yàn)橐幚泶罅繑?shù)據(jù),。處理數(shù)據(jù)過程中,,一般科技企業(yè)通常采用“相關(guān)分析”算法,會(huì)需要大量服務(wù)器,。谷歌旗下的人工智能公司“深度思維”研究發(fā)現(xiàn),,無謂耗電與算法有關(guān),僅僅采用相關(guān)分析“硬算”,,大量服務(wù)器會(huì)無謂耗能,。為了改進(jìn)算法,機(jī)器學(xué)習(xí)這一人工智能技術(shù)就派上了用場(chǎng),。通過采用因果推斷方法,,將相關(guān)分析與因果分析結(jié)合,建立模型來“巧算”,,那么只需要一臺(tái)服務(wù)器就能運(yùn)行一整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),,耗能將大大降低。
人工智能技術(shù)還可以用來預(yù)測(cè)用電量的變化,,智能化操控計(jì)算機(jī)服務(wù)器和散熱系統(tǒng),,從而使用電負(fù)載均衡,節(jié)能減排的效率更高,。據(jù)稱,,將人工智能接入數(shù)據(jù)中心后,“深度思維”公司數(shù)據(jù)中心節(jié)能約40%,,谷歌整體能效提升15%,,極大降低了業(yè)務(wù)成本。
不過,,由于人工智能技術(shù)成本較高,,“深度思維”公司至今還沒有實(shí)現(xiàn)贏利。當(dāng)前,,為數(shù)據(jù)中心節(jié)約能耗而提供人工智能服務(wù)的公司,,普遍經(jīng)營狀態(tài)并不理想。但與短期利潤(rùn)相比,,其技術(shù)前景更令人關(guān)注,。目前,歐洲的數(shù)據(jù)中心在技術(shù)上更多采用制冷系統(tǒng)和浸沒式液冷,,未來還將加大熱回收利用,;日本的數(shù)據(jù)中心更加注重抗震,制冷系統(tǒng)多采用直接新風(fēng)自然冷卻,、風(fēng)墻送風(fēng)等方案,;與此相比,,谷歌等科技公司通過利用人工智能技術(shù)來改進(jìn)數(shù)據(jù)中心能效,有望從根本上解決數(shù)據(jù)中心能耗大的短板,。不少業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為,,人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)是推動(dòng)數(shù)據(jù)中心向前發(fā)展所必需的技術(shù),看好人工智能應(yīng)用在數(shù)據(jù)中心行業(yè)的前景,。
技術(shù)研發(fā)的超前性與經(jīng)濟(jì)性是對(duì)立統(tǒng)一的。一項(xiàng)革命性技術(shù),,最初往往投入成本高,,商業(yè)化應(yīng)用緩慢。但一旦突破臨界點(diǎn),,就能取得較大的商業(yè)成功,。目前,全球數(shù)據(jù)中心迭代發(fā)展,,對(duì)于減排的需求不斷增強(qiáng),。相信隨著人工智能節(jié)能技術(shù)的不斷成熟,數(shù)據(jù)中心綠色發(fā)展將迎來跨越式邁進(jìn),。

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