中國信通院郭亮：數(shù)據(jù)中心發(fā)展綜述-每日快報

0引言

當(dāng)前，全球數(shù)字經(jīng)濟高速發(fā)展，數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速推進。在線辦公、智能駕駛等智能化數(shù)字應(yīng)用不斷涌現(xiàn)，極大地推動了生產(chǎn)力向前發(fā)展，提升了社會總體生產(chǎn)效率。數(shù)字應(yīng)用場景的落地離不開算力的支撐，數(shù)據(jù)中心是融合計算、存儲和網(wǎng)絡(luò)能力，對外提供高性能算力的核心載體，也是承載各類信息技術(shù)應(yīng)用，推動數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的重要底座[1]。美日歐等世界主要國家和地區(qū)均在加速推動數(shù)據(jù)中心建設(shè)，通過政策引領(lǐng)、資金扶持等手段促進算力產(chǎn)業(yè)發(fā)展。如圖1所示，截至2021年年底，全球算力總規(guī)模達到521 EFLOPS（FP32），美、中、日、德、英算力規(guī)模位居世界前列，分別占比31%、27%、5%、4%、3%[2]。筆者重點對數(shù)據(jù)中心算力布局、算力類型、算力網(wǎng)絡(luò)、算力運維、算力調(diào)度、綠色低碳和算力賦能等方面進行分析和研究，以期為算力技術(shù)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供借鑒。

圖1 2021年全球算力規(guī)模情況

【資料圖】

1 發(fā)展現(xiàn)狀

1.1 我國整體情況

近年來，我國數(shù)據(jù)中心機架規(guī)?？焖僭鲩L。中國信息通信研究院統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，截至2022年年底，我國在用數(shù)據(jù)中心機架總規(guī)模超過650 萬標(biāo)準(zhǔn)機架，算力總規(guī)模為180 EFLOPS（FP32），近五年年均增速超過30%，算力規(guī)模排名全球第二。

長期以來，我國數(shù)據(jù)中心呈現(xiàn)東密西疏、東多西少的布局特點。我國東部地區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程較快，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平較高；而西部地區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程相對緩慢，算力需求相對較低。從省市數(shù)據(jù)來看，江蘇、上海、廣東、河北算力規(guī)模較高，均超過10 EFLOPS（FP32）。北京、浙江、貴州、山東、內(nèi)蒙古算力規(guī)模處于第二梯隊，均超過5 EFLOPS（FP32）[3]。在數(shù)據(jù)中心總體規(guī)模增長的同時，我國數(shù)據(jù)中心行業(yè)市場收入也在不斷提升。2022年，我國數(shù)據(jù)中心行業(yè)市場收入近2 000 億元，近三年年均復(fù)合增長率達到30.69%[4]。未來，隨著我國各地區(qū)、各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入推進，數(shù)據(jù)中心市場有望持續(xù)保持增長態(tài)勢。

1.2 各樞紐情況

“東數(shù)西算”工程通過設(shè)立八大樞紐節(jié)點和十大數(shù)據(jù)中心集群引導(dǎo)我國數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)均衡布局、協(xié)同一體發(fā)展。樞紐節(jié)點的選取過程充分考察了各地區(qū)資源、能源、氣候等地理自然因素以及各地區(qū)算力需求狀況，在此基礎(chǔ)上確立了京津冀、長三角、粵港澳大灣區(qū)、成渝、貴州、內(nèi)蒙古、甘肅、寧夏八大樞紐節(jié)點。其中，京津冀、長三角、粵港澳大灣區(qū)、成渝樞紐節(jié)點的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度較高，算力需求旺盛，數(shù)據(jù)中心可重點支撐工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、金融證券、災(zāi)害預(yù)警等高頻實時交互的業(yè)務(wù)需求；貴州、內(nèi)蒙古、甘肅、寧夏等西部節(jié)點自然資源充沛、氣候適宜，適合開展數(shù)據(jù)中心的綠色低碳化建設(shè)，可重點承接全國范圍的渲染加工、離線分析、存儲備份等非實時算力需求。

