中國儲(chǔ)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(yīng)用，數(shù)據(jù)中心規(guī)模和算力均呈快速增長(zhǎng)的趨勢(shì)。2024年5月，國務(wù)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(dòng)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(biāo)，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(jí)？
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(jìn)展，大模型訓(xùn)練、大模型應(yīng)用等新業(yè)務(wù)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(jī)房、通算中心、云計(jì)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(jì)，全國已有超過30個(gè)城市正在建設(shè)或提出建設(shè)智算中心，巨大增長(zhǎng)的算力需求吸引了眾多企業(yè)進(jìn)入算力領(lǐng)域，2023年開始我國算力基礎(chǔ)設(shè)施已經(jīng)進(jìn)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(bào)告（2023年）》中顯示，截至2023年底，全國在用數(shù)據(jù)中心機(jī)架總規(guī)模已經(jīng)超過810萬標(biāo)準(zhǔn)機(jī)架，算力總規(guī)模達(dá)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(chǔ)等大趨勢(shì)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(diǎn)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(shí)，同比增長(zhǎng)15%。
如何更好的利用AI去助力實(shí)現(xiàn)碳中和，也許應(yīng)該重點(diǎn)關(guān)注能源到算力的轉(zhuǎn)換效率這個(gè)指標(biāo)。
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數(shù)據(jù)中心碳中和更應(yīng)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(gè)數(shù)據(jù)中心與外部自然界的中和，其終極目標(biāo)是一個(gè)新數(shù)據(jù)中心建成，氣體排放、污染物、碳排放等對(duì)當(dāng)?shù)責(zé)o影響，與自然界和諧共處。這不是某個(gè)行業(yè)能推動(dòng)實(shí)現(xiàn)的，需要整個(gè)數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)上下游形成多行業(yè)聯(lián)動(dòng)，才能達(dá)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(yùn)維開展，以實(shí)現(xiàn)降低PUE為目標(biāo)。實(shí)際上數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)對(duì)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(diǎn)應(yīng)該改變的是占比達(dá)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(shí)原因，相關(guān)行業(yè)自身改變的意愿并不強(qiáng)烈，而相應(yīng)的行業(yè)政策和數(shù)據(jù)中心服務(wù)商也沒有制定相關(guān)鼓勵(lì)策略推動(dòng)這方面的轉(zhuǎn)變。
當(dāng)然，這并不是說PUE不重要。實(shí)際上，PUE和能源到算力的轉(zhuǎn)換效率是兩個(gè)相輔相成的指標(biāo)。一個(gè)高效的數(shù)據(jù)中心應(yīng)該同時(shí)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(gè)指標(biāo)時(shí)，數(shù)據(jù)中心應(yīng)該更加關(guān)注于后者，因?yàn)樗苯拥胤从沉藬?shù)據(jù)中心在提供計(jì)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(biāo)，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(duì)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(jià)、缺少對(duì)IT能耗的評(píng)價(jià)等局限性，無法全面真實(shí)的評(píng)價(jià)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(huì)誤導(dǎo)碳中和重點(diǎn)是利用可再生能源，實(shí)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(shí)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(jì)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(gè)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(shí)現(xiàn)如何降低PUE，能源浪費(fèi)情況仍然存在，因此需要新的指標(biāo)來對(duì)能源使用進(jìn)行綜合評(píng)判，數(shù)據(jù)中心在生產(chǎn)側(cè)變革勢(shì)在必行。
一個(gè)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(fèi)。
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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(gè)指標(biāo)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(jì)算服務(wù)，或者提供同樣計(jì)算服務(wù)的情況下，消耗更少的能源。
*標(biāo)準(zhǔn)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)和實(shí)際業(yè)務(wù)系統(tǒng)24小時(shí)能耗曲線
以業(yè)務(wù)系統(tǒng)為例，從上圖可以看到，多數(shù)業(yè)務(wù)系統(tǒng)在運(yùn)行時(shí)，會(huì)更多的關(guān)注負(fù)載均衡、響應(yīng)時(shí)間等性能指標(biāo)，以及QOS和SLA等商務(wù)指標(biāo)，忽視了對(duì)能耗的控制，全天每小時(shí)的能耗并沒有隨業(yè)務(wù)系統(tǒng)負(fù)載的變化而發(fā)生太大變化?？梢酝ㄟ^AI將算力與業(yè)務(wù)動(dòng)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(shí)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(yīng)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(wù)變革和運(yùn)維變革，可以加大對(duì)AI等技術(shù)的應(yīng)用。
從移動(dòng)數(shù)據(jù)中心的實(shí)踐看，AI不僅可以結(jié)合BA等系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)能源的精準(zhǔn)調(diào)控，還可以助力數(shù)據(jù)中心實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，通過運(yùn)維自動(dòng)，5分鐘完成2000機(jī)柜巡檢。通過能效自優(yōu)，1分鐘內(nèi)從140萬個(gè)算法組合中推斷出最佳冷卻策略，實(shí)現(xiàn)從制冷到“智”冷。通過運(yùn)營自治，能夠最大化挖掘資源價(jià)值。
從碳中和視角看，數(shù)據(jù)中心園區(qū)應(yīng)該作為一個(gè)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(gè)園區(qū)呼入能源、輸出算力、排放碳和熱。而這個(gè)過程中要實(shí)現(xiàn)零碳的排放，一方面需要呼入綠色能源，另一方面更應(yīng)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(yīng)該作為一個(gè)整體考慮，數(shù)據(jù)中心各機(jī)房應(yīng)該作為一個(gè)整體考慮，數(shù)據(jù)機(jī)柜一樣也應(yīng)該作為一個(gè)整體考慮，現(xiàn)階段隨著液冷技術(shù)的深入發(fā)展，機(jī)柜既服務(wù)器的概念已經(jīng)應(yīng)運(yùn)而生，IT設(shè)備商將數(shù)據(jù)機(jī)柜做為一臺(tái)大服務(wù)器去整體設(shè)計(jì)，將服務(wù)器內(nèi)配電、制冷和運(yùn)算整體布局，能極大提升單機(jī)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(shí)現(xiàn)碳中和是一個(gè)長(zhǎng)期的過程，不是數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商通過自建、購買綠電等方式簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)，也不是數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商獨(dú)自能實(shí)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(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心和自然的充分融合。
