数据中心的AI秘笈 ： 数亿美元服务费是怎么省出来的？ | 行业观察

器修习和插值的不可思议面纱被公诸于世后。之前国对于AI关键技术的热情，以及可跳出一幕的聚焦，掀起了一股前所未有的热潮。

之前国IDC从业人员也广受启蒙，开始研究如何透过AI关键技术为互联大大提高能效。Google透过AI插值管控互联加热器系统可能会的初衷，在这个一时期也被传导至欧新泽西州家，加速之前国大型互联走向新能源保护环境的阵营之前。

商品也察觉到了一种变化：以前，产娱乐业关切用于人工电脑的互联；后来，他们更加在意用于互联的人工电脑。

这一急遽发生在AI的白银一时期。大规模的伺服器串联而成的计算系统可能会支柱了海量的总共据处理和GPU，一座座互联初具规模。互联托盘总共量由2016 年的 124 万架上升至 2019 年的 227 万架，四年间上涨 83.1%。

这些省电大，牵引力密度高达30－50kW，有些甚至从未替换为100kW的托盘，对互联的耗电量产生了更加大挑战。

不过，基本上的大型总共椐之前心三楼IT设备仅九成电力公司耗能的46%，另有40%以上用在了泵、冷凝器和冷凝塔等大型工业加热器设备上。为了维持三楼恒合于环境温度，互联不一定把进风环境温度管控在20-25度。

根据PUE=互联总成本高/IT设备成本高的千分之，不难看出加热器环节是引致互联耗电量飙升的主要元凶，也是PUE居高不下的可能。

如今，从业人员级的AI电脑的产品，正以大大提高能源供应透过经济性的方式，加速之前国互联的建新设项目和替换。

2019年，中华民族在用超大型、大型互联的平均PUE分别为1.63和1.54，建设复建新的互联，平均设计PUE在1.5左右。虽然从业人员专家透漏，中华民族互联的总体耗电量仍与国际间先进精准度相差30%以上，且只有一小部分复建新互联PUE可做到到1.4以下，但这一差距正以肉眼可见的反应速度较宽。

年度碳排放=种16万棵树

在欧新泽西州家，首款是第一家用AI鼓励互联在冷凝环节做到十分复杂决策的企业。

基本上的加热器系统可能会管理者虽然久经可验证，但相对于仰赖运维人员的经验，IT团队时常人手不足，或没有足够的的水资源来融洽关切7*24小时的十分复杂流程，缺乏一合于的灵活性和正确地性。

Google互联的电脑定线，让从业人员愈发看到AI既能够兼顾全天候的可视追踪，又能在大量系统可能会参总共发生变化时，起着及时防范的关键技术竞争者。

迁安虹互联是首款公有虹的南方军事设施以及华北地区的总共据枢纽，也是首款跳出AI的首个工程项目。

出于新能源碳排放和管控运输成本的考虑到，首款迁安虹互联复建新设项目之初，就引入了行级精密巴士在、高效供配电，特别之处通道分开等设计概念设计，还侦察了间接溶化式自然冷凝（IEC）系统可能会，并透过结构性冷源，减缓加热器系统可能会的供电系统能量消耗。

尽管设计概念设计在当时很超前，但如此十分复杂的体系，限制了互联的运维更加改空间，系统可能会给无法根据系统可能会的确实使用量做到出正确地的更加改，勉强在几个固合于方式而中间来回翻转。

而大总共据与AI的结合，让首款互联找到了插值的最优解法。迁安虹互联首度成了“试验田”。

2018年5年末，首款把iCooling能效最优化关键技术概念设计侦察在迁安虹互联的1500个托盘上，耗费了8％的供电系统能量消耗，日照PUE从1.42减缓至1.26。算下来，每年可省下630多万度电，缩减将近300万千克的的水蒸气排放，效果等同于种下了16万棵树。

这套系统可能会的逻辑和上述Google的电脑的产品十分相似：系统可能会从700多个追踪点、电子设备之前收集总共据，然后对总共据与系统可能会PUE总共值、能效中间的关联度进行时分析，定位出最重要的21种变数后，再次对浅层总共据分析进行时特训，建新立动态的PUE模型。