目前，八大樞紐均在積極推動數(shù)據(jù)中心相關(guān)項目落地，并構(gòu)建完善的算力產(chǎn)業(yè)生態(tài)，全面提升本地區(qū)算力服務(wù)水平。具體來看，長三角樞紐蕪湖集群已簽約投建多個算力項目，如推動中國電信全國一體化算力網(wǎng)絡(luò)長三角國家樞紐節(jié)點蕪湖數(shù)據(jù)中心集群建設(shè)運營，依托瓏騰數(shù)據(jù)打造圍繞無人駕駛、人工智能、云計算的高新算力服務(wù)產(chǎn)業(yè)園，依托安恒信息投資建設(shè)“數(shù)盾”產(chǎn)線長三角總部基地，保障算力服務(wù)可靠安全等；粵港澳大灣區(qū)樞紐韶關(guān)集群開展《韶關(guān)數(shù)據(jù)中心集群產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》等編制工作，積極培育上下游產(chǎn)業(yè)；寧夏樞紐重視集群高質(zhì)量發(fā)展，2022年8月，北京市通信管理局、寧夏回族自治區(qū)通信管理局、中國信息通信研究院等單位聯(lián)合主辦“全國一體化算力網(wǎng)絡(luò)國家樞紐節(jié)點（北京·寧夏）高質(zhì)量發(fā)展研討會”，研究探討全國一體化算力網(wǎng)絡(luò)國家樞紐節(jié)點建設(shè)的新問題、新趨勢，推動信息通信行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

1.3 非樞紐情況

《全國一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系算力樞紐實施方案》對樞紐節(jié)點以外地區(qū)數(shù)據(jù)中心建設(shè)的發(fā)展方向也給出了相應(yīng)指引：對國家樞紐節(jié)點以外地區(qū)，要重點建設(shè)面向本地區(qū)業(yè)務(wù)需求的數(shù)據(jù)中心；根據(jù)發(fā)展需要，適時增加國家樞紐節(jié)點。隨著我國數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入推進，越來越多的非樞紐節(jié)點地區(qū)認(rèn)識到了發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟、加強數(shù)據(jù)中心算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的重要性，紛紛強化本地區(qū)算力產(chǎn)業(yè)的政策引領(lǐng)和產(chǎn)業(yè)扶持，打造具有地方特色、輻射周邊區(qū)域的數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)集群，成為“東數(shù)西算”工程下非樞紐節(jié)點全國一體化算力網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的重要補充。

2 發(fā)展特點與趨勢

2.1 多類算力并駕齊驅(qū)

2.1.1 通用算力

通用算力是以中央處理器（Central Processing Unit，CPU）為基礎(chǔ)構(gòu)成，以通用數(shù)據(jù)中心為承載主體，通過CPU提供強大的業(yè)務(wù)流程邏輯處理能力。同時，通用算力可實現(xiàn)計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)、安全等功能的高效協(xié)同，面向電子商務(wù)、即時通信、遠程辦公等互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用提供算力服務(wù)，是一種應(yīng)用最為普遍的算力服務(wù)形態(tài)。在我國總體算力構(gòu)成中，通用算力規(guī)模占比最高，超過70%。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入推進和數(shù)字經(jīng)濟的快速發(fā)展，通用算力規(guī)模總量仍將進一步提升。但通用數(shù)據(jù)中心增速預(yù)期將低于智算算力，整體占比或有所下降。

2.1.2 智算算力

智算算力是以圖形處理器（Graphics Processing Unit，GPU）、現(xiàn)場可編程邏輯門陣列（Field Programmable Gate Array，F(xiàn)PGA）、專用集成電路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）等異構(gòu)計算芯片為基礎(chǔ)構(gòu)成，以智算中心為承載主體，通過GPU等異構(gòu)芯片提供高并發(fā)、大規(guī)模的并行計算和矩陣運算能力，具備渲染、推理和模擬能力，可面向智能駕駛、人臉識別等人工智能應(yīng)用提供智算服務(wù)的一種算力服務(wù)形態(tài)。我國智算算力發(fā)展起步較晚，但隨著人工智能應(yīng)用的興起，智算算力發(fā)展非常迅速。未來，智算算力將成為全球算力競爭的關(guān)鍵賽道。相對歐美國家，我國在GPU等異構(gòu)芯片研發(fā)生產(chǎn)方面處于劣勢，智算算力發(fā)展存在潛在風(fēng)險，亟需強化智算算力技術(shù)和產(chǎn)業(yè)投入，提升智算能力。

