2024數(shù)據(jù)中心能源十大趨勢(shì)

2024年數(shù)據(jù)中心能源十大趨勢(shì)2024年01月2024年01月趨勢(shì)一：產(chǎn)品安全高可靠產(chǎn)品+專業(yè)化服務(wù)是保障數(shù)據(jù)中心安全可靠運(yùn)行的關(guān)鍵趨勢(shì)二：架構(gòu)安全分布式制冷架構(gòu)將成為溫控安全的更優(yōu)選擇趨勢(shì)三：主動(dòng)安全預(yù)測(cè)性維護(hù)將成為數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的標(biāo)配趨勢(shì)四：網(wǎng)絡(luò)安全全生命周期的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)體系將成為數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的保護(hù)盾趨勢(shì)五：部署極簡(jiǎn)付的最佳選擇2024年數(shù)據(jù)中心能源十大趨勢(shì)白皮書趨勢(shì)六：運(yùn)維極簡(jiǎn)專業(yè)化管理平臺(tái)讓數(shù)據(jù)中心運(yùn)維更安全、更高效趨勢(shì)七：未來(lái)演進(jìn)風(fēng)液融合將成為業(yè)務(wù)需求不確定場(chǎng)景下的優(yōu)選架構(gòu)趨勢(shì)八：制冷高效間接蒸發(fā)冷依然是現(xiàn)在和未來(lái)最優(yōu)的制冷方案趨勢(shì)九：系統(tǒng)高效能效PUE挖潛要從關(guān)注部件高效調(diào)整為系統(tǒng)工程最優(yōu)解趨勢(shì)十：調(diào)優(yōu)高效Al調(diào)優(yōu)將成為存量DC能效智能優(yōu)化的最佳選擇前言米女女又據(jù)中心當(dāng)前處于一個(gè)快速發(fā)展和技術(shù)變革的特殊時(shí)期，全新的人工智能應(yīng)用正在重塑整個(gè)世界，為社會(huì)帶來(lái)便捷的同時(shí)，也為數(shù)據(jù)中心的發(fā)展帶來(lái)了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。智能算力的爆發(fā)式增長(zhǎng)，對(duì)數(shù)據(jù)中心提出了大算力、高性能的新需求，并為數(shù)據(jù)中心的發(fā)展提供了強(qiáng)勁的動(dòng)力和更加廣闊的空間。隨著數(shù)字化技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，數(shù)據(jù)中心的規(guī)模、架構(gòu)、技術(shù)、管理等方面都取得了顯著的進(jìn)步和突破，其重要性等級(jí)也不斷提升。而近年來(lái)數(shù)據(jù)中心的安全事故時(shí)有發(fā)生，由此造成的社會(huì)影響和經(jīng)濟(jì)損失，呈逐年升高的趨勢(shì)，安全可靠作為數(shù)據(jù)中心的最基本要素，成為行業(yè)共同關(guān)注的重要課題。除此之外，智能算力時(shí)代的到來(lái)，更為數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)帶來(lái)前所未有的變化，在可靠性、可用性和經(jīng)濟(jì)性的基礎(chǔ)上，未來(lái)數(shù)據(jù)中心還需要支持靈活演進(jìn)，以匹配不同時(shí)期的業(yè)務(wù)需求。同時(shí)，人工智能技術(shù)在數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的應(yīng)用，也為數(shù)據(jù)中心的運(yùn)維創(chuàng)新帶來(lái)了更多可能。華為數(shù)字能源與產(chǎn)業(yè)領(lǐng)袖、技術(shù)專家和行業(yè)客戶基于深入研討，并結(jié)合自身的深刻洞察和長(zhǎng)期實(shí)踐，發(fā)布《數(shù)據(jù)中心能源十大趨勢(shì)白皮書》,希望為促進(jìn)數(shù)據(jù)中心行業(yè)健康發(fā)展提供參考，貢獻(xiàn)智慧。高可靠產(chǎn)品+專業(yè)化服務(wù)是保障數(shù)據(jù)中心安全可靠運(yùn)行的關(guān)鍵◎高可靠產(chǎn)品+專業(yè)化服務(wù)是保障數(shù)據(jù)中心安全可靠運(yùn)行的關(guān)鍵分布式制冷架構(gòu)將成為溫控安全的更優(yōu)選擇Uptrnelnsttte2023年期查數(shù)據(jù)顯示，造成數(shù)據(jù)中心事故或中斷的原因構(gòu)成中冷素統(tǒng)占比達(dá)19%%是僅次于供配電的第二大故障來(lái)源。