中國儲能網(wǎng)訊：隨著人工智能（AI）在綠色低碳領(lǐng)域的迅速發(fā)展和廣泛應用，數(shù)據(jù)中心規(guī)模和算力均呈快速增長的趨勢。2024年5月，國務院將“加快數(shù)據(jù)中心節(jié)能降碳改造”要求列入《2024—2025年節(jié)能降碳行動方案》，被一度視為“電老虎”的數(shù)據(jù)中心將迎來減碳大考。PUE（電能利用效率）作為現(xiàn)階段關(guān)鍵的數(shù)據(jù)中心節(jié)能指標，在碳中和大環(huán)境下存在哪些局限？數(shù)據(jù)中心減碳的關(guān)鍵在哪里？AI又如何加速數(shù)據(jù)中心的變革升級？
2023年是人工智能發(fā)展的重要轉(zhuǎn)折年，AIGC技術(shù)取得了突破性進展，大模型訓練、大模型應用等新業(yè)務正在快速崛起。作為智能算力的載體，數(shù)據(jù)中心也已經(jīng)從數(shù)據(jù)機房、通算中心、云計算中心，發(fā)展到現(xiàn)階段的超算中心和智算中心。據(jù)統(tǒng)計，全國已有超過30個城市正在建設(shè)或提出建設(shè)智算中心，巨大增長的算力需求吸引了眾多企業(yè)進入算力領(lǐng)域，2023年開始我國算力基礎(chǔ)設(shè)施已經(jīng)進入了多樣化發(fā)展的繁榮期。
今年5月，國家數(shù)據(jù)局發(fā)布的《數(shù)字中國發(fā)展報告（2023年）》中顯示，截至2023年底，全國在用數(shù)據(jù)中心機架總規(guī)模已經(jīng)超過810萬標準機架，算力總規(guī)模達到230EFLOPS，居全球第二位，算力總規(guī)模近5年年均增速近30%。
在高質(zhì)量、綠色、可持續(xù)發(fā)展的大前提下，在算電協(xié)同、源網(wǎng)荷儲等大趨勢下，一方面AI等新技術(shù)結(jié)合數(shù)據(jù)中心傳統(tǒng)的BA等系統(tǒng)，解決了制冷系統(tǒng)中最佳控制點選擇的問題，可以最大降低40%的制冷能耗。另一方面，AI等高算力需求也帶來高的電力需求，2023年我國在用算力中心總耗電量約為1500億千瓦時，同比增長15%。
如何更好的利用AI去助力實現(xiàn)碳中和，也許應該重點關(guān)注能源到算力的轉(zhuǎn)換效率這個指標。
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數(shù)據(jù)中心碳中和更應該關(guān)注 IT系統(tǒng)
數(shù)據(jù)中心的碳中和，一定不是使用了100%清潔能源的電中和，一定是整個數(shù)據(jù)中心與外部自然界的中和，其終極目標是一個新數(shù)據(jù)中心建成，氣體排放、污染物、碳排放等對當?shù)責o影響，與自然界和諧共處。這不是某個行業(yè)能推動實現(xiàn)的，需要整個數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)上下游形成多行業(yè)聯(lián)動，才能達到這種平衡狀態(tài)。
以節(jié)能為例，數(shù)據(jù)中心前期節(jié)能更多是圍繞基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和運維開展，以實現(xiàn)降低PUE為目標。實際上數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)對碳中和最大的支持不是節(jié)約能耗，而是提升能耗算力的轉(zhuǎn)化效率，這就需要全產(chǎn)業(yè)的支持。
重點應該改變的是占比達到80%的 IT 行業(yè)，而不是占比只有20%的基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)。由于各種現(xiàn)實原因，相關(guān)行業(yè)自身改變的意愿并不強烈，而相應的行業(yè)政策和數(shù)據(jù)中心服務商也沒有制定相關(guān)鼓勵策略推動這方面的轉(zhuǎn)變。
當然，這并不是說PUE不重要。實際上，PUE和能源到算力的轉(zhuǎn)換效率是兩個相輔相成的指標。一個高效的數(shù)據(jù)中心應該同時追求低PUE和高能源到算力的轉(zhuǎn)換效率。然而，在權(quán)衡這兩個指標時，數(shù)據(jù)中心應該更加關(guān)注于后者，因為它更直接地反映了數(shù)據(jù)中心在提供計算能力方面的能效。
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PUE 在碳中和的大環(huán)境下存在局限
PUE作為現(xiàn)階段關(guān)鍵的數(shù)據(jù)中心節(jié)能指標，并沒有關(guān)聯(lián)到算力輸出上。PUE只是關(guān)注數(shù)據(jù)中心整體能耗與IT設(shè)備能耗之間的比例關(guān)系，而對IT設(shè)備自身的能源轉(zhuǎn)換情況并不掌握。PUE存在更關(guān)注整體、無法體現(xiàn)總電量、無法體現(xiàn)電價、缺少對IT能耗的評價等局限性，無法全面真實的評價數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能情況。
