AI算力狂飆帶來能源困局?清華大學李震深剖數(shù)據(jù)中心能源資源管理

3月20日消息(苡臻)當前,AI浪潮洶涌,隨著DeepSeek等AI大模型的迅速普及與用戶量激增,算力需求正呈現(xiàn)指數(shù)級增長。國際數(shù)據(jù)公司(IDC)發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示,2024年,中國智能算力規(guī)模達725.3百億億次/秒(EFLOPS),同比增長74.1%,增幅是同期通用算力增幅(20.6%)的3倍以上。

同時,算力正成為耗電大戶。據(jù)國際能源署(IEA)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)中心的用電量已占全球總用電量的1.5%至2%,大致相當于整個英國的用電量,到2030年,這一比例預計將上升至4%。在這場算力狂飆的背后,數(shù)據(jù)中心該如何實現(xiàn)能源資源的高效利用與可持續(xù)發(fā)展?

近日,在以“攜手同行,共筑綠色未來”為主題的“算電協(xié)同綠色發(fā)展及應用跨行業(yè)生態(tài)論壇”期間,清華大學長聘教授、博士生導師李震接受C114等媒體采訪,圍繞“數(shù)據(jù)中心能源資源管理的挑戰(zhàn)與對策”,從五個方面深度剖析數(shù)據(jù)中心低碳轉型的突圍密碼。

算力狂飆下的低碳電力供應

近年來,大語言模型、自動駕駛、語音助手、圖像識別等實時應用廣泛普及,數(shù)據(jù)中心算力需求及能耗需求均呈爆發(fā)式增長,平衡算力需求與能耗壓力是當前亟待解決的問題。

那么,該如何降低數(shù)據(jù)中心服務器電耗?李震表示,要提高算效來降低電耗。一方面,可以就近接入風光電,利用自身UPS儲能調峰。另一方面,可通過預測任務需求和資源使用情況,動態(tài)調整資源分配,將任務分配到最合適的服務器上。當任務較少時,也可以通過關閉或休眠閑置服務器,以提高算效。

不僅如此,數(shù)據(jù)中心進行需求側響應,實現(xiàn)柔性用電也是低碳電力供應的重要一環(huán)。

具體而言,基于數(shù)據(jù)中心業(yè)務的實時性,可通過調整業(yè)務時間來調節(jié)負荷實現(xiàn)柔性用電;也可通過調整服務器負載的并行規(guī)模和時間分布,實現(xiàn)電力靈活性響應;利用算力網(wǎng)的任務可調度性,實現(xiàn)電力與算力的空間上的供需平衡;利用數(shù)據(jù)中心的UPS建立儲能系統(tǒng),動態(tài)地將儲能電池分為備電與靈活調度兩部分,這既能保證供電可靠性,還可以通過峰谷電價差實現(xiàn)套利;此外,還可推進鋰電池在數(shù)據(jù)中心的應用,研究電池可調度容量刻畫與電池充放電策略。

根據(jù)不同發(fā)熱密度選擇冷卻方式

冷卻技術是數(shù)據(jù)中心的“溫控命脈”,其性能優(yōu)劣直接關乎數(shù)據(jù)中心的穩(wěn)定運行與能源利用效率。

李震指出,目前數(shù)據(jù)中心主要有七個高效冷卻方向,包括優(yōu)化氣流組織、充分利用自然冷源、縮短氣流輸運距離、調整運行控制策略、高功率機柜、研發(fā)新型液冷介質、構建新型散熱末端方式。

冷卻系統(tǒng)在保障運行安全與能效指標之間的權衡至關重要。數(shù)據(jù)中心的冷卻系統(tǒng)應起好輔助設施的作用,提高自身能效,爭取能夠應對服務器負載的各種變化情況,在保證服務器運行安全的條件下提高自身能效。在這種情況下,既不能過度犧牲服務器性能,也不能過分依賴算力調度。

對于冷卻方式的采取,李震則認為,“核心是要根據(jù)不同的發(fā)熱密度來選,并不是液冷一定就適合。”傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心單機柜功率為3-5kW,隨著AI算力的發(fā)展,機柜功率進一步提升至15-30kW,目前市面上投入使用的機柜最高功率密度為35kW。行業(yè)預測到2030年,單機柜功率可突破50kW。“液冷技術是高密度機柜冷卻的主要解決方案,但風冷技術也可以滿足50kW的冷卻需求。”此外,在自然冷源利用方式上,有空氣干冷冷卻、直接蒸發(fā)冷卻、間接蒸發(fā)冷卻、利用水庫水、利用海水這五種選擇。

李震強調,當前,數(shù)據(jù)中心對冷卻能力的需求與冷源自身的特性存在時間與空間上的不協(xié)調。為此,在空間布局上,可以將算力資源調度部署到多個數(shù)據(jù)中心或邊緣計算節(jié)點;在時間調節(jié)上,通過水蓄冷等蓄冷技術來提高冷卻系統(tǒng)自身柔性。