2.1.3 邊緣算力

邊緣算力是指靠近用戶側(cè)，實時性較高的算力服務(wù)形態(tài)，以邊緣數(shù)據(jù)中心或邊緣機房為主要承載主體，可部署于工廠廠房、樓頂、車間等位置，由于廠房、樓頂?shù)任恢孟鄬ΚM小，且空間環(huán)境相對復(fù)雜，因此邊緣服務(wù)器規(guī)格通常較小[5]。隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智慧城市等智能應(yīng)用場景的不斷擴展，以及智能終端傳感設(shè)備、移動通信設(shè)備的快速發(fā)展，邊緣算力需求也在不斷提升，進一步激發(fā)了邊緣算力市場的發(fā)展。

盡管邊緣計算具有敏捷性、便捷性等特征，能夠就近提供算力支持，但是其算力規(guī)模通常較小，難以滿足算力需求較高的應(yīng)用，因此在實際的算力應(yīng)用中通常采用云邊協(xié)同的算力供給方案。云邊協(xié)同是一種協(xié)同利用云端算力和邊緣算力，為用戶提供算力服務(wù)的形式，同時兼具云端算力規(guī)模大、可靠性強、邊緣算力靠近用戶、敏捷性高等特點，可更好地滿足高實時性、大數(shù)據(jù)量的算力需求場景。

2.2 算力網(wǎng)絡(luò)日漸重要

2.2.1 數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)

數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)（Data Center Networking，DCN）通常是指數(shù)據(jù)中心內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)，主要用于實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心內(nèi)計算、存儲設(shè)備間的數(shù)據(jù)傳輸，以及數(shù)據(jù)中心內(nèi)外部數(shù)據(jù)交互。隨著計算和存儲資源的池化和虛擬化發(fā)展，數(shù)據(jù)中心承載業(yè)務(wù)需求快速提升，計算設(shè)備、存儲設(shè)備間的數(shù)據(jù)交互變得更加頻繁，東西向流量快速增長，DCN性能要求不斷提升。在網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)上，大二層胖樹結(jié)構(gòu)在數(shù)據(jù)中心內(nèi)得到了廣泛應(yīng)用，蜻蜓（Gragonfly）、偶圖（BiGraph）等架構(gòu)也有一些部署。

高性能DCN成為重要研究方向。在傳統(tǒng)DCN網(wǎng)絡(luò)中，服務(wù)器間主要采用無限帶寬（InfiniBand，IB）網(wǎng)絡(luò)連接，服務(wù)器與存儲設(shè)備間主要采用光纖通道（Fibre Channel，F(xiàn)C）網(wǎng)絡(luò)連接，前端網(wǎng)絡(luò)則以網(wǎng)際互連協(xié)議（Internet Protocol，IP）網(wǎng)絡(luò)為主，這種差異化的網(wǎng)絡(luò)連接形式不利于提升數(shù)據(jù)中心內(nèi)的數(shù)據(jù)傳輸效率。同時，IB和FC具有較高的網(wǎng)絡(luò)建設(shè)與運維成本以及受限的供應(yīng)情況，一定程度上影響了數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的高效部署。為了進一步提升計算設(shè)備間、算存設(shè)備間的數(shù)據(jù)傳輸和交互能力，中國信息通信研究院、中國電信集團有限公司、中國移動通信集團有限公司、深圳市騰訊計算機系統(tǒng)有限公司（簡稱騰訊）、百度在線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（北京）有限公司（簡稱百度）和華為技術(shù)有限公司（簡稱華為）等單位積極推動數(shù)據(jù)中心高性能網(wǎng)絡(luò)研究，在IEEE 802面向下一個十年工業(yè)連接活動的網(wǎng)絡(luò)增強（Network Enhancements for the Next Decade Industry Connections Activity，Nendica）工作組發(fā)布了《IEEE 802 Nendica報告：數(shù)據(jù)中心無損網(wǎng)絡(luò)》（IEEE 802 Nendica Report: The Lossless Network for Data Centers）和《IEEE 802 Nendica報告:智能無損數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)》（IEEE 802 Nendica Report: Intelligent Lossless Data Center Networks）兩份白皮書，在國內(nèi)發(fā)布了YD/T 4026-2022《基于遠程直接內(nèi)存訪問的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)技術(shù)要求和測試方法》等一系列國家通信行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

2.2.2 數(shù)據(jù)中心互聯(lián)