在數(shù)據(jù)中心可靠性的關(guān)鍵要冷可常性類架構(gòu)安全◎集中式制冷存在單點(diǎn)故障風(fēng)險(xiǎn)當(dāng)前，多數(shù)大型數(shù)據(jù)中心采用集中式冷凍站供冷系統(tǒng)，該系統(tǒng)由冷水機(jī)組、冷卻塔、蓄冷罐、溫控末端、冷卻水泵、板式換熱器和管理系統(tǒng)等七個(gè)子系統(tǒng)組成，涉及幾十種設(shè)備，這些設(shè)備通過(guò)數(shù)百至數(shù)千米的水管連接，水管上的轉(zhuǎn)接頭和閥門眾多。因此，該系統(tǒng)存在故障點(diǎn)多、故障域大的問(wèn)題，一旦發(fā)生單點(diǎn)故障，可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)中心多個(gè)機(jī)房或多棟樓出現(xiàn)大規(guī)模宕機(jī)，給數(shù)據(jù)中心的業(yè)務(wù)穩(wěn)定性帶來(lái)極大的挑戰(zhàn)。近年來(lái)，香港、新加坡、廣州等地的多家頭部數(shù)據(jù)中心廠商因集中式冷凍水系統(tǒng)故障而引發(fā)長(zhǎng)達(dá)10小時(shí)以上的宕機(jī)，造成一級(jí)安全事故，受到工信部的約談，同時(shí)導(dǎo)致多家網(wǎng)站和APP無(wú)法正常運(yùn)行，造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。例如，2022年12月，香港某大型數(shù)據(jù)中心的冷卻管路漏水進(jìn)氣，導(dǎo)致冷水機(jī)組全面停止運(yùn)行，機(jī)房溫度升高引發(fā)次生消防事故，服務(wù)器停機(jī)超過(guò)15小時(shí)，多家網(wǎng)站和APP無(wú)法正常運(yùn)行，多個(gè)知名品牌的業(yè)務(wù)受到嚴(yán)重影響，造成的經(jīng)濟(jì)損失無(wú)法估計(jì)。另一個(gè)例子是，位于中國(guó)華南地區(qū)的某數(shù)據(jù)中心，其冷卻水系統(tǒng)因母管缺水進(jìn)氣而形成氣阻，導(dǎo)致整個(gè)冷卻系統(tǒng)失效，全樓的制冷系統(tǒng)中斷。2023年，新加坡某大型數(shù)據(jù)中心服務(wù)商，由于冷水機(jī)組軟件升級(jí)優(yōu)化不當(dāng)，導(dǎo)致制冷系統(tǒng)無(wú)法啟動(dòng)，無(wú)法為服務(wù)器提供冷卻，諸多服務(wù)器因超溫而宕機(jī)，服務(wù)中斷，其數(shù)據(jù)中心中運(yùn)行的某頭部銀行的在線業(yè)務(wù)長(zhǎng)時(shí)間無(wú)法使用。O分布式制冷架構(gòu)各子系統(tǒng)相對(duì)獨(dú)立，可靠性更高分布式制冷系統(tǒng)架構(gòu)靈活，子系統(tǒng)相互獨(dú)立互不影響，單臺(tái)設(shè)備的故障不會(huì)影響到其他設(shè)備，在保障溫控安全方面具備更大優(yōu)勢(shì)。分布式制冷架構(gòu)一般針對(duì)單個(gè)Datahall配置冷源，并按業(yè)務(wù)重要程度設(shè)置架構(gòu)冗余，若單臺(tái)設(shè)備故障僅對(duì)單個(gè)子系統(tǒng)產(chǎn)生影響，不影響整體機(jī)房業(yè)務(wù)正常運(yùn)行，對(duì)重要業(yè)務(wù)的保障能力更強(qiáng)，且不會(huì)對(duì)其它部分機(jī)房業(yè)務(wù)造成任何影響，從架構(gòu)設(shè)計(jì)上大幅提升了數(shù)據(jù)中心的可靠性，是智算時(shí)代更優(yōu)的選擇。同時(shí)，分布式制冷系統(tǒng)更容易實(shí)現(xiàn)工廠預(yù)制，可減少現(xiàn)場(chǎng)工程量，減小施工質(zhì)量問(wèn)題帶來(lái)的隱患。此外，分布式制冷系統(tǒng)的一大特點(diǎn)是運(yùn)維簡(jiǎn)單，以間接蒸發(fā)冷卻為例：相對(duì)于冷凍水機(jī)組，一般的間接蒸發(fā)冷卻空調(diào)機(jī)組結(jié)構(gòu)非常簡(jiǎn)單，僅由一臺(tái)主設(shè)備和數(shù)個(gè)附屬設(shè)備組成，系統(tǒng)連接點(diǎn)少，管路相比冷凍水系統(tǒng)也僅需1/10左右，應(yīng)急處理時(shí)出錯(cuò)的概率低，運(yùn)維難度也大大降低，可以最大程度保障數(shù)據(jù)中心的供冷有效性和供冷穩(wěn)定性。