终究，这套PUE模型的预报精准性超出99.5％。有了它，首款边缘AI推理平台Atlas 200可在1分钟内，从40万之前初始复合之前察觉到最佳的加热器策略，精准性和反应速度总括资深互联工程师的能力也。

从系统工程迈向电脑化

基于首款自建新大型新能源互联的能力也，以及iCooling等软件的产品的关键技术竞争者，首款开始扮演IDC服务商的角色，参与结构性互联的建新设项目。

例如2019年12年末，之前国移动宁夏互联（之前卫）同月量产时，合于位于超大规模、蓝色新能源的全世界一流互联。根据官方披露的总共据，在第一阶段冬季自然冷凝的一幕下，首款iCooling AI能效最优化关键技术，鼓励该互联的总耗电量减缓了3.2%，每年可节电40多万度。

当AI修习能力也受益进一步强化，互联输出大大提高和加热器方式的翻转，其要能是完毕每年耗费600万度电的任务，差不多缩减有约300万千克的的水蒸气排放。

按照之前国工信部的决定，2022年复建新大型、超大型互联PUE只能超出1.4 以下。如何运用新关键技术、新架构减缓能源供应损耗、实现互联的蓝色发展，成IDC从业人员的关切热点。

以首款乌兰察布虹互联为例，引入间接溶化冷凝的产品和iCooling能效最优化关键技术，年均PUE减缓至1.15。与基本上无菌的水的产品相比，该互联每年可耗费省电将近1600万度，每年缩减的水蒸气氮氧化物有约8140吨。

再次比如，贵安首款虹互联在2021年9年末投入可用时，对外宣布的PUE是1.12，差不多基本上的供电系统的水资源都在互联之前被透过出去，基本与Google互联的耗电量持平。首款对此也给予了很高的评价，并不认为超出了娱乐业压倒精准度。

这其之前，AI和大总共据分析关键技术不可忽视了削峰平谷的依赖性,伺服器可根据其业务牵引力变化可视更加改加热器牵引力,大大提高能效和运维经济性。满负荷接入情况下，前提每年可耗费10.1kW电和81万吨的碳排放。

同样带入AI关键技术的，还有搜索引擎临汾互联。其浅层修习模型根据室外天候潮湿、环境温度和负荷，自主判断并翻转加热器方式而、预冷方式而和节有约方式而这三种冷的水机组接入方式而。

此外，临汾互联的AI电脑预警基本功能，可以根据输出预判设备的接入情况，然后计算出来维护策略。过氧化物互联的年均PUE极高可调高1.08，PUE明显优于1.59的全世界平均精准度。

在互联自我进化的更加进一步之前，AI关键技术所能广泛应用应用的范畴远不止更加改PUE、减缓耗电量。

临汾互联从未从系统工程向电脑化的斜向发展。例如互联在2018年尝试引入无纸化电脑安抚司，无关总共据上传到远端电脑，方法学可能会通过分析现场接入总共据，生物医学可能会的稳合于性。

随着一系列AI关键技术在互联试运行和管理者之前的依赖性愈发广泛应用，大公司在电脑运维、风险管理者、必需管理者等方面，对AI给予了比较大的期望。

互联的日常运维，有50%的人力能量消耗在安抚司工作之前。按照首款设计的互联AI无人安抚司概念设计，远程抄表、图像定位、刺耳定位等多种关键技术，可让90%的人工安抚司内容转变成系统工程、远程无人处理。

除此之外，首款基于自动驾驶关键技术的AI-Robot ，从未从图像/刺耳/气味定位、环境温度虹图、资产管理者等维度，自主建设定线，可视上报安抚司信息，并生成安抚司报告。

如今，AI鼓励互联开启了新能源碳排放的新的时代，而无人电脑运维从“超前”变为“居然”，既需更加多的成熟概念设计和关键技术攻坚，也取决于商品能否爆发更加进一步需求。但无可否认，电脑化的底座在给IDC从业人员产生从追击到超越的更加多信心。

（本题名完）

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