人工智能促进数据中心绿色节能研究

doi:10.12267/j.issn.2096-5931.2024.02.006

信息通信技术与政策 ›› 2024, Vol. 50 ›› Issue (2): 33-39.doi: 10.12267/j.issn.2096-5931.2024.02.006

人工智能促进数据中心绿色节能研究

Research on AI promoting green energy conservation in data centers

陈晓朋¹, 许可欣², 梁宇栋¹

1.华为技术有限公司,深圳 518129
2.中国信息通信研究院云计算与大数据研究所,北京 100191

收稿日期:2023-12-26 出版日期:2024-02-25 发布日期:2024-03-12
作者简介:
陈晓朋, 华为技术有限公司数据中心集成服务AI节能负责人,主要从事数据中心冷却系统节能优化等方面的研究工作
许可欣, 中国信息通信研究院云计算与大数据研究所数据中心部工程师,主要从事数据中心、算力领域的政策支撑、技术研究、标准制定、行业咨询等方面的研究工作
梁宇栋, 华为技术有限公司IT咨询与系统集成营销工程部产品管理,主要从事数据中心集成服务产业洞察与标准研究等方面的工作

CHEN Xiaopeng¹, XU Kexin², LIANG Yudong¹

1. Huawei Technologies Co., Ltd., Shenzhen 518129, China
2. Cloud Computing & Big Data Research Institute, China Academy of Information and Communications Technology, Beijing 100191, China

Received:2023-12-26 Online:2024-02-25 Published:2024-03-12

摘要/Abstract

摘要：

为应对全球气候变化和实现绿色发展,我国提出碳达峰碳中和发展目标,绿色发展已成为数据中心建设运营的主旋律。基于人工智能等新一代信息技术促进数据中心节能的理论与实践,分析了多种人工智能技术在数据中心节能方面的应用。在此基础上,提出了数据中心人工智能节能系统的部署趋势,并给出了以创新技术推动行业绿色节能发展的思考与建议。

关键词: 人工智能节能, 绿色创新发展, 机器学习, 神经网络, 物理机理模型

Abstract:

In order to respond to global climate change and realize green development, China has put forward carbon peak and carbon neutrality, and green development has become the main melody of the construction and operation of data center. Based on the theory and practice of using new generation information technologies such as AI to promote energy conservation in data centers, the application of various AI technologies in data center energy conservation is analyzed. On this basis, the deployment trend of AI energy conservation system in data centers is proposed. In addition, this paper gives the thinking and suggestions of promoting the green energy conservation development of the industry with innovative technology.

Key words: AI energy conservation, green innovation and development, machine learning, neural network, physical mechanism mode

中图分类号:

TP30
F124

陈晓朋, 许可欣, 梁宇栋. 人工智能促进数据中心绿色节能研究[J]. 信息通信技术与政策, 2024, 50(2): 33-39.

CHEN Xiaopeng, XU Kexin, LIANG Yudong. Research on AI promoting green energy conservation in data centers[J]. Information and Communications Technology and Policy, 2024, 50(2): 33-39.

导出引用管理器 EndNote|Ris|BibTeX

链接本文:

