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数据中心|数据中心“吃掉”三峡大坝和葛洲坝：科技巨头也得拉闸限电？( 二 )


同年 ， 阿里巴巴就在“风电之都”张北打造了两座绿色数据中心 ， 采用了阿里云自主研发的飞天操作系统 ， 可以将单集群上万台服务器连接成一台“超级计算机” ， 用一半的电就能创造同等计算能力 。
另外 ， 阿里利用张北气温低、空气干净的优势 ， 采用“新风自然冷技术”和“水侧自然冷技术” ， 用自然冷源为服务器降温 ， 全年大约只有15天的时间需要开启传统压缩机空调 ， 仅制冷能耗就可以降低59％ 。
数据中心|数据中心“吃掉”三峡大坝和葛洲坝：科技巨头也得拉闸限电？
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数据中心新风自然冷系统
当然 ， 我国科技巨头致力于“节能” ， 外国科技巨头也如是 。
比如 ， Facebook将数据中心建在北极圈内 ， 当地气温接近零下50度 ， 外界的冷空气被泵进中心大楼内 ， 服务器产生的大量热空气和进来的冷空气循环交换 ， 形成自然冷却的过程 。
又比如 ， 微软将数据中心沉落海底 。众所周知 ， 世界上深海海水一直很冷 ， 它可以为微软的数据中心提供随时且免费的高效冷却方式 。
细心观察不难发现：科技巨头的种种措施都是为了利用自然冷源给数据中心提供更高的能效 ， 减少制冷方面能耗的损失 。
虽然科技巨头们加大利用自然冷源等思路是正确的 ， 但是目前也只能降低一小部分的消耗 。
如果在这个基础上 ， 数据中心要“节能更大化”该何去何从？
（三）“节能更大化”路在何方？
针对这个问题 ， 浪潮数据中心业务技术负责人告诉雷锋网：“主流的节能方法是“配电环节”和“制冷环节” ， 但是由于配电环节已经相当成熟 ， 提升空间有限 。因此 ， 节能的可操作性空间是在“制冷环节” 。
以浪潮&LHAASO（高海拔宇宙观测站）合作为例 ， 建立在LHAASO观测基地的稻城海子山数据中心海拔4410m ， 是全球最高的数据中心之一 。与标准大气压相比 ， 4410m海拔处 ， 空气密度是原密度的60% ， 常规风冷方式冷却效率降低40% 。低效率的风冷会造成芯片局部热点 ， 导致芯片降频或者死机 。
为此 ， 浪潮采用冷板式液冷技术 ， 通过液体冷却方式对芯片降温 ， 使芯片低于临界安全温度10~20℃安全稳定运行 ， 不受海拔作用影响 ， 提高能源利用率 。
无论是腾讯在山里建数据中心 ， 亦或是阿里的浸没式液冷 ， 其实跟LHAASO的案例是一样的道理 。虽然技术原理可能有区别 ， 但究本质都是利用自然冷源 ， 提升能源利用率 ， 减少用电消耗 。
浪潮数据中心业务技术负责人进一步补充道："节能最大化 ， 根本上需要技术的不断迭代 ， 节能技术要逐步解决运维复杂、操作复杂的问题 ， 走向“好用”、“易用” ， 从而降低数据中心的能源使用率 。"
除了技术迭代 ， 数据中心从东部沿海向西部内陆迁移也是“节能更大化”另一条好路 。
前些年 ， 大部分企业都是在业务丰富的东部地区建立数据中心 。随着东部数据中心变得饱和 ， 加上数据中心的建设审批变得更加严格 ， 现在很多企业都会将部分数据中心建设在西部 ， 利用西部地区的太阳能发电 ， 这也能提高可再生能源的利用率 。
浪潮数据中心业务技术负责人还告诉雷锋网(公众号：雷锋网)：
当然 ， 生态很关键 。只有几家科技巨头发力节能 ， 致力于碳中和作用是相对微小的 。要打通行业上下游 ， 整个产业链一起努力才能加速节能最大化 。”
（四）生而畸形的AI ， 跳不出耗电的死胡同
尽管科技巨头不断通过一些物理和工程手段去降低数据中心等平台的能耗 ， 但从另外一方面来讲 ， 企业所采用的部分技术 ， 生而不具备绿色基因 。
如当前人工智能的核心驱动技术深度学习 ， 天生需要强大算力和强大功耗支撑 ， 而且模型训练方法异常的粗暴 。
现阶段的AI ， 并不具备类似人类智慧一样举一反三和推理的能力 ， 它的部分智能建立在“暴力计算”的基础之上 。深度学习的研究内容很简单 ， 就是罗列大量的数字进行运算 。但这种方法无需通过颠覆性模式创新来实现 ， 只需要提高算力 ， 也就是堆芯片量即可 。


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