數(shù)據(jù)中心互聯(lián)（Data Center Interconnect，DCI）是指實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心間的網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)互通。DCI的部署主要與用戶訪問需求的高速增長，以及業(yè)務(wù)連續(xù)性需求的提升等因素有關(guān)。從業(yè)務(wù)訪問量角度來看，在不同的時間段，數(shù)據(jù)中心云資源使用情況存在差異，以電子商務(wù)為例，在特定的促銷期間，其用戶訪問需求激增，原有的數(shù)據(jù)中心云資源無法滿足這種激增的算力需求，就需要通過DCI將本地應(yīng)用請求傳送到其他數(shù)據(jù)中心，緩解本地云資源壓力。從業(yè)務(wù)連續(xù)性角度來看，隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的逐步深化，越來越多的業(yè)務(wù)向云上遷移，對于一些安全性、連續(xù)性要求較高的業(yè)務(wù)，如金融交易、企業(yè)資源計劃（Enterprise Resource Planning，ERP）、移動辦公等，一旦發(fā)生信息系統(tǒng)崩潰或數(shù)據(jù)丟失，將可能對企業(yè)造成巨大的損失。為了確保業(yè)務(wù)的連續(xù)性和數(shù)據(jù)的安全性，往往需要通過異地災(zāi)備來實現(xiàn)數(shù)據(jù)級或應(yīng)用級災(zāi)備，異地災(zāi)備的實現(xiàn)同樣離不開數(shù)據(jù)中心間網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)的支持。隨著各類資源池的增大，DCI必然會發(fā)揮更重要的作用。

2.3 算力運維智能發(fā)展

數(shù)據(jù)中心是資源密集型、技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)，隨著數(shù)據(jù)量的高速增長，新建數(shù)據(jù)中心以大規(guī)模、超大規(guī)模為主，在應(yīng)對物理基礎(chǔ)設(shè)施局部故障或突發(fā)故障時，因海量“風(fēng)火水電”設(shè)備的技術(shù)較為繁雜，需要專業(yè)的技術(shù)人員進行服務(wù)和支持，由此孕育出智能運維的市場機會。開放數(shù)據(jù)中心委員會調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，2022年，我國數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施運維市場超過100 億元，且近5年的市場增長率都超過20%。

2.3.1 智能監(jiān)控

為應(yīng)對數(shù)據(jù)中心向綠色化、集約化、智能化建設(shè)發(fā)展演進過程中的新需求，數(shù)據(jù)中心運維管理由人力驅(qū)動的被動體系逐步向智能化技術(shù)驅(qū)動的主動體系演進，運維管理生命周期的起點是將監(jiān)控信息進行標(biāo)準(zhǔn)化收集和管理。早在2015年，百度、騰訊、阿里巴巴集團控股有限公司（簡稱阿里）等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)已經(jīng)開始研究“風(fēng)火水電”設(shè)備應(yīng)向監(jiān)控系統(tǒng)提供的監(jiān)控點位信息，完成了點位數(shù)量、名稱、精度、單位、取值定義等方面的標(biāo)準(zhǔn)化工作，定義了數(shù)據(jù)中心配電類、環(huán)境類、弱電類基礎(chǔ)設(shè)施應(yīng)滿足的監(jiān)控指標(biāo)，在開放數(shù)據(jù)中心委員會發(fā)布了《互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控指標(biāo)規(guī)范》等技術(shù)規(guī)范，縮短了數(shù)字化管理系統(tǒng)的建設(shè)工期并且降低了難度，提升了運維工作與管理效率。

2.3.2 智能管理

數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施管理等數(shù)字化管理系統(tǒng)的建設(shè)與應(yīng)用也經(jīng)歷了近10年的發(fā)展期，早期的信息技術(shù)無法滿足數(shù)據(jù)中心智能化監(jiān)控與管理的需求，倒逼數(shù)據(jù)中心企業(yè)不斷融合新技術(shù)并應(yīng)用到運維過程中，運維軟件層逐漸走深向?qū)?。騰訊、華為等公司探索采用數(shù)字孿生技術(shù)實現(xiàn)對基礎(chǔ)設(shè)施的配電、暖通進行圖形建模，可視化表征實時運行工況。萬國數(shù)據(jù)通過引入智能技術(shù)、可編程邏輯控制器自動控制技術(shù)進行設(shè)施層的智能化建設(shè)，可實現(xiàn)電氣、暖通、安防等設(shè)施的自動化預(yù)測性排障和應(yīng)急處置。數(shù)據(jù)中心智能化運維是一項系統(tǒng)性工程，需要打通從建造到運營、硬件到軟件各個環(huán)節(jié)，除了培養(yǎng)觀念與習(xí)慣之外，還需要結(jié)合業(yè)務(wù)需求，搭建精細化運維體系。

