能耗大戶如何節能降碳？看看清華大學和英特爾怎么做
數據中心是“耗能大戶”，也是節能降碳的核心發力領域之一。PUE值就是衡量數據中心能耗水平的重要指標，PUE值越接近1，表示一個數據中心的能效水平越好，綠色化程度越高。
數據存儲作為數據中心的重要組成，在節能降耗方面的挑戰不斷加劇。據IDC測算，2025年全球數據年產生量將達到2020年的3倍，中國產生的數據總量將達到48.6ZB，占全球27.8%。在滿足海量數據存儲需求的同時，存儲平臺規模快速擴張，耗電量也將隨之大幅增長，數據存儲基礎設施如何降耗節能成為業界關注的重要議題。
數據中心成能耗“大戶”
近日，中國移動董事長楊杰在今年兩會期間著重談及了“數據中心碳排放管理和政策優化”，說白了也就是如何應對數據中心耗電的問題。
楊杰表示，據生態環境部數據顯示，2021年全國數據中心耗電量達2166億度，約占全國總耗電量的2.6%；碳排放量1.35億噸，占全國總排放量的1.14%。這一數據看上去并不大，但與家庭用電、工業生產用電等用電大戶相比，數據中心已占到總量的2.6%，其實是相當驚人的。
去年，時任中國電信集團副總經理劉桂清在一次采訪中就直接坦言，“數據中心定位為高能耗產業，以中國電信為例，2021年數據中心耗電達到56億度，占總耗電量的20%。”
一直以來，數據中心都作為耗電“大戶”存在。早在2016年我國數據中心的總耗電量就已超過1200億千瓦時，而同年三峽大壩的全年發電總量不過才1000億千瓦時左右，也就是說那時候數據中心的耗電情況就非常驚人。
近年來，隨著數字化經濟的加速發展，對于數字轉型需求更大，數據中心的建設速度越來越快，承載更多的處理任務，其算力和功率都在不斷攀升，這也意味著能耗也在不斷增加。
數據中心的重要性
但數據中心作為基礎設施、計算機場地、信息系統軟件和信息資源等組成的實體，屬于重要的網絡基礎設施。其職責是進行數據信息的傳輸、整合以及分析等，為萬千行業的數字化轉型提供基礎，可見其重要性。
楊杰也認為，與其他產業不同，數據中心所消耗的能源，不僅為自身創造了經濟價值，同時也為運行其上的各行業數字化應用貢獻了大量經濟價值，具有“傳導溢出效應”。根據國家信息中心測算，數據中心每消耗1噸標準煤，可直接貢獻產值1.1萬元，同時可帶動數字產業化增加值88.8萬元，并通過支撐各行各業數字化轉型，間接產生360.5萬元的產業數字化增加值。
所以，越來越多的地方都希望能夠建設更多的數據中心用以轉型發展。自去年“東數西算”工程啟動以來，數據中心的建設規模進一步擴大，在京津冀、長三角、粵港澳大灣區、成渝、內蒙古、貴州、甘肅、寧夏等8地啟動建設國家算力樞紐節點，并規劃了10個國家數據中心集群。
三大運營商也在各地加速落地數據中心的建設，但能耗問題依然成為最大的難題。
清華AIR與英特爾組隊分享心法
3月6日，清華大學智能產業研究院（AIR）、英特爾公司基于“雙碳”的“綠色計算”暨數據中心能耗優化技術研討會在北京舉行。
清華大學智能產業研究院院長張亞勤談道，隨著AI（人工智能）發展，數據中心需要越來越強的算力，越來越大的模型需要建立大型數據中心和大的算力網絡。因此，在“雙碳”的背景下，清華AIR的一個重要研究方向就是將行業產生的碳排放降下來，用AI讓計算、存儲、傳輸工具變得越來越高效、越來越綠色，對產業、對整個社會都是一個大的課題。
1、AI+IoT助力“碳中和”，新興數據驅動決策優化方法潛力巨大
AIR助理研究員詹仙園發表以《面向綠色計算場景的數據驅動決策優化》為題的演講。他介紹了清華AIR在高性能、高泛化以及不完美獎勵下的離線策略優化方面的最新算法研究成果，以及離線強化學習方法在火力發電燃燒控制優化，并分享了與英特爾合作的數據中心能耗優化合作中的進展，最后基于AI+IoT（物聯網）技術在綠色計算方面的潛力進行了展望。
“碳中和”是人類能源結構的又一次變革，既是可持續發展的必然選擇，也是產業結構調整和發展大機遇。在“碳中和”背景下，傳統工業、能源，以及新興的數據中心等高能耗產業面臨著日益嚴峻的節能減排提效降耗壓力。
提升相關系統的決策控制水平，不僅具有重要的產業價值，也對國家節能減排和可持續發展具有重要意義。傳統決策優化方法由于建模能力有限，或者過分依賴仿真建模、業務知識和人類專家經驗，瓶頸日益凸顯。這些問題導致傳統決策優化方法在真實場景中不再適用。
未來決策優化的思路包括代替人類專家經驗、降低落地成本、研發可跨領域復用的算法等。以離線強化學習為代表的新興數據驅動決策優化方法，在解決真實復雜系統決策優化問題方面具有巨大的潛力。