隨著數(shù)據(jù)中心規(guī)模越來(lái)越大，集中式制冷的弊端也越來(lái)越大，分布式制冷系統(tǒng)憑借架構(gòu)靈活，可靠性高的優(yōu)勢(shì)將越來(lái)越廣泛地應(yīng)用到新建數(shù)據(jù)中心，逐漸取代集中式制冷方案成為主流。廣泛的市場(chǎng)需求也推動(dòng)了行業(yè)技術(shù)的不斷突破和進(jìn)步，多個(gè)主流廠商均開(kāi)始大力推廣分布式制冷架構(gòu)，其中最具代表性的就是間接蒸發(fā)冷卻方案，當(dāng)前間接蒸發(fā)冷卻方案支撐的機(jī)架規(guī)模已超過(guò)30萬(wàn)，并在眾多氣候條件迥異的地區(qū)都得到了落地驗(yàn)證。相信隨著以間接蒸發(fā)冷卻和分布式制冷架構(gòu)為代表的新型節(jié)能技術(shù)的進(jìn)一步普及和推廣，數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)將迎來(lái)一個(gè)低碳節(jié)能和安全可靠兼顧發(fā)展的新時(shí)代。預(yù)測(cè)性維護(hù)將成為數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的標(biāo)配隨著數(shù)據(jù)中心功率密度的提升，故障應(yīng)急處理的時(shí)間也大幅縮短，對(duì)于數(shù)據(jù)中心維護(hù)提出了更高的挑戰(zhàn)。得益于人工智能技術(shù)技術(shù)的發(fā)展，使用Al技術(shù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和管理數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施成為可能。Al算法可以從歷史和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，預(yù)測(cè)和識(shí)別異常模式，從而使數(shù)據(jù)中心的安全管理從被動(dòng)的救火模式轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)的防火模式，從運(yùn)維手段上提升數(shù)據(jù)中心的可靠性。主動(dòng)安全◎數(shù)據(jù)中心功率密度的升高，使故障應(yīng)急處理時(shí)間大幅縮短隨著智能計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)中心的單機(jī)柜功率將從6-8千瓦增至30-40千瓦，極大地提升了數(shù)據(jù)處理的能力。這一飛躍不僅優(yōu)化了運(yùn)特別是在過(guò)充、內(nèi)部缺陷、使用不當(dāng)?shù)犬惓?chǎng)景下，公開(kāi)研究資料顯示溫度T3(一般不超過(guò)500℃)之間，時(shí)間僅需要30~60s。在IT設(shè)備功率密集的環(huán)境下，冷卻系統(tǒng)的故障可能迅速放大，導(dǎo)致機(jī)柜過(guò)熱。在故障發(fā)生時(shí)，考慮機(jī)的4到5倍，散熱壓力大幅增加。另外對(duì)于故障的應(yīng)急處置，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心可能會(huì)采用直變配電系統(tǒng)中的電氣連接觸點(diǎn)隨著設(shè)備運(yùn)行時(shí)間增加，在在以上這些情況下，完全依賴人工進(jìn)行應(yīng)急處O預(yù)測(cè)性維護(hù)可幫助數(shù)據(jù)中心實(shí)現(xiàn)故障主動(dòng)預(yù)防在數(shù)據(jù)中心中，預(yù)測(cè)性維護(hù)是一種利用大數(shù)據(jù)和人工智能(Al)算法，對(duì)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，從而提前預(yù)測(cè)和診斷故障的策略?？啃?。O技術(shù)與應(yīng)用全生命周期的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)體系將成為數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的保護(hù)盾注度都在急劇飆升，據(jù)CNNVD安全動(dòng)態(tài)統(tǒng)計(jì)，2018至2022年連續(xù)五年漏洞數(shù)量呈持續(xù)增長(zhǎng)走勢(shì)，2022年新增超高危漏洞數(shù)量較2018年增長(zhǎng)52%。