一篇刊登于《科學(xué)》期刊的論文指出，從2010年到2018年之間，資料中心的運(yùn)算能力提升5倍，但電力使用卻只增加6%
來自多所大學(xué)及研究機(jī)構(gòu)的5名科學(xué)家，以《重新校準(zhǔn)全球資料中心電力使用估計(jì)》(Recalibrating global data center energy-use estimates)一文登上了《科學(xué)》(Science)期刊，指出傳統(tǒng)估算資料中心的用電量，將隨著市場(chǎng)對(duì)于資料中心的需求而大幅攀升，但數(shù)據(jù)顯示，從2010年到2018年之間，資料中心的運(yùn)算能力提升了550%，但電力使用卻只增加6%，該篇論文出爐的同一天，Google也公布了該公司節(jié)省資料中心用電量的細(xì)節(jié)。
研究指出，許多對(duì)資料中心用電量的估計(jì)，都是來自于對(duì)2005年到2010年之間的數(shù)據(jù)預(yù)估，在這期間，全球資料中心的用電量從153 TWh增加到203~273 TWh，約佔(zhàn)全球電力使用的1.1~1.5%。若以此數(shù)據(jù)及成長(zhǎng)幅度，來預(yù)測(cè)2010年之后的資料中心電力使用，那么市場(chǎng)對(duì)資料中心需求的攀升，將讓資料中心再度成為眾矢之的。
但事實(shí)上，從2010年到2018年之間，資料中心的景象已然不同，2018年全球資料中心的任務(wù)與運(yùn)算實(shí)例成長(zhǎng)了6倍，流量成長(zhǎng)11倍，儲(chǔ)存能力成長(zhǎng)26倍，但電力的使用卻只有205TWh，約只比2010年增加6%，僅占全球電力使用的1%，與2010年相當(dāng)。
上述主要?dú)w功于處理器效能的改善，以及減少了空間功率，儲(chǔ)存使用的電力也變少，每臺(tái)伺服器上安裝的運(yùn)算實(shí)例增加了，再加上資料中心的電力使用效率(PUE)亦穩(wěn)定下滑等因素。
Google指出，該公司則是在經(jīng)營(yíng)的每個(gè)層面上避免浪費(fèi)，除了設(shè)計(jì)高效率的Tensor處理單元，并替所有資料中心配置高效能伺服器之外，該公司從2014年開始，就透過機(jī)器學(xué)習(xí)來自動(dòng)化資料中心的冷卻系統(tǒng)，開發(fā)了智慧型的溫度、燈光及冷卻控制器，以減少Google資料中心的電力使用。
平均來說，Google資料中心的能源效益約是一般企業(yè)資料中心的兩倍，若與5年前相較，在同樣的電力使用上，Google現(xiàn)在可提供7倍的運(yùn)算能力。
Google資料中心在2019年的電力使用效率(Power Usage Effectiveness，PUE)為1.1，而業(yè)界的PUE平均值則為1.67。PUE是用來衡量資料中心的省電能力，其計(jì)算方式是資料中心「總用電量」與「供應(yīng)IT設(shè)備的電量」比，在理想的狀態(tài)下，資料中心的耗電量應(yīng)該全部用在運(yùn)算，達(dá)到為1.0：100%，但實(shí)際的情況是有許多電力被用在散熱或照明的其它功能上，因此，該值愈低，代表有愈多的電力用來支援資料中心的主要運(yùn)算能力。
此外，Google也引用論文中的結(jié)論之一，指出超大型的資料中心通常比小型及本地端的資料中心更具能源效益，意味著不管是個(gè)人或企業(yè)，其實(shí)只要簡(jiǎn)單地切換到基于云端的運(yùn)算服務(wù)就能立即減少能力損耗，同時(shí)Google也預(yù)期，未來本地端及云端運(yùn)算之間的能源效益差距，將會(huì)愈來愈大。
