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下一代数据中心长啥样?

人阅读 2022-06-14 10:06:02

编者按:6月13日至19日是第32个全国节能宣传周,今年活动主题是“绿色低碳,节能先行”。“双碳”目标下,绿色数据中心积极应用高效节能技术产品,提高可再生能源消纳,加快高效、清洁、低碳、循环发展成为行业共识。

数字经济时代,算力正在成为一种新的生产力。数据中心是算力的承载平台,也是数字经济发展的重要底座。随着新基建、东数西算等一系列国家级战略项目的全面铺开,数据中心产业增长提速,绿色可持续发展变得尤为迫切。工信部印发的《新型数据中心发展三年行动计划(2021-2023年)》中,明确提出到2025年新建大型及以上数据中心PUE(能耗比)要降低到1.3以下。绿色低碳理念如同蝴蝶的翅膀,轻轻挥动之际,在数据中心产业掀起了一场巨大变革。

绿色能源贯穿数据中心建设“主旋律”

在数据中心建设相关政策文件中,持续提升可再生能源利用率被再三强调。数据中心和绿色能源的结合成为业界高度关注的一个重点方向。

首先,供电系统占用数据中心约10%的能耗。追根溯源,数据中心的低碳发展离不开供电源头的绿色化。通过自建可再生能源设施、绿色电力交易、认购可再生能源绿色电力证书等方式,数据中心正在加快实现源头处的绿色电力供给。

比如腾讯云仪征数据中心分布式光伏项目总装机容量达12.92兆瓦,是江苏省目前最大的数据中心屋顶分布式光伏项目。并网后,项目平均年发电量将超过1200万千瓦时,相当于每年节约标煤约3800吨,对应减少约1万吨二氧化碳排放量。

据了解,腾讯已建和在建的数据中心园区分布式新能源项目超80兆瓦,预计建成后年发电量超8000万千瓦时。2022年,腾讯已集中签订共计5.04亿千瓦时绿电交易合同。腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾表示,预计不晚于2030年,腾讯将实现100%绿色电力。

其次,制冷效率是数据中心节能减排的关键环节。只有积极降低和解决制冷系统的能源消耗,才能促进数据中心的有效应用。目前来看,最佳解决方案是利用绿色能源提升制冷效率。业内专家指出,近端制冷、液冷会成为主流的制冷方式,风冷、液冷并存也会成为常态。

以液冷为例,记者曾实地参观过连续服务了东京奥运会和北京冬奥会的阿里云张北数据中心。一排排整齐罗列的服务器被浸泡在透明液体中,服务器上不停闪烁的灯光昭示着机器正在正常运作中。“这是一种特殊的绝缘冷却液,可将服务器运算中产生的热量吸收进入外循环冷却,全程用于散热的能耗几乎为零。”阿里云基础设施数据中心总经理高山渊说道。

传统数据中心有近40%的能源消耗在散热制冷上,能源使用效率很低。张北数据中心是阿里云首个应用全浸没式液冷服务器的数据中心,与传统数据中心相比,节能效果超过70%,计算密度提升10倍。据悉,张北数据中心年PUE低于1.2,最低可达1.09,居于国际领先水平,成功入选《2021年度国家绿色数据中心名单》。

此外,在储能方面,绿色能源同样扮演着重要角色。清华大学能源互联网研究院常务副院长高文胜表示,近年来被广泛用到的是锂电池,一些新的储能技术也在数据中心得到了广泛应用,如燃料电池、风能和光能结合的新能源电池、更大容量的液流电池,以及具有短时高功率输出的超级电容器和飞轮储能等,都为数据中心的储能需求提供了很好的支撑。

高性能计算适应多元化算力需求

我国数据中心产业正从高速发展向高质量发展演进。随着算力多元化发展趋势愈发明显,超算、智算和边缘数据中心的应用和数量持续增加,这些高度复杂的计算场景带来了更多高性能算力需求。