清華大學智能產業研究院跟英特爾合作，正在研究把數據驅動決策優化的方法用到高能耗數據中心聯合優化上。因為這個系統本身非常復雜，同時又有很多的數據，只靠建仿真不太現實，所以采用了一套分層離線強化學習框架去解決問題，在上層會著重考慮IT系統能耗方面的優化，在下層則去做冷卻系統跟上層的IT系統調度進行匹配，在滿足負載和溫度要求的情況下，實現冷卻系統本身的節能優化。使用這樣的模型進行控制之后，數據中心溫場的變化相對平穩很多。
2、英特爾的“綠菜單”：12種維度讓數據中心更節能
英特爾中國綠色數據中心與可持續發展項目組經理彭振飛發表了主題為《英特爾綠色數據中心與可持續發展近況》的演講。
綠色計算涉及國際民生，也影響行業的發展。英特爾的愿景是從制造到產品再到解決方案，推動打造更可持續的計算產業，包括通過可持續制造和供應鏈合作伙伴關系減少英特爾的碳足跡；通過跨芯片、平臺和軟件，設計更可持續的產品，引領行業發展；在整個生態系統中協作、指定標準，構建可擴展、可持續的解決方案。
2022年，為減少數據中心服務器在使用過程中產生的碳排放，英特爾面向中國市場發布了“英特爾中國綠色數據中心技術框架1.0”（簡稱“綠菜單”），從XPU層、服務器層、機架基層和數據中心層，以及高能效與高功率密度、先進的散熱技術及基礎設施智能化等12種維度，幫助合作伙伴和客戶讓數據中心變得更加綠色。
此外，液冷技術能夠幫助數據中心適應極端環境，也可以把PUE（電源使用效率）進一步降到1.1以下，甚至是1.03。液冷分為浸沒式和冷板式，2022年，英特爾跟21家上下游合作伙伴一起共同合作，發布了《綠色數據中心創新實踐——冷板液冷系統設計參考》白皮書，希望通過標準化降低整個生態的入門門檻，突破系統功耗限制，降低成本，讓解決方案加速落地。
數據中心刷新“綠色標準”
隨著我國數據中心規模和能耗總量不斷壯大，數據中心綠色發展已成為工業綠色發展的重要組成部分。“近年來，我國積極推進數據中心能效提升，先后創建3批次共153家國家綠色數據中心，綠色低碳轉型升級取得積極成效。”工信部節能與綜合利用司有關負責人介紹。
數據中心能效水平持續提升。2021年度國家綠色數據中心電能利用效率(PUE)平均值已降低至1.3。其中，環首都·太行山能源信息技術產業基地、數據港—阿里巴巴張北中都草原數據中心等數據中心年均PUE已低于1.2，達到國際先進水平，有效帶動行業持續提升能效水平。目前，全國規劃在建的大型以上數據中心平均設計電能利用效率已降至1.3。
能源利用綠色轉型步伐加快。通過市場化綠色電力交易、因地制宜建設分布式可再生能源電站等方式，國家綠色數據中心可再生能源電力平均利用率由2018年的15%提升至目前的30%以上。在靈丘縣，環首都·太行山能源信息技術產業基地采用當地發配電企業、儲能電站和秦淮數據三方約定“基地直供電”模式，實現100%綠色電力應用。在江蘇儀征，騰訊儀征東升云計算數據中心在機房屋頂建設分布式光伏發電系統，總裝機容量約1.3萬千瓦，年均消納可再生能源電力超過1210萬千瓦時。
作為數據處理所需算力的載體，數據中心已成為支撐數字化轉型發展的關鍵基礎設施。為進一步引導我國數據中心高效、低碳、集約、循環發展，近日，工信部會同國家發改委等部門啟動2022年度國家綠色數據中心推薦工作，擬在生產制造、電信、互聯網、公共機構等數據中心重點應用領域，遴選一批能效水平高且綠色低碳、布局合理、技術先進、管理完善、代表性強的國家綠色數據中心。
值得注意的是，此次國家綠色數據中心評價指標體系進行了較大調整，在現有數據中心行業綠色發展水平基礎上，為未來一段時間數據中心綠色發展提供了具體路徑。
在能源利用方面，進一步提高對電能利用效率評價基準的同時，大幅引導數據中心提高可再生能源電力利用水平。應用可再生能源電力已成為綠色數據中心的一個重要標志。
在算力能效方面，不僅將數據中心信息設備的能效管理納入評價要求，還鼓勵利用智能化管控手段實現算力設施與數據中心基礎設施進行聯動節能。
在科學布局方面，鼓勵在風光資源富集、氣候適宜的地區布局建設，鼓勵在已批復國家樞紐節點內建設，鼓勵集約建設。科學布局和集約發展已成為數據中心綠色發展的重要組成部分。目前，不少數據中心企業正在“東數西算”工程八大節點十大集群地區加快布局建設。
根據《“十四五”信息通信行業發展規劃》，預計“十四五”期間，數據中心算力年均增幅將達27%，數據中心規模仍將保持較快增長，其能源利用規模也將相應增加。