2.4 算力調(diào)度研發(fā)深入

2.4.1 算力對接

我國算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)規(guī)模不斷加快，初步形成了多樣異構(gòu)算力協(xié)同發(fā)展的局面。但是，我國算力供需矛盾依然存在。從地域上來看，我國東部地區(qū)算力需求旺盛，算力供不應(yīng)求；西部地區(qū)算力需求相對較低,算力供過于求。東西部算力資源難以實現(xiàn)有效對接，西部地區(qū)的部分算力資源無法得到有效利用。從企業(yè)角度來看，隨著算力需求的不斷提升，傳統(tǒng)單一、孤立的算力資源在服務(wù)過程中的瓶頸逐漸顯現(xiàn)出來。因此，需要實現(xiàn)多種算力資源的連接，實現(xiàn)算力需求的遷移，更好地應(yīng)對用戶算力需求的增長。我國算力資源在區(qū)域上以及企業(yè)內(nèi)部均需要進行有效的對接。通過跨地域、跨主體的算力資源的統(tǒng)一接入，打造更加泛在的算力資源互聯(lián)環(huán)境。

2.4.2 算力調(diào)度

算力調(diào)度是實現(xiàn)算力供需高效對接的一種重要技術(shù)手段，通過算力調(diào)度可以有效地將算力需求調(diào)度到合適的算力設(shè)施，實現(xiàn)彈性泛在、高效敏捷的算力供給。算力調(diào)度的實現(xiàn)離不開算網(wǎng)資源感知、度量、編排和路由等關(guān)鍵技術(shù)的支撐。
其中，算網(wǎng)資源感知主要對當(dāng)前全網(wǎng)各節(jié)點算力資源、網(wǎng)絡(luò)資源的狀態(tài)進行感知，明確當(dāng)前算力資源、網(wǎng)絡(luò)資源的空余量；算力度量是指使用統(tǒng)一量綱對計算、存儲、通信和安全等資源進行度量，通過算力度量能夠更加全面客觀地評價算網(wǎng)資源調(diào)度和使用的代價；算力編排是指根據(jù)用戶算網(wǎng)資源需求快速分配算力和網(wǎng)絡(luò)資源，并且在算網(wǎng)資源使用完成后快速收回相應(yīng)的資源，更新算網(wǎng)資源信息，為下次資源分配做好準(zhǔn)備，算力資源分配通常是借助相應(yīng)的調(diào)度策略、算法來完成；算力路由是指對算力資源需求和算力資源部署的實時狀態(tài)進行感知，并在此基礎(chǔ)上將算力需求引入到路由域，使應(yīng)用需求能夠沿著最佳路由路徑到達相應(yīng)的算力節(jié)點。整體來看，算力一體化調(diào)度是算力基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展的大勢所趨，但仍需要時間進行技術(shù)的突破與商業(yè)的探索。

2.4.3 算力交易

算力交易是算力調(diào)度進一步市場化、形成成熟的商業(yè)模式的階段。在算力交易平臺的支持下，用戶可以將閑置的算力資源接入到交易平臺，進行共享或售賣，使算力資源在市場機制中得到高效的配置，滿足各類用戶的算力使用需求。算力交易的參與方包括運營商、云廠商、行業(yè)用戶和個人用戶，其中運營商是算力資源和網(wǎng)絡(luò)資源的主要提供者，行業(yè)用戶和個人用戶是算力資源的主要消費者。算力交易平臺提供算網(wǎng)資源的一站式交易，行業(yè)用戶和個人用戶能夠在算力交易平臺上選擇購買供給方的資源。與此同時，行業(yè)用戶和個人用戶也可以作為算力資源的供給方，將自己閑置的算力資源對接到算力交易平臺進行售賣。上海市于2023年2月，基于超算中心發(fā)布了人工智能公共算力服務(wù)平臺，探索算力調(diào)度新模式，以更好地滿足科研機構(gòu)和廣大中小微企業(yè)實際算力需求。

