有許多趨勢和技術(shù)影響著全球范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)中心，這些問題包括實現(xiàn)可持續(xù)性的壓力、不斷增加的機架密度、應(yīng)對具有挑戰(zhàn)性的AI工作負載、對更多數(shù)據(jù)中心的需求以及實施高級冷卻。Omdia的云和數(shù)據(jù)中心研究總監(jiān)Vladimir Galabov在AFCOM最近舉辦的題為Omdia研究總監(jiān)的Leap Year Insight的網(wǎng)絡(luò)研討會上概述了這些主題。

　　數(shù)據(jù)中心：向善的力量

　　Galabov首先解釋了數(shù)據(jù)中心是一股“向善的力量”，但我們需要更好地讓世界知道這一點。數(shù)據(jù)中心的高耗電量和高耗水量受到了如此多的關(guān)注，雖然可持續(xù)發(fā)展倡議可以而且應(yīng)該被優(yōu)先考慮，但這個故事還有另一個通常被忽視的方面：該行業(yè)對全球能源使用產(chǎn)生了積極影響。

　　Galabov說：“我們沒有做足夠的工作來捕捉和促進科技行業(yè)在降低整體經(jīng)濟的能源密集度方面所帶來的能效提升，例如，造紙業(yè)是能源密集度最高的行業(yè)之一，技術(shù)通過減少對紙張的依賴，肯定產(chǎn)生了巨大的影響。”

　　他引用了Lawrence Berkeley Laboratory的一項研究，該研究表明，更多地使用技術(shù)可以減少三分之一的碳排放增長。東京大學(xué)的另一項研究發(fā)現(xiàn)，日本可以通過信息技術(shù)減少40%或更多的二氧化碳排放量。同樣，美國能效經(jīng)濟委員會估計，IT部門每消耗一千瓦的能源，其他部門就會節(jié)省10千瓦。

　　Galabov說：“看看20世紀70年代美國的能源使用情況，并預(yù)測未來同樣的能源強度水平，如果沒有數(shù)據(jù)中心，我們今天的能源消耗量將顯著增加。”

　　AI如何影響能源消耗

　　GenAI的出現(xiàn)意味著將會有越來越多的問題被問到數(shù)據(jù)中心行業(yè)，從能耗的角度來看，我們的責(zé)任是什么，但Galabov說，需要理解的是，2008至2020年間，盡管全球計算和互聯(lián)網(wǎng)使用量激增，但數(shù)據(jù)中心在全球用電量中所占份額仍保持在1%左右，這些努力強調(diào)了以用電效率(PUE)為核心的效率方面取得的巨大進步，例如：隨著終端用戶轉(zhuǎn)向數(shù)字銀行，美國已有13000多家銀行分行關(guān)閉。

　　然而，AI的增長和GPU的采用即將改變能源使用方程式，NVIDIA對2024年的預(yù)測顯示，與之前的數(shù)字相比，數(shù)據(jù)中心GPU的出貨量增加了一倍以上，這將大大增加電力需求。

　　Galabov說：“隨著越來越多的電力用于AI，數(shù)據(jù)中心在全球電力中的份額在幾年內(nèi)將上升到2%左右。”

　　數(shù)據(jù)中心建設(shè)趨勢

　　除了電力消耗增加外，Omdia預(yù)計美國、歐盟和中國等成熟地區(qū)的數(shù)據(jù)中心建設(shè)步伐將放緩，因為已經(jīng)存在充足的容量，然而，在新興地區(qū)，這一步伐將會加快。Galabov說，非洲、拉丁美洲、中東、印度、泰國和越南都將看到更多的數(shù)據(jù)中心，因此，美國建筑業(yè)占全球總建筑量的比例從2017年的49%下降到今天的35%。

　　Galabov說：“埃塞俄比亞和納米比亞計劃每年將數(shù)據(jù)中心的容量翻一番，盡管他們的起點相對較低，另一個需要理解的因素是，正在進行的數(shù)據(jù)主權(quán)倡議將影響數(shù)據(jù)的存儲位置和最需要新數(shù)據(jù)中心的位置。”

　　除了更多的數(shù)據(jù)中心外，未來幾年，全球的機架密度也將不斷增加。根據(jù)Omdia的數(shù)據(jù)，從2021年的每個機架7千瓦，我們已經(jīng)達到了平均機架密度12千瓦，預(yù)計到2030年，這種上升軌道將繼續(xù)下去，平均功率可能達到20千瓦。

