電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/李彎彎）近幾年，隨著對(duì)算力的需求快速提升，數(shù)據(jù)中心的建設(shè)也在加速，然而，同時(shí)作為算力的載體，數(shù)據(jù)中心也面臨非常嚴(yán)峻的能耗問(wèn)題。

數(shù)據(jù)顯示，2020年，全國(guó)數(shù)據(jù)中心共耗電2045億千瓦時(shí)，占全社會(huì)用電量的2.7%，到2025年，這個(gè)數(shù)字預(yù)計(jì)將會(huì)達(dá)到5%。

為此，工信部提出，2022年全國(guó)新建大型數(shù)據(jù)中心PUE要達(dá)到1.4以下。PUE值是數(shù)據(jù)中心的實(shí)際能耗與計(jì)算能耗的比值。PUE 值越接近1，代表綠色程度越高、能源浪費(fèi)越少。

那么如何降低PUE值呢？Google此前對(duì)媒體表示，許多數(shù)據(jù)中心用在非計(jì)算，比如冷卻和電力轉(zhuǎn)換的能源幾乎與為其服務(wù)器供電的能源一樣多。而Google則通過(guò)AI推薦系統(tǒng)，將這種開(kāi)銷(xiāo)減少到只有12%，PUE值達(dá)到1.12。

2016年，Google DeepMind共同開(kāi)發(fā)了一款A(yù)I推薦系統(tǒng)，來(lái)提升Google數(shù)據(jù)中心的能源效率。這一 AI系統(tǒng)直接控制數(shù)據(jù)中心制冷，同時(shí)接受數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商的專(zhuān)家監(jiān)督。

這個(gè)系統(tǒng)是怎么工作的呢？每隔五分鐘，Google的云AI就會(huì)用數(shù)千個(gè)傳感器對(duì)數(shù)據(jù)中心冷卻系統(tǒng)拍攝快照，并將其輸入Google的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

該網(wǎng)絡(luò)接下來(lái)就會(huì)預(yù)測(cè)潛在行動(dòng)的不同組合將如何影響未來(lái)的能源消耗，然后AI系統(tǒng)開(kāi)始確定哪些行動(dòng)能最大限度減少能耗，同時(shí)具有高度安全性，之后，這些行動(dòng)被送回?cái)?shù)據(jù)中心，由本地控制系統(tǒng)驗(yàn)證、實(shí)施。

在中國(guó)也有不少AI解決方案用于新建的數(shù)據(jù)中心上，華為是第一家用AI幫助數(shù)據(jù)中心在冷卻環(huán)節(jié)做復(fù)雜決策的企業(yè)。大數(shù)據(jù)與AI的結(jié)合，讓華為數(shù)據(jù)中心找到了算法的最優(yōu)解。

2018年5月，華為把iCooling能效優(yōu)化技術(shù)方案部署在廊坊云數(shù)據(jù)中心的1500個(gè)機(jī)架上，節(jié)省了8％的電力消耗，年平均PUE從1.42降低至1.26，每年可省下630多萬(wàn)度電。

這套系統(tǒng)的邏輯是，系統(tǒng)從700多個(gè)監(jiān)控點(diǎn)、傳感器中收集數(shù)據(jù)，然后對(duì)數(shù)據(jù)與系統(tǒng)PUE數(shù)值、能效之間的關(guān)聯(lián)度進(jìn)行分析，識(shí)別出最重要的21種變量后，再對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，建立動(dòng)態(tài)的PUE模型。最終，這套PUE模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性達(dá)到99.5％。

有了它，華為邊緣AI推理平臺(tái)Atlas 200可在1分鐘內(nèi)，從40萬(wàn)中初始組合中找出最佳的制冷策略，準(zhǔn)確性和速度遠(yuǎn)超資深數(shù)據(jù)中心工程師的能力。

基于華為自建大型節(jié)能數(shù)據(jù)中心的能力，以及iCooling等軟件解決方案的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，華為參與了多了外部數(shù)據(jù)中心的建設(shè)。

2019年12月，中國(guó)移動(dòng)寧夏數(shù)據(jù)中心（中衛(wèi)）正式投產(chǎn)時(shí)，定位于超大規(guī)模、綠色節(jié)能的世界一流數(shù)據(jù)中心。在第一階段冬季自然冷卻的場(chǎng)景下，華為iCooling AI能效優(yōu)化技術(shù)，幫助該數(shù)據(jù)中心的總能耗降低了3.2%，每年可節(jié)電40多萬(wàn)度。當(dāng)AI學(xué)習(xí)能力得到進(jìn)一步增強(qiáng)，數(shù)據(jù)中心負(fù)載提升和制冷方式的切換，其目標(biāo)是完成每年節(jié)省600萬(wàn)度電的任務(wù)。

采用AI技術(shù)，數(shù)據(jù)中心的PUE值已經(jīng)大幅降低，比如華為烏蘭察布云數(shù)據(jù)中心，采用間接蒸發(fā)冷卻解決方案和iCooling能效優(yōu)化技術(shù)，年均PUE降低至1.15，與傳統(tǒng)冷凍水解決方案相比，該數(shù)據(jù)中心每年可節(jié)省耗電量超過(guò)1600萬(wàn)度。再比如，貴安華為云數(shù)據(jù)中心在2021年9月投入使用時(shí)，對(duì)外宣布的PUE是1.12，相當(dāng)于大部分的電力資源都在數(shù)據(jù)中心中被利用起來(lái)。

百度陽(yáng)泉數(shù)據(jù)中心也引入了AI技術(shù)，其深度學(xué)習(xí)模型根據(jù)室外天氣濕度、溫度和負(fù)荷，自主判斷并切換制冷模式、預(yù)冷模式和節(jié)約模式這三種冷水機(jī)組運(yùn)行模式。此外，陽(yáng)泉數(shù)據(jù)中心的AI智能預(yù)警功能，可以根據(jù)負(fù)載預(yù)判設(shè)備的運(yùn)行情況，然后給出維護(hù)策略，單體數(shù)據(jù)中心的年均PUE最高可降至1.08。

另外，AI技術(shù)在數(shù)據(jù)中心的應(yīng)用，除了調(diào)整PUE、降低能耗，還有利于數(shù)據(jù)中心的運(yùn)營(yíng)和管理。數(shù)據(jù)中心的日常運(yùn)維，有50%的人力消耗在巡檢工作中，華為設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)中心AI無(wú)人巡檢方案，遠(yuǎn)程抄表、圖像識(shí)別、聲音識(shí)別等多種技術(shù)，可讓90%的人工巡檢內(nèi)容轉(zhuǎn)變成自動(dòng)化、遠(yuǎn)程無(wú)人處理。

除此之外，華為基于自動(dòng)駕駛技術(shù)的AI-Robot ，已經(jīng)從圖像/聲音/氣味識(shí)別、溫度云圖、資產(chǎn)管理等維度，自主規(guī)劃路線，實(shí)時(shí)上報(bào)巡檢信息，并生成巡檢報(bào)告。