2.5 綠色低碳全面強化

2.5.1 概況

當(dāng)前，我國各行業(yè)均在大力推進節(jié)能減排工作。數(shù)據(jù)中心作為耗能大戶，其耗電量和碳排量不容忽視。從政策角度來看，近年來，我國持續(xù)強化數(shù)據(jù)中心綠色低碳引領(lǐng)，工業(yè)和信息化部發(fā)布《新型數(shù)據(jù)中心發(fā)展三年行動計劃（2021—2023年）》，將綠色低碳作為新型數(shù)據(jù)中心發(fā)展的重要目標(biāo)，并提出通過加快先進綠色技術(shù)產(chǎn)品應(yīng)用、提升能源高效清潔利用水平、優(yōu)化綠色管理能力等舉措，全面提升數(shù)據(jù)中心綠色低碳水平。

從產(chǎn)業(yè)發(fā)展角度來看，提升數(shù)據(jù)中心能效水平能夠促使數(shù)據(jù)中心將更多電能供給到互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)（Internet Technology，IT）設(shè)備上，以服務(wù)更多的算力需求，并產(chǎn)生經(jīng)濟效益。中國信息通信研究院云計算與大數(shù)據(jù)研究所數(shù)據(jù)中心團隊長期致力于數(shù)據(jù)中心綠色低碳領(lǐng)域研究，并聯(lián)合開放數(shù)據(jù)中心委員會推出了數(shù)據(jù)中心綠色等級測試、數(shù)據(jù)中心低碳等級測試，通過測試評估手段促進數(shù)據(jù)中心綠色低碳水平提升。

2.5.2 ICT產(chǎn)品

數(shù)據(jù)中心能耗主要由服務(wù)器、存儲、網(wǎng)絡(luò)等信息與通信技術(shù)（Information and Communications Technology，ICT）設(shè)備能耗及供配電、制冷等配套設(shè)施能耗共同構(gòu)成。在數(shù)據(jù)中心發(fā)展早期，數(shù)據(jù)中心ICT設(shè)備耐熱、散熱能力較差，需要依靠大量制冷保障ICT設(shè)備正常運行。近年來，數(shù)據(jù)中心ICT設(shè)備電能利用效率不斷提升，在相同能耗下可以提供更多計算、存儲和數(shù)據(jù)傳輸服務(wù)。與此同時，ICT設(shè)備耐熱、散熱能力也得到進一步改善。由于ICT設(shè)備耐熱、散熱性能得到提升，數(shù)據(jù)中心ICT設(shè)備的能效優(yōu)化空間更大。
從數(shù)據(jù)中心整體的碳排放深入到IT設(shè)備的碳效指標(biāo)，2022年底，開放數(shù)據(jù)中心委員會發(fā)布的《數(shù)據(jù)中心算力碳效白皮書》提出了一種服務(wù)器的算力碳效模型，定義如下：CEPS=C/S，其中C是碳排放量；S是服務(wù)器算力性能。由于IT設(shè)備特別是服務(wù)器在數(shù)據(jù)中心能耗中占比極大，數(shù)據(jù)中心的碳排放將在很大程度上取決于服務(wù)器和芯片，這逐漸成為數(shù)據(jù)中心綠色低碳發(fā)展的關(guān)鍵。

2.5.3 供配電、制冷產(chǎn)品

供配電和制冷產(chǎn)品是保障數(shù)據(jù)中心內(nèi)ICT設(shè)備穩(wěn)定運行的輔助性基礎(chǔ)設(shè)施，降低供配電、制冷環(huán)節(jié)能耗有助于提升數(shù)據(jù)中心能效水平。隨著數(shù)據(jù)中心綠色低碳發(fā)展要求的不斷強化，數(shù)據(jù)中心供配電、制冷環(huán)節(jié)的綠色低碳技術(shù)也日益活躍。在供配電方面，高效率、低損耗的供配電創(chuàng)新技術(shù)不斷涌現(xiàn)并逐漸成熟應(yīng)用，如高壓直流、不間斷電源（Uninterruptible Power Supply，UPS）智能休眠、絕緣柵雙極型晶體管（Insulated Gate Bipolar Transistor，IGBT）整流、3N架構(gòu)等。與傳統(tǒng)UPS配電相比，高壓直流配電取消了UPS交流逆變環(huán)節(jié)和服務(wù)器電源端的整流環(huán)節(jié)，極大地提升了電流轉(zhuǎn)換效率，同時也提升了供電系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可維護性。UPS智能休眠主要是根據(jù)IT負(fù)載情況進行模塊化智能休眠，當(dāng)負(fù)載量低于某一設(shè)定值時，進入休眠模式，降低UPS電能損耗。除了現(xiàn)有供配電設(shè)備的創(chuàng)新外，“新能源+儲能”的供電方案也逐步應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心，“新能源+儲能”的技術(shù)方案可有效避免新能源發(fā)電穩(wěn)定性差的問題，通過與儲能技術(shù)配合，提升了數(shù)據(jù)中心對新能源的利用率。