http://ictp.caict.ac.cn/CN/10.12267/j.issn.2096-5931.2024.02.006

http://ictp.caict.ac.cn/CN/Y2024/V50/I2/33

图/表 7

图1 典型传统数据中心能耗分布实例

图2 大数据分析步骤示意图

图3 模型训练算法原理示意

图4 推理决策步骤

图5 推理决策过程

图6 深度机器学习算法流程

图7 安全沙箱原理

参考文献 9

[1]	中国信息通信研究院. 中国综合算力评价白皮书(2023年)[R], 2023.
[2]	郭亮, 齐旭, 刘水旺, 等. 基于机器学习的数据中心参数自动优化关键技术研究[J]. 信息通信技术与政策, 2020, 46(6):21-24.
[3]	开放数据中心委员会. 数据中心基础设施集成指南[Z], 2023.
[4]	开放数据中心委员会. 数据中心节能减排改造解决方案白皮书[R], 2023.
[5]	清晨. 数据中心开启高质量发展新征程国内首个新型数据中心试点建设政策解读[N/OL]. 人民邮电报, 2021-10-20. https://www.cnii.com.cn/gxxww/rmydb/202110/t20211020_316607.html.
[6]	王继业, 周碧玉, 张法, 等. 数据中心能耗模型及能效算法综述[J]. 计算机研究与发展, 2019, 56(8):1587-1603.
[7]	王月, 盛凯, 常金凤, 等. 数据中心基础设施关键技术应用及发展[J]. 信息通信技术与政策, 2021, 47(4):27-31.
[8]	雷宇, 徐文洪. 基于AI的数据中心冷冻水制冷系统优化技术[EB/OL]. (2019-07-02)[2023-11-20]. http://www.c114.com.cn/tech/164/a1093723.html.
[9]	王少鹏, 王树龄. 数据中心能效指标与能耗模型研究[J]. 信息通信技术与政策, 2019, 45(2):18-21.

[1]	李静雯, 王令珑, 赵阳光, 崔伟男. 机器学习在眼科疾病辅助诊疗中的应用及监管^*[J]. 信息通信技术与政策, 2023, 49(9): 87-91.
[2]	张子婷, 曾宇, 任宏丹, 孟锐. 数据中心不间断电源蓄电池智能预维系统及技术研究[J]. 信息通信技术与政策, 2022, 48(3): 55-63.
[3]	李硕, 刘天源, 黄锋, 解鑫, 张金义. 工业互联网中数字孪生系统的机理+数据融合建模方法[J]. 信息通信技术与政策, 2022, 48(10): 52-61.
[4]	陈磊, 李雅静. 人工智能系统安全综述*[J]. 信息通信技术与政策, 2021, 47(8): 56-63.
[5]	朱康奇, 华楠, 李艳和, 郑小平, . 数字孪生技术在光网络中的应用与问题*[J]. 信息通信技术与政策, 2021, 47(12): 69-.
[6]	辛冉, 高深, 阮博男. 5G 核心网网元服务异常检测*[J]. 信息通信技术与政策, 2021, 47(11): 89-.
[7]	郭亮, 齐旭, 刘水旺, 蔡永顺. 基于机器学习的数据中心参数自动优化关键技术研究[J]. 信息通信技术与政策, 2020, 46(6): 21-24.
[8]	吕博. 一种机器学习数据集半自动标注方法研究*[J]. 信息通信技术与政策, 2019, 45(7): 44-50.
[9]	贾斐, 张彦坤. 人工智能在医疗领域的应用[J]. 信息通信技术与政策, 2019, 45(7): 62-64.
[10]	陈曦, 宫政, 刘垚. 人工智能在物流领域的发展研究[J]. 信息通信技术与政策, 2019, 45(6): 40-45.
[11]	刘海滨. 历史工单分析研判与（资产）智能维护的探索[J]. 信息通信技术与政策, 2019, 45(2): 91-96.
[12]	解谦, 张睿, 刘红. 移动智能终端基于神经网络的人工智能技术与应用[J]. 信息通信技术与政策, 2019, 45(12): 45-50.
[13]	张蔚敏. 深度神经网络硬件基准测试现状及发展趋势[J]. 信息通信技术与政策, 2019, 45(12): 74-78.
[14]	刘海滨. 历史工单分析与智能派单的探索[J]. 信息通信技术与政策, 2018, 44(6): 68-74.
[15]	顾昕钰. 未来移动通信网络智能优化技术研究[J]. 信息通信技术与政策, 2018, 44(11): 20-25.

人工智能促进数据中心绿色节能研究

Research on AI promoting green energy conservation in data centers

RichHTML

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 7

参考文献 9

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价