數(shù)據(jù)中心關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施◎網(wǎng)絡(luò)安全成為數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的薄弱環(huán)節(jié)◎成熟的ICT網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)可復(fù)用到數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施預(yù)制化、模塊化將成為高質(zhì)量快速交付的最佳選擇數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)組成復(fù)雜，工程屬性強(qiáng)，它的建設(shè)速度和交付質(zhì)量直接影響客戶業(yè)務(wù)能否快速上線和安全穩(wěn)定運(yùn)行。特別是針對(duì)數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)薄弱地區(qū)，借助產(chǎn)品模塊化及預(yù)制化的成熟技術(shù)，工程預(yù)制化將成為數(shù)據(jù)中心高質(zhì)量快速交付的最佳選擇。部署極簡(jiǎn)O部署極簡(jiǎn)成為互聯(lián)網(wǎng)新興市場(chǎng)DC交付的迫切需求O工程預(yù)制化，實(shí)現(xiàn)DC極簡(jiǎn)快速建設(shè)隨著產(chǎn)品模塊化及預(yù)制化技術(shù)的成熟，工程預(yù)制化將實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中樂(lè)高式拼裝，實(shí)現(xiàn)DC的快速組建。工程預(yù)制化一方面可以降低對(duì)站點(diǎn)所在地區(qū)工程建設(shè)能力的要求，另一方面并行的施工工序可以大大提供匹配的預(yù)制化方案將成為數(shù)據(jù)中心建設(shè)的新常態(tài)。根據(jù)Omdia最近的一項(xiàng)調(diào)查，99%的企業(yè)數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商表示預(yù)制模塊化的數(shù)據(jù)中心產(chǎn)品設(shè)計(jì)將是他們未來(lái)數(shù)據(jù)中心戰(zhàn)略的一部分。以200柜規(guī)模數(shù)據(jù)中心為例，傳統(tǒng)建設(shè)方式需要約24個(gè)月，預(yù)制模塊化建設(shè)方式需要10個(gè)月左右，TTM縮短50%。以電力模塊為例，采用預(yù)制化和全模塊化設(shè)計(jì)，核心部件工廠預(yù)安裝、預(yù)調(diào)試，現(xiàn)場(chǎng)交付時(shí)間從2個(gè)月縮O規(guī)?；A(yù)制產(chǎn)業(yè)，保障DC高質(zhì)量交付專業(yè)化管理平臺(tái)讓數(shù)據(jù)中心運(yùn)維更安全、更高效運(yùn)維極簡(jiǎn)◎云數(shù)據(jù)中心復(fù)雜度激增，大大增加了維護(hù)的復(fù)雜度伴隨著服務(wù)器功率密度的逐步增加，數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)備也逐步集成化，功能特性也越來(lái)越智能化，對(duì)運(yùn)維人員的技能提出了更高的要求。同時(shí)數(shù)據(jù)中心的規(guī)模也逐步從千柜規(guī)模演進(jìn)到萬(wàn)柜規(guī)模，相對(duì)應(yīng)的整體運(yùn)維復(fù)雜度也隨之激增。在這樣的背景下，數(shù)據(jù)中心管理者和運(yùn)維團(tuán)隊(duì)面臨著前所未有的挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的運(yùn)維架構(gòu)需要在不斷變化的環(huán)境中保持靈活和敏捷，以適應(yīng)未來(lái)更高性能和更高功率密度的智能算力需求。O專業(yè)化管理平臺(tái)，能夠更好地診斷和解決設(shè)備問(wèn)題，讓運(yùn)維更安全更可靠隨著云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，越來(lái)越多的數(shù)據(jù)中心設(shè)備廠家通過(guò)云端構(gòu)建的專業(yè)化管理平臺(tái)，來(lái)輔助數(shù)據(jù)中心日常的管理和運(yùn)維，以增強(qiáng)廠家設(shè)備的服務(wù)能力和增值特性，進(jìn)一步幫助客戶提升運(yùn)維效率及設(shè)備可靠性。