高性能计算的核心能力是 64 位双精度浮点运算能力,可将全部计算机资源倾注到同一个任务中,用更快的速度来解决更复杂得问题。简单点说,就是让100台高性能计算机连起来,组成超级计算机,而超级计算机的运算总效率又高于100台高性能计算机单独运算的效率。随着高性能计算的发展,尤其是使用成本的不断下降,其应用领域正在从石油勘探、航天航天等科学计算领域向医疗制药、金融分析、信息通信、互联网服务、智慧城市建设等更广泛的国民经济领域快速扩张。

根据全国一体化大数据中心体系总体布局设计,合肥、兰州、厦门、太原等多地都将陆续建立高性能计算中心,作为其区域科技发展的功能载体,为其聚集人才、创新科技并推动经济发展。政府规划的高性能计算中心市场规模每年将达到100亿元,在数据急剧暴涨的阶段,至少会连续投资10-15年时间。业内人士普遍认为,高性能计算中心有望成为优化全国算力布局的重要载体。

除了政府规划以外,中科曙光、腾讯、阿里巴巴、华为、浪潮、联想等一众大厂也在竞相布局。比如中科曙光高性能计算业务产品线囊括通用计算服务器、人工智能服务器和高性能计算机系统等,正在通过与生态伙伴的合作为数据中心提供高性能算力支撑。腾讯的长三角人工智能高性能计算中心投资超450亿人民币,建成后将承担各种大规模AI算法计算、机器学习、图像处理、科学计算和工程计算任务。阿里云的高性能计算已经发展了四到五年,目前部署在很多工业和行业计算的相关垂直业务,比如汽车仿真、影视后期渲染、AI生物制药、气象业务等领域。

IDC数据显示,2022年中国整体高性能计算市场规模将超400亿元,预计到2028年中国超级计算机的高性能计算行业总体市场规模将超1000亿元,年增速超过13%以上。

人工智能赋能数据中心转型升级

工信部《新型数据中心发展三年行动计划(2021-2023年)》明确指出,要推动新型数据中心与人工智能等技术协同发展,构建完善新型智能算力生态体系。近年来,人工智能技术在提升数据中心能源利用率、优化工作负载、智能运维等方面大放异彩。

智能运维的应用可以有效提升数据中心运维的流程化和标准化,提高运维管理的效率。华为倡导用智能化的方式革新数据中心的管理手段:将AI技术应用于巡检,5分钟就可远程巡检2000个机柜;利用AI动态建模技术,可以采集多个能效调节参数,1分钟内从百万级别的参数组合中推断出最佳的冷却策略。华为廊坊云数据中心,通过智能能效优化,采用iCooling技术实现了AI PUE优化,将PUE从1.42降至1.26,每年节省电费超2000万元。

同时,人工智能技术还让数据中心变得更加安全可靠。比如百度云计算(阳泉)中心采用百度“飞桨”AI智能控制系统来实现智能运维。其故障预警与定位系统可提前对硬盘、水泵等进行故障预判,快速精准定位,缩短故障维修时间(比如网络故障处理时间从30分钟减少到5分钟),还能自动迭代故障预测系统,支持硬盘故障预测,准确率超过98%。据悉,百度云计算(阳泉)中心已成功入选《国家新型数据中心典型案例》名单。

在中国电信北京研究院副总工程师杨明川看来,智能化的数据中心的发展可以被归纳为三个阶段:当前阶段,除了传统的以CPU为核心的数据中心外,还要考虑人工智能的需求,比如AI驱动的数据中心节能、AI驱动的计算、存储和网络的自动化优化和智慧运营以及AI驱动的巡检机器人等;到了下一个阶段,则会提出更高的统一和融合化的需求,包括边缘和核心的统一以及AI和各个系统的融合、标准化和物联网化;在最终阶段,则是希望能够实现完全自动化的数据中心。如今,数据中心智能化的道路才刚刚开始。

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