当前简讯:算力“降碳” 绿色数据中心建设加速

2023-07-06 08:18:45 | 来源:经济参考报

工作人员在中国联通贵安数据中心微模块机房进行巡检。 新华社记者 陶亮 摄

天津人工智能计算中心算力服务器。 新华社记者 孙凡越 摄


(相关资料图)

数字基础设施正成为“降碳”的重要领域。近段时间,不少地方积极引入绿色低碳技术和产品,加大可再生能源利用,加快绿色数据中心建设。与此同时,相关部门将引导算力设施高质量布局,强化绿色算力技术应用创新,进一步推动算力产业绿色低碳发展,持续激发算力赋能效应。

多地布局绿色数据中心建设

走进位于贵州省贵安新区的中国移动贵安数据中心,一排排数据机房整齐排列。今年5月,该数据中心入选2022年度国家绿色数据中心名单。

“控制数据中心的能耗不仅关乎计算服务成本,而且关乎国家碳排放的核心发展要求。”中国移动通信集团贵州有限公司工作人员桂智彪告诉《经济参考报》记者,中国移动贵安数据中心全面引入节能新技术,从芯片、服务器、机架、机房、制冷、供电、绿色能源等领域全面提升算力网络基础设施的算效和能效。

据悉,中国移动贵安数据中心三期已完成土建建设,新增装机容量将超过7000机架。桂智彪说,数据中心将通过挖掘水冷节能潜力、简化供电架构减少电源转换环节、扩大余热回收等手段,加快节能降碳,加大数智赋能,打造绿色算力基础设施,确保在2025年前新建数据中心PUE(电能利用效率)低于1.2。

PUE是评价数据中心能源效率的指标。PUE值越接近1,表示一个数据中心的绿色化程度越高。

《“十四五”数字经济发展规划》《新型数据中心发展三年行动计划(2021-2023年)》等政策文件均对推进绿色数字中心建设作出部署,包括“加快推进数据中心节能改造,持续提升数据中心可再生能源利用水平”“到2023年底,新建大型及以上数据中心PUE降低到1.3以下”等。

近段时间,不少地方正在积极部署,引入绿色低碳技术和产品,加大可再生能源利用,加快绿色数据中心建设。《上海市推进算力资源统一调度指导意见》提出,到2025年,新建数据中心绿色算力占比超过10%;集聚区新建大型数据中心综合PUE降至1.25以内,绿色低碳等级达到4A级以上。宁夏凭借绿电优势,预计到2025年宁夏中卫绿色数据中心集群PUE平均值不高于1.2,可再生能源利用率达到65%。

加快绿色技术和产品应用

中国信通院发布的《2023中国绿色算力发展研究报告》提出,绿色算力即算力的绿色低碳追求,是算力高质量发展的重要目标,可通过推进算力生产、算力运营、算力管理、算力应用等层次的绿色化来实现。

工信部信息通信发展司副司长赵策在日前举行的中国绿色算力大会上表示,将引导算力设施高质量布局,强化普惠算力高质量供给,推动算力绿色高质量发展。

在强化绿色算力技术应用创新上,赵策说,一方面将加强节能降碳技术创新应用,推动液冷、蓄冷、高压直流、余热利用、蓄能电站等技术在算力基础设施建设中推广应用,同步提升太阳能、风能等可再生能源利用水平;另一方面要在运营管理方面发力,推动算力基础设施绿色转型,建立绿色低碳管理制度,逐步建立和完善绿电交易市场机制。

相关企业也积极加快先进绿色技术和产品应用。浪潮信息数据中心专家李金波对《经济参考报》记者表示,液冷是在解决服务器高密度散热的背景下推出的技术。目前,浪潮信息正加快液冷技术产业化,通过整合包括研发、测试、生产、品控、交付等在内的全链条能力,实现液冷产品年产能超过10万台。

中国移动副总经理赵大春表示,公司将在内蒙古建成全网最大的绿色数据中心,机架超20万个,服务装机能力超120万台,并采用磁悬浮相变、浸没式液冷等先进节能技术,实现更低能耗指标。

“绿色节能创新技术加速涌现,为算力绿色低碳发展提供了有效助力。”中国信通院副院长王志勤说,液冷、蓄冷、高压直流、余热利用、蓄能电站等技术的应用,以及太阳能、风能等可再生能源利用,能够进一步降低算力能耗及碳排放。

持续推动算力绿色发展

在业内人士看来,“双碳”目标及可持续发展战略将长期驱动我国算力产业绿色低碳发展,绿色算力应用将全面赋能各行业数字化转型。

“当前,计算和存储需求大幅提升,算力的能源消耗和温室气体排放也持续增长,发展绿色算力已经成为我国建设数字经济底座设施和展现节能减碳大国担当的重要命题。”王志勤说,下一步需要多措并举推进绿色算力发展,一是顶层保障,健全绿色算力一体化发展机制;二是创新先行,加速绿色算力核心技术研发;三是行业发力,构筑绿色算力产业协同生态;四是引导布局,强化绿色算力与“东数西算”协同;五是应用赋能,推进绿色算力赋能千行百业。

新技术也有望进一步推动绿色算力发展。李金波表示,随着计算架构不断演进,异构计算有望成为绿色算力落地的关键技术。此外,人工智能技术在绿色算力、算法等方面的效果逐步显现,一方面,人工智能技术与算力中心深度融合,实现基础设施智能管理;另一方面,人工智能技术与绿色算力深度融合,实现性能更优、功耗更低的大模型训练,加快算法基础设施普及,加速智能应用创新。

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