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高算力vs高能耗,算力中心已成为新的“能耗大户”!
  • 随着人工智能(AI)技术的飞速发展,全球范围内的算力竞赛愈发激烈。当人们震惊于ChatGPT的“聪明”,和Sora展示视频的“真实感”的时候,记住了AI浪潮背后的大公司们、AI背后的技术大牛们,也要记住AI背后替我们“负重前行”的它们——数据和算力中心

    高算力vs高能耗,算力中心已成为新的“能耗大户”!###
      
      随着人工智能(AI)技术的飞速发展,全球范围内的算力竞赛愈发激烈。当人们震惊于ChatGPT的“聪明”,和Sora展示视频的“真实感”的时候,记住了AI浪潮背后的大公司们、AI背后的技术大牛们,也要记住AI背后替我们“负重前行”的它们——数据和算力中心。
      
      数据和算力中心作为承载AI算力最重要的基础设施,承载着传递、展示、计算、存储数据信息的功能,也应该成为行业关注的焦点。
      
      据透露,Google《2023年环境报告》显示其2022年总共消耗了56亿加仑的水,相当于31850个奥运标准游泳池的水量,或者1.5个西湖水量。其中约52亿加仑用于公司的数据中心,比往年增加了20%。
      
      为什么会有如此高的用水需求?关键在于数据和算力中心的散热问题。
      
      在AI训练与算力的提升中,数据和算力中心服务器的运行会产生大量热量,为了保障设备安全,例如空调制冷等散热措施必不可少,而单单这部分的能耗就占据了整体能耗的大约43%。
      
      近些年来,训练AI也成了数据和算力中心能耗居高不下的原因之一。能耗问题已经成为阻碍行业进一步发展的主要障碍之一。
      
      高能耗vs高增长
      
      算力是AI世界发展的基础,而算力的瓶颈归根到底还是电力,AI大模型训练起来到底多费电?
      
      调查显示,数据和算力中心每处理1G数据大约需要消耗电力13kWh,相当于排放了707KG二氧化碳。国网能源研究院曾出具测算,2020年时国内数据和算力中心的用电量已经超过2000亿千瓦时,预计2023年超过2500亿千瓦时,2030年将超过4000亿千瓦时。
      
      如今全球范围内算力比拼,需要消耗的能源和产生的碳排放体量之巨大,足以预料。
      
      日趋严格的政策
      
      vs
      
      日益增长的需求
      
      为了保护地球环境,自承诺“双碳”目标以来,我国已经陆续出台了相关规划、政策及标准,其中也有不少与能耗大户——数据和算力中心密切相关。
      
      《数据中心能效限定值及能效等级》
      
      将数据中心能效等级分为3级,其中数据中心电能比的最大允许值为能效3级,即PUE≤1.50。
      
      《新型数据中心发展三年行动计划》
      
      深化新型数据中心绿色设计、施工、采购与运营管理,全面提高资源利用效率。支持采用合同能源管理等方式,对高耗低效的数据中心加快整合与改造。
      
      《金融科技发展规划(2022-2025年)》
      
      建设绿色高可用数据中心,新建大型、超大型数据中心电能利用效率不超过1.3。到2025年,数据中心电能利用效率普遍不超过1.5。
      
      也就是说,面对AI行业对数据和算力日益增长的需求,在政策的指导与规范下,如何建设低能耗、高能效的绿色数据中心,成为解决当前困境的最有效方法。
      
      数据和算力中心的建设运营者
      
      能做些什么?
      
      01
      
      采用更为先进的管理和运维手段,实现对计算资源的精准调度和优化
      
      02
      
      关注硬件设备的能效比,选择高性能、低功耗的设备,以提高整体能效
      
      03
      
      积极探索新型节能技术,例如,采用液冷等先进的散热技术,降低设备运行温度,提高能源利用效率
      
      04
      
      利用人工智能、大数据等技术,对数据中心进行智能化管理,实现能源消耗的实时监控和预测,从而进一步降低能耗
      
      达实智能
      
      数据中心精准能效控制系统
      
      达实智能自主研发的数据中心精准能效控制及管理系统,以AI深度学习、大数据分析技术为基础,采用扁平一体化的监控架构,对数据中心制冷系统的冷源和末端进行统一监控处理,在不同工况及负荷环境下,对制冷系统进行主动耦合控制,实现数据中心整体高效、稳定、节能运行。
      
      类型全面
      
      1)适用于多种类型制冷系统:高效集成冷站系统、智能热管自然冷却系统及冷板液冷系统
      
      2)冷源及末端一体化监控模式,实现冷量全链路可监控
      
      安全可靠
      
      1)软硬件多层级安全保护,实现7*24小时不间断供冷
      
      2)全新失效控制机制,全周期保证控制系统安全运行
      
      极致节能
      
      1)单类型系统全局优化控制,AI节能控制算法最大化制冷系统效果
      
      2)多类型系统协调优化控制,AI协调算法进行多系统负荷智能分配、联动互补实现整体稳定节能运行
      
      AI赋能,助力数据和算力中心绿色转型
      
      20+城市100+数据和算力中心
      
      01
      
      面国能商贸
      
      云计算中心
      
      液冷机房采用浸没式液冷系统,单机柜功率最高可达20kWPUE<1.25
      
      02
      
      深圳力合报业
      
      大数据中心
      
      采用间接蒸发冷动力热管、背板空调等多项节能技术,单机柜功率最高可达5kWPUE<1.25
      
      03
      
      光明生命科学城
      
      算力中心
      
      采用冷板式液冷系统,最高单机柜功率65kWPUE<1.2
      
      达实智能
      
      深圳达实智能股份有限公司成立于1995年,于2010年6月在深交所上市,股票代码:002421。公司自成立以来一直从事物联网技术研发及应用推广,致力于成为全球领先的智慧空间服务商,基于自主研发的AIoT智能物联网管控平台,聚合模块化的空间场景应用,为用户提供全生命周期的智慧服务。
      
      公司确立了“智慧百万空间、温暖亿万用户”的企业愿景,产品及解决方案广泛应用于建筑楼宇及园区、医院、城市轨道交通、数据中心等多个市场领域,帮助用户营造节能低碳、高效智慧、安全温暖的工作和生活环境。
      
      编辑:Harris
      
      

    随着人工智能(AI)技术的飞速发展,全球范围内的算力竞赛愈发激烈。当人们震惊于ChatGPT的“聪明”,和Sora展示视频的“真实感”的时候,记住了AI浪潮背后的大公司们、AI背后的技术大牛们,也要记住AI背后替我们“负重前行”的它们——数据和算力中心