相比于傳統(tǒng)的本地管理系統(tǒng)，專業(yè)化管理平臺(tái)可通過(guò)云服務(wù)的方式提供了運(yùn)維服務(wù)，利用Al、大數(shù)據(jù)、IOT等技術(shù)，借助原廠對(duì)設(shè)備結(jié)構(gòu)、工作原理、維護(hù)方法等深入的理解，幫助企業(yè)進(jìn)行設(shè)備故障自動(dòng)診斷，Al預(yù)測(cè)性維護(hù)，識(shí)別潛在隱患，更好地診斷和解決設(shè)備問(wèn)題。能更專業(yè)、高效的指導(dǎo)企業(yè)進(jìn)行設(shè)備的維護(hù)保養(yǎng)，以延長(zhǎng)設(shè)備的使用壽命?！螂S著Al算法迭代更新，故障預(yù)測(cè)與診斷能力持續(xù)增強(qiáng)通過(guò)大數(shù)據(jù)、Al、IOT等技術(shù)，可在專業(yè)化管理平臺(tái)上進(jìn)行故障樹(shù)建模，當(dāng)有故障發(fā)生時(shí)，可自動(dòng)進(jìn)行智能故障診斷，實(shí)時(shí)屏蔽無(wú)效的次生告警，快速定位各類設(shè)備的故障。同時(shí)，通過(guò)平臺(tái)不斷累積的海量故障處理經(jīng)驗(yàn)，可讓模型精度更高，診斷與預(yù)測(cè)能力更強(qiáng)。例如：對(duì)于一體化UPS,當(dāng)主輸入端斷電時(shí)，可以自動(dòng)進(jìn)行告警關(guān)聯(lián)，自動(dòng)屏蔽各個(gè)輸出分支的次生告警，以突出根因告警，幫助運(yùn)維人員及時(shí)對(duì)故障進(jìn)行修復(fù)。隨著Al算法演進(jìn)，可支持rPDU故障、市電掉電故障、UPS功率模塊故障、柴發(fā)故障等更多設(shè)備故障場(chǎng)景，大幅縮短故障響應(yīng)與修復(fù)時(shí)間。O設(shè)備與廠商直連，能給企業(yè)提供更快速更有效的響應(yīng)與指導(dǎo)服務(wù)在數(shù)據(jù)中心的運(yùn)行過(guò)程中，可能會(huì)出現(xiàn)各種告警及緊急情況，目前本地管理系統(tǒng)中大多配置了郵件、短信等告警通知方式，通過(guò)定義的告警規(guī)則來(lái)觸發(fā)告警，但存在漏報(bào)、誤報(bào)隱患。而且對(duì)于故障處理，需要經(jīng)歷手工聯(lián)系廠家建單，工程師現(xiàn)場(chǎng)故障日志采集、故障定位、軟件升級(jí)及備件更換等步驟，故障處理效率低。但通過(guò)專業(yè)化的管理平臺(tái)，可將設(shè)備與廠商進(jìn)行直連，如當(dāng)數(shù)據(jù)中心出現(xiàn)如煙霧告警、溢水告警、機(jī)房高溫告警等緊急情況時(shí)，原廠客服能精準(zhǔn)識(shí)別，并第一時(shí)間聯(lián)系企業(yè)并協(xié)助進(jìn)行故障處理，還可通過(guò)遠(yuǎn)程日志發(fā)送、OTA升級(jí)推送等手段，幫助故障快速修復(fù)，提高數(shù)據(jù)中心的可靠性和穩(wěn)定性。O技術(shù)與應(yīng)用湖北廣電傳媒大廈數(shù)據(jù)中心，采用了華為移動(dòng)智能管理iManager-M解決方案，不僅實(shí)現(xiàn)了機(jī)房遠(yuǎn)程移動(dòng)運(yùn)維，還能借助原廠專業(yè)的設(shè)備維保經(jīng)驗(yàn)、告警主動(dòng)通知能力、故障預(yù)測(cè)與診斷能力，讓數(shù)據(jù)中心運(yùn)維更安全、更高效。湖北廣電傳媒大廈風(fēng)液融合將成為業(yè)務(wù)需求不確定場(chǎng)景下的優(yōu)選架構(gòu)人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，引發(fā)了對(duì)高性能和高密服務(wù)器的需求，而這往往需要采用液冷技術(shù)來(lái)確保硬件穩(wěn)定運(yùn)行。但由于當(dāng)前正處于通用計(jì)算和人工智能計(jì)算的過(guò)渡期，每個(gè)項(xiàng)目的建設(shè)需求比例往往不確定，因此，未來(lái)的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施需要具備靈活性，可以根據(jù)未來(lái)業(yè)務(wù)的發(fā)展調(diào)整和演進(jìn)，以滿足不斷變化的需求。未來(lái)演進(jìn)O智能算力的快速爆發(fā)，將為數(shù)據(jù)中心帶來(lái)極大不確定性數(shù)據(jù)中心作為信息時(shí)代的基礎(chǔ)設(shè)施，其算力需求隨著業(yè)務(wù)發(fā)展不斷變化，因此基礎(chǔ)設(shè)施也需要不斷演進(jìn)。