另外,提高已有冷卻系統(tǒng)的運行效率也不容忽視。“云計算和AI數(shù)據(jù)中心的負載需求不斷變化,如果冷卻系統(tǒng)不能精準地根據(jù)負載變化調整冷卻策略,可能會導致冷卻過剩或不足。”應結合機器學習等方法實現(xiàn)冷卻系統(tǒng)能耗預測,通過遺傳算法等方法獲取系統(tǒng)最優(yōu)運行參數(shù),從而精準熱控制系統(tǒng)運行,提高能效。

減少數(shù)據(jù)中心水資源消耗與浪費

目前,數(shù)據(jù)中心傳統(tǒng)冷卻系統(tǒng)廣泛依賴水資源進行散熱,傳統(tǒng)冷卻塔系統(tǒng)的用水量占數(shù)據(jù)中心總用水量的75%以上。

李震表示,數(shù)據(jù)中心應重視節(jié)水設備和技術,如采用節(jié)水式冷卻塔,節(jié)水噴頭等。在水資源匱乏地區(qū),可考慮使用氟系統(tǒng)或干冷冷系統(tǒng),減少對水資源的依賴。

同時,還要減少數(shù)據(jù)中心水資源浪費??梢詫崟r監(jiān)控水資源使用情況,及時發(fā)現(xiàn)并解決浪費問題;通過安裝廢水處理設備,對冷卻水進行凈化處理后再次用于冷卻;在降雨較多的地區(qū),利用雨水收集系統(tǒng)為冷卻系統(tǒng)提供補充水源;采用高效水處理技術,延長冷卻水的使用周期,減少補充水的需求。

挖掘數(shù)據(jù)中心余熱價值

據(jù)估計,我國2021年數(shù)據(jù)中心可回收的余熱量共計2.3億GW,余熱溫度大多在17℃-50℃之間。

李震表示,目前電直熱和電熱泵等電氣化供熱得到高度重視,電動熱泵將低品位熱量提升溫度后加以利用,其能源利用效率高。未來的低碳供熱模式將以余熱利用為主,而數(shù)據(jù)中心恰好擁有豐富的余熱資源。

那么,數(shù)據(jù)中心應如何進行余熱回收?他指出,大型數(shù)據(jù)中心夏季余熱回收后可用于跨季節(jié)儲熱,中小型數(shù)據(jù)中心可用于生活熱水供熱。冬季可回收余熱主要用于供暖及生活熱水供應。“余熱回收利用大多適用于冬季的北方。”

“但是余熱回收利用最大的問題不是技術,而是機制。”數(shù)據(jù)中心的余熱回收如何進行責任分攤?

他認為,回收數(shù)據(jù)中心余熱用于冬季供暖的需求來源于熱用戶,能耗及費用理論上應由熱用戶承擔。以熱用戶為分析對象,利用數(shù)據(jù)中心余熱會是一種比較經(jīng)濟的方案。

同時,數(shù)據(jù)中心也可以直接提供余熱,與熱用戶共同分攤費用,或根據(jù)余熱利用率抵扣電耗,以減少余熱回收環(huán)節(jié)對數(shù)據(jù)中心PUE指標的影響。

能效應算 電 碳 冷 水等多維度評估

在數(shù)據(jù)中心領域,能效評估始終是行業(yè)關注的焦點。長期以來,PUE(電能利用效率),在這一評估體系中占據(jù)主導地位。PUE 數(shù)值越趨近于1,表明能效水平越好。

李震則表示,數(shù)據(jù)中心的傳統(tǒng)能效指標PUE不夠全面,在推進數(shù)據(jù)中心低碳高效發(fā)展可能會導致PUE的降低。

在對數(shù)據(jù)中心能效進行評估時,評估體系應以PUE為主,同時結合CUE碳效、WUE水效、CE算效比、可再生能源利用率、上架率等指標,全面衡量能源利用效率。“不能一刀切,僅用一個指標衡量是不對的,需全面考量。”

與此同時,他認為,在雙碳背景下,數(shù)據(jù)中心應從三方面探索發(fā)展路徑:

一是提高能效,降低需求電量。提高服務器算效,提高單位電力能夠產(chǎn)出的效益;同時提高冷卻系統(tǒng)等設施的能效,保證冷卻效果的同時降低能耗。二是提高綠電比例??山Y合儲能儲熱蓄冷等技術提高系統(tǒng)柔性,同時推進算電協(xié)同,結合算力調度與分布式可再生能源構建新能源微電網(wǎng)。三是構建資源全周期利用體系。將回收數(shù)據(jù)中心余熱,變“廢熱”為“負碳”,并且降低數(shù)據(jù)中心水資源消耗,構建水資源循環(huán)利用體系,提高水效。

采訪最后,他總結道,面對數(shù)據(jù)中心千差萬別的狀況,在低碳電力、冷卻系統(tǒng)、水資源、余熱以及能效評估這五個關鍵領域,應具體情況具體分析,靈活調配資源,適配不同場景,突破機制阻礙,構建全面體系,讓數(shù)據(jù)中心在算力持續(xù)爆發(fā)式增長浪潮中實現(xiàn)綠色可持續(xù)發(fā)展。

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2025-03-20
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