結(jié)合PUE衍生的CUE的定義可能會誤導碳中和重點是利用可再生能源，實際上，碳中和是排放零碳，并不一定要通過使用零碳能源來實現(xiàn)，更需要生產(chǎn)方式、生產(chǎn)結(jié)構(gòu)和生產(chǎn)技術(shù)的變革。
從PUE的角度看，數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施自身只消耗1.X中0.X的能耗，隨著PUE越來越小，IT設(shè)備消耗的能耗已超數(shù)據(jù)中心總能耗的75%。公開資料顯示，通用IT設(shè)備耗電97%都轉(zhuǎn)換成了熱能，只有3%真正用于計算，而這部分熱能還需要數(shù)據(jù)中心通過制冷去中和，整個數(shù)據(jù)中心能源到算力的轉(zhuǎn)換效率非常低，現(xiàn)階段數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)雖然在大力推廣液冷等技術(shù)，但這些技術(shù)更多是實現(xiàn)如何降低PUE，能源浪費情況仍然存在，因此需要新的指標來對能源使用進行綜合評判，數(shù)據(jù)中心在生產(chǎn)側(cè)變革勢在必行。
一個低PUE的數(shù)據(jù)中心可能在能源利用上較為高效，但如果其最終算力輸出不高，那么從整體來看，其在能源方面將比高PUE的數(shù)據(jù)中心更加浪費。
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能源如何高效的轉(zhuǎn)化為算力才是關(guān)鍵
我們來理解一下能源到算力的轉(zhuǎn)換效率。這個指標衡量的是數(shù)據(jù)中心在消耗一定能源的情況下，能夠產(chǎn)生多少有效的算力。提升這一效率意味著在同樣的能源消耗下，數(shù)據(jù)中心可以提供更多的計算服務，或者提供同樣計算服務的情況下，消耗更少的能源。
*標準的業(yè)務系統(tǒng)和實際業(yè)務系統(tǒng)24小時能耗曲線
以業(yè)務系統(tǒng)為例，從上圖可以看到，多數(shù)業(yè)務系統(tǒng)在運行時，會更多的關(guān)注負載均衡、響應時間等性能指標，以及QOS和SLA等商務指標，忽視了對能耗的控制，全天每小時的能耗并沒有隨業(yè)務系統(tǒng)負載的變化而發(fā)生太大變化?？梢酝ㄟ^AI將算力與業(yè)務動態(tài)的關(guān)聯(lián)，提升能源到算力的轉(zhuǎn)換效率。
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數(shù)據(jù)中心如何借助AI做好提升？
在實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心碳中和的過程，除了引入綠色能源、購買CCER等能源側(cè)的變革之外，更應該深入開展的是產(chǎn)業(yè)變革、架構(gòu)變革、技術(shù)變革、業(yè)務變革和運維變革，可以加大對AI等技術(shù)的應用。
從移動數(shù)據(jù)中心的實踐看，AI不僅可以結(jié)合BA等系統(tǒng)實現(xiàn)對能源的精準調(diào)控，還可以助力數(shù)據(jù)中心實現(xiàn)自動駕駛，通過運維自動，5分鐘完成2000機柜巡檢。通過能效自優(yōu)，1分鐘內(nèi)從140萬個算法組合中推斷出最佳冷卻策略，實現(xiàn)從制冷到“智”冷。通過運營自治，能夠最大化挖掘資源價值。
從碳中和視角看，數(shù)據(jù)中心園區(qū)應該作為一個整體考慮。從土地到建筑再到設(shè)備、從用水到用電再到網(wǎng)絡(luò)，整個園區(qū)呼入能源、輸出算力、排放碳和熱。而這個過程中要實現(xiàn)零碳的排放，一方面需要呼入綠色能源，另一方面更應該從架構(gòu)上提高基礎(chǔ)設(shè)施、網(wǎng)絡(luò)和IT設(shè)備的能源利用率，提升數(shù)據(jù)中心整體能源到算力轉(zhuǎn)化效率，而不是僅僅降低PUE。
數(shù)據(jù)中心各子系統(tǒng)應該作為一個整體考慮，數(shù)據(jù)中心各機房應該作為一個整體考慮，數(shù)據(jù)機柜一樣也應該作為一個整體考慮，現(xiàn)階段隨著液冷技術(shù)的深入發(fā)展，機柜既服務器的概念已經(jīng)應運而生，IT設(shè)備商將數(shù)據(jù)機柜做為一臺大服務器去整體設(shè)計，將服務器內(nèi)配電、制冷和運算整體布局，能極大提升單機柜的效率，既可以提升算力，又可以提升能耗利用率。
數(shù)據(jù)中心實現(xiàn)碳中和是一個長期的過程，不是數(shù)據(jù)中心運營商通過自建、購買綠電等方式簡單實現(xiàn)，也不是數(shù)據(jù)中心運營商獨自能實現(xiàn)的。需要從數(shù)據(jù)中心行業(yè)整體思考，通過產(chǎn)業(yè)上下游共同努力，不斷的變革以提升能源到算力的轉(zhuǎn)換效率，并可以借助AI建立類似海綿城市和稻田養(yǎng)魚的自循環(huán)體系，實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心和自然的充分融合。
