在過去幾年，一座座數據中心拔地而起，大規模的服務器串聯而成的計算系統支撐了海量的數據處理和運算。數據中心機架數量由2016年的124萬架上升至2019年的227萬架，四年間上漲了83.1%。
這些數據中心耗電量大，功率密度高達30－50kW，有些甚至已經升級為100kW的機架，是名副其實的“電老虎”。
然而，在“碳中和”的時代命題下，數據中心必須走向節能減排、降本增效。
無論是國家發展改革委等四部門印發的《全國一體化大數據中心協同創新體系算力樞紐實施方案》，還是工信部發布的《新型數據中心發展三年行動計劃（2021-2023年）》，均對加強綠色數據中心建設、提升節能降耗水平提出要求，強調提高綠色技術產品應用、提升能源高效清潔利用水平和優化數據中心綠色管理能力的路徑。
那么，綠色數據中心到底要如何實現？
AI提高能源利用率的范本
PUE（PowerUsageEffectiveness），即電源使用效率，是一項衡量數據中心運營、管理水平的關鍵指標，也是數據中心綠色、節能、環保程度的代名詞。
根據國際正常運行時間協會2014年的數據中心調查，全球大型數據中心PUE的合理值界于1.6-2.0之間，PUE平均值為1.7。而國內數據中心同期PUE為2.5-3.0，IDC行業整體處于粗放式的發展階段。
在傳統大型數椐中心機房中，IT設備僅占用電耗能的46%，另有40%以上用在了泵、冷卻器和冷卻塔等大型工業制冷設備上。為了維持機房恒定溫度，數據中心通常把進風溫度控制在20-25度。
從【PUE=數據中心總耗電/IT設備耗電】的計算公式不難看出，制冷環節是導致數據中心能耗飆升的主要元兇，也是PUE居高不下的原因。
如今，行業級的AI智能解決方案，正以提高能源利用效率的方式，推進數據中心的建設和升級。
作為數據中心節能領域的佼佼者——Google，基于AI為數據中心節省能耗，成為IDC行業用智能技術“武裝”自己的學習范本。
2016年，Google為已經很節能高效的15座數據中心，節省了40%以上的冷卻耗能，約占數據中心用電總成本的15%，PUE降低至1.12。
在這個過程中，基于通用智能框架的AI派上了用場，由Google數據中心部門和Deepmind來操刀，他們認為用類神經網絡可以提高Google數據中心的效率。
為期12個月的開發階段中，AI預測PUE的精準度被優化到了99.6%。為了讓模型準確預測數據中心的效率，算法從數千個傳感器中提取出數據中心冷卻系統的快照，輸入到深層神經網絡；然后根據不同組合預測潛在行為對能源消耗的影響，幫助Google決定何時清理熱交換器，從而提高設備冷卻性能。
Google每個數據中心都有各自的供電和冷卻設施，而且分布在不同的氣候區。雖然季節性天氣變化也會影響PUE值，但對于谷歌遍布世界各地的所有數據中心，都已成功地把PUE值保持到一個較低的水平，即使在濕熱的亞特蘭大夏季也不例外。
2018年前后，Google完成了這套AI系統的升級，不需要人工干預即可直接控制數據中心的制冷系統，而且可以被數據中心的操作專家有效監控。同時，這套基于云端的AI控制系統已經為Google多家數據中心應用，節約了大量的能源。
中國綠色數據中心的AI探索
按照中國工信部的要求，2022年新建大型、超大型數據中心PUE必須達到1.4以下。如何運用新技術、新架構降低能源損耗、實現數據中心的綠色發展，成為IDC行業的關注熱點。
如今，中國各大互聯網和IDC巨頭，已開啟了AI推進中國數據中心建設和升級的探索之路。
以華為烏蘭察布云數據中心為例，采用間接蒸發冷卻解決方案和iCooling能效優化技術，年均PUE降低至1.15。與傳統冷凍水解決方案相比，該數據中心每年可節省耗電量超過1600萬度，每年減少二氧化碳排放量約8140噸。
貴安華為云數據中心在2021年9月投入使用時，對外宣布的PUE是1.12，相當于大部分的電力資源都在數據中心中被利用起來，基本與Google數據中心的能耗持平。
這其中，AI和大數據分析技術起到了削峰平谷的作用,服務器可根據業務功率變化實時調整制冷功率,提升能效和運維效率。滿負荷運行情況下，理論上每年可節省10.1億度電和81萬噸的碳排放。
同樣引入AI技術的，還有百度陽泉數據中心。其深度學習模型根據室外天氣濕度、溫度和負荷，自主判斷并切換制冷模式、預冷模式和節約模式這三種冷水機組運行模式。
此外，陽泉數據中心的AI智能預警功能，可以根據負載預判設備的運行情況，然后給出維護策略。單體數據中心的年均PUE最高可降至1.08，PUE明顯優于1.59的全球平均水平。
在綠色數據中心方面，阿里云以低碳選址、清潔能源、液冷技術等融合AI應用，加速綠色節能技術創新及迭代升級，做到“少用電、用好電、用綠電”。
在這屆冬奧會上，阿里提供的奧運云數據中心大量采用了風能、太陽能等清潔能源，并采用AI技術，使得奧運地數據中心的能耗比傳統的數據中心下降了70%，PUE能耗比達到1.09，核算下來每年可以節約8萬噸煤。
2020年9月-2021年8月間，萬國數據北京六號數據中心在投運僅一年多且年均負荷未達較理想狀態下的平均PUE值為1.25，年應用風電量超過1000萬千瓦時，2021年全年預計碳減排量超過2200噸，在PUE值、減排量、可再生能源利用等方面均屬行業領先水平。
針對IT、制冷及供配電等主要耗能設備，萬國數據使用了大量主流的綠色節能技術，包括通過將AI植入BA系統，實現年節約用電量約17萬千瓦時，利用萬國數據運維升級版水處理智能化改造方案實現每年降低2%左右耗電量。
結語
可以看到的是，AI技術在數據中心節能減排過程中已效果初顯，且正在引爆更多可能。AI技術在數據中心中還可以實現更多應用，如：運維、故障診斷、預警等，使得數據中心全方位實現智能化運行。
不可否認，智能化的底座正在給IDC行業帶來從追趕到超越的更多信心。