　　效率和可持續(xù)性

　　隨著未來幾年電力使用量和密度預(yù)測的激增，該行業(yè)必須在效率和可持續(xù)性方面加倍努力。Galabov說，我們即將經(jīng)歷新一輪數(shù)據(jù)中心優(yōu)化浪潮，重點是減少IT足跡-整合設(shè)備、減少機械組件、改進電力轉(zhuǎn)換，以及數(shù)據(jù)中心采用AI支持的DCIM和管理系統(tǒng)。

　　Galabov說：“DCIM有機會成為一個集中化的自動化工具，可以跨數(shù)據(jù)中心運行，一直到邊緣。通過用AI豐富DCIM，我們可以最大限度地減少員工短缺的影響，并發(fā)展出進一步提高效率和可持續(xù)性的方法，無論是在IT層面還是在物理基礎(chǔ)設(shè)施層面。”

　　根據(jù)AFCOM的2024年數(shù)據(jù)中心狀況調(diào)查，超過一半的數(shù)據(jù)中心計劃實施太陽能，超過25%的數(shù)據(jù)中心正在添加風(fēng)能，其他人則在考慮核能、氫氣、地?zé)岷碗姵貎δ芟到y(tǒng)(BESS)，這可以通過擺脫對公用事業(yè)的依賴來降低整體能源成本。

　　數(shù)據(jù)中心成了“AI工廠”

　　AI正在生活的方方面面施加影響——包括數(shù)據(jù)中心。在美國，每五個人中就有一個使用過GenAI，許多數(shù)據(jù)中心正處于制定長期AI戰(zhàn)略的規(guī)劃階段。

　　Galabov說：“第一步是將數(shù)據(jù)中心從計算和存儲工廠轉(zhuǎn)變?yōu)锳I工廠。”

　　這需要適應(yīng)更高的密度，并獲得進一步的效率，如改善氣流管理和遏制。他補充說，隨著低成本選擇的出現(xiàn)，預(yù)計液體冷卻也將迅速發(fā)展，例如，一家名為KeenCool的公司已經(jīng)開發(fā)出一種單相液體，其售價是目前其他公司售價的6%。

　　Galabov說：“隨著液體冷卻變得更加大眾化，我們將在直接到芯片和浸入式冷卻市場看到更多的競爭，沉浸式冷卻的價格應(yīng)該會大幅下降。”

　　此外，預(yù)計與交直流功率轉(zhuǎn)換相關(guān)的變化，例如，NVIDIA報告稱，在其DGX服務(wù)器的這些轉(zhuǎn)換過程中，大約有10%的電力損失，正在開發(fā)的系統(tǒng)需要在數(shù)據(jù)中心內(nèi)從交流到直流的轉(zhuǎn)換更少，一些數(shù)據(jù)中心也在尋求通過整合提高效率，例如，一家工廠與戴爾合作，將其IT占用空間減少了90%，能源賬單減少了75%。

　　Galabov說：“未來的數(shù)據(jù)中心最終可能會擁有更少、密度更高的機架，我們一直在通過更高效的冷卻和電力基礎(chǔ)設(shè)施成功降低PUE，但仍有減少電力轉(zhuǎn)換的空間，以解決不必要的電力損失，同時提高IT設(shè)備的利用率。”

　　舊數(shù)據(jù)中心與新數(shù)據(jù)中心

　　Galabov認為，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心應(yīng)該被視為一個重大的成功故事。通過虛擬化、集裝化、軟件定義的架構(gòu)、云和IT整合，他們實現(xiàn)了效率和性能的大幅提升。現(xiàn)在，我們正在通過應(yīng)用程序優(yōu)化以及處理能力和設(shè)計的改進等領(lǐng)域進入數(shù)據(jù)中心利用的新時代，谷歌就是一個很好的例子：在媒體處理方面，它部署了高度優(yōu)化的服務(wù)器，現(xiàn)在他們用一臺包含低功耗ASIC的新服務(wù)器取代了五臺運行YouTube的舊服務(wù)器。

　　Galabov說：“新的數(shù)據(jù)中心將為AI優(yōu)化其物理基礎(chǔ)設(shè)施，液體冷卻已經(jīng)針對AI進行了優(yōu)化，我們很快就會看到集中式的、AI驅(qū)動的能源管理系統(tǒng)。”