制冷環(huán)節(jié)的綠色低碳技術(shù)創(chuàng)新體現(xiàn)在多個方面：一是空調(diào)送風(fēng)方案逐步優(yōu)化，部分?jǐn)?shù)據(jù)中心機房通過軟件模擬氣流組織制定更加高效的制冷送風(fēng)方案；二是冷水機組、末端空調(diào)等制冷設(shè)備的電能利用效率逐步提升，可用更少的電能提供更多制冷；三是液冷技術(shù)從技術(shù)概念逐步走向落地實施，有效解決了機房高密部署和局部過熱的問題。阿里、OPPO廣東移動通信有限公司等已經(jīng)規(guī)模部署浸沒式液冷技術(shù)，獲得了優(yōu)異的電源使用效率收益。

2.6 算力賦能千行百業(yè)

2.6.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展需要算力支撐

在數(shù)字經(jīng)濟時代，算力已經(jīng)成為推動經(jīng)濟發(fā)展的重要生產(chǎn)力，廣泛服務(wù)于各行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。企業(yè)大力推動信息系統(tǒng)建設(shè)，并對業(yè)務(wù)處理環(huán)節(jié)、生產(chǎn)環(huán)節(jié)進行信息化改造。其中，通信、互聯(lián)網(wǎng)、金融等行業(yè)的企業(yè)信息化程度較高，初步具備了利用算力全方位服務(wù)業(yè)務(wù)的能力。同時，隨著智能傳感終端的廣泛應(yīng)用以及云邊端算力服務(wù)模式的發(fā)展成熟，工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通、能源等傳統(tǒng)行業(yè)也在加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型，通過云邊端協(xié)同的算力服務(wù)模式實現(xiàn)終端數(shù)據(jù)的自動采集，并基于云端和邊緣側(cè)的算力資源對終端數(shù)據(jù)進行分析、存儲，通過人工智能、建模分析及控制響應(yīng)機制對終端設(shè)備進行控制，實現(xiàn)各類智能化操作。

2.6.2 算力推動社會智能發(fā)展

算力應(yīng)用不僅能夠促進產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展，為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級提供支撐。同時，數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用，也為人們的日常生活帶來了極大的便利，并進一步在科研、辦公、娛樂等領(lǐng)域發(fā)揮重要的輔助作用，全面推動社會智能化發(fā)展。在科研方面，研究機構(gòu)正在積極利用數(shù)據(jù)中心開展大規(guī)模的數(shù)據(jù)分析計算，為新藥品研發(fā)、地質(zhì)探測、航空航天等研究提供了重要支撐。在辦公方面，視頻會議已經(jīng)成為人們?nèi)粘＾k公溝通交流的重要形式，極大地提升了遠距離辦公效率。在娛樂方面，虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實等技術(shù)的應(yīng)用能夠進一步強化用戶的場景體驗，各類電影也需要大量的算力進行渲染以呈現(xiàn)更加精致的畫面，帶來更好的觀影效果。

3 結(jié)束語

近年來，我國數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)面臨全新挑戰(zhàn)?！皣倚滦蛿?shù)據(jù)中心”“東數(shù)西算”工程等重要政策的實施落地，通用、智能和超級算力的多樣性算力供給，調(diào)度、交易等算力應(yīng)用全過程的研究和落地，ICT、供配電、制冷設(shè)備等全鏈條的綠色低碳發(fā)展等共同驅(qū)動數(shù)據(jù)中心創(chuàng)新演進。數(shù)據(jù)中心已經(jīng)從簡單的建筑轉(zhuǎn)變成為復(fù)雜的融合了設(shè)施、ICT產(chǎn)品、智能運維、數(shù)字化應(yīng)用等要素的綜合性算力基礎(chǔ)設(shè)施。未來，隨著數(shù)字中國、數(shù)字經(jīng)濟和數(shù)字社會規(guī)劃和建設(shè)的進一步深入，數(shù)據(jù)中心等算力基礎(chǔ)設(shè)施的作用會更強，對產(chǎn)業(yè)技術(shù)等各方面的要求會更高，迎來的發(fā)展機遇也會更大。

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