盡管當(dāng)前智能算力在數(shù)據(jù)中心總算力中的占比較低，然而，我們正處于通用算力向智能算力的過(guò)渡期。隨著生成式人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，智能算力需求將呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長(zhǎng)，年復(fù)合增長(zhǎng)率高達(dá)80%,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出數(shù)據(jù)中心平均算力增長(zhǎng)水平。這為數(shù)據(jù)中心帶來(lái)了巨大的機(jī)遇，同時(shí)也大大增加了數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)需求的不確定性。當(dāng)前主流的數(shù)據(jù)中心中，通常采用通用服務(wù)器，其單柜的功率密度一般不超過(guò)15kW/柜，使用風(fēng)冷型制冷設(shè)備即可滿足穩(wěn)定運(yùn)行的要求。相比之下，智能算力需要龐大的推演算法，其內(nèi)置的智能計(jì)算芯片導(dǎo)致其功率密度普遍較高(≥30kW/柜),往往需要采用液冷方式進(jìn)行冷卻。在數(shù)據(jù)中心建設(shè)初期，用戶往往難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)通用算力和智能算力的未來(lái)占比和發(fā)展趨勢(shì)。因此，在建設(shè)時(shí)，需要根據(jù)現(xiàn)有算力需求進(jìn)行設(shè)計(jì)，并考慮解決方案能夠支持未來(lái)智能算力增長(zhǎng)的需求。因此，迫切需要支持未來(lái)演進(jìn)的數(shù)據(jù)中心架構(gòu)。O風(fēng)液融合將成為業(yè)務(wù)需求不確定場(chǎng)景下的優(yōu)選架構(gòu)伴隨著智能算力的需求引入，同一個(gè)數(shù)據(jù)中心會(huì)同時(shí)存在中低功率密度(≤15kW/柜)和高功率密度(≥30kW/柜)的場(chǎng)景，這對(duì)制冷系統(tǒng)的規(guī)劃建設(shè)帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。用戶需要在能滿足當(dāng)期業(yè)務(wù)需求的基礎(chǔ)上，同時(shí)滿足未來(lái)業(yè)務(wù)發(fā)展趨勢(shì)的演進(jìn)。在這種背景下，風(fēng)液融合架構(gòu)將成為可以匹配未來(lái)演進(jìn)的數(shù)據(jù)中心優(yōu)選架構(gòu)。其核心思想是，利用風(fēng)冷和液冷的不同特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心的制冷量動(dòng)態(tài)分配。在冷源側(cè)，通過(guò)一套系統(tǒng)提供風(fēng)冷和液冷兩種方案，通過(guò)風(fēng)道和管道設(shè)計(jì)，將風(fēng)冷和液冷分別應(yīng)用于不同的服務(wù)器，根據(jù)服務(wù)器的功率密度和業(yè)務(wù)特點(diǎn)，選擇合適的制冷方式。風(fēng)液融合的關(guān)鍵是，實(shí)現(xiàn)風(fēng)冷和液冷的比例可調(diào)，即在數(shù)據(jù)中心的總冷量固定的約束下，根據(jù)實(shí)際的需求，動(dòng)態(tài)調(diào)整風(fēng)冷和液冷的分配，以達(dá)到最優(yōu)的制冷效果。例如，當(dāng)數(shù)據(jù)中心的智能計(jì)算需求增加時(shí)，可以減少風(fēng)冷的比例，增加液冷的比例，反之亦然。風(fēng)液融合的優(yōu)勢(shì)風(fēng)液融合的優(yōu)勢(shì)在于，它可以適應(yīng)數(shù)據(jù)中心需求的變化，提高數(shù)據(jù)中心的效率和靈活性。具體來(lái)說(shuō)，風(fēng)液融合有以下幾個(gè)方面的優(yōu)勢(shì)：節(jié)能：風(fēng)液融合可以根據(jù)數(shù)據(jù)中心的實(shí)際需求，動(dòng)態(tài)調(diào)整風(fēng)冷和液冷的比例，從而實(shí)現(xiàn)最佳的制冷效率。相比于單一的風(fēng)冷或液冷，風(fēng)液融合可以節(jié)省數(shù)據(jù)中心的能耗，降低數(shù)據(jù)中心的運(yùn)營(yíng)成本。適應(yīng)性：風(fēng)液融合可以適應(yīng)數(shù)據(jù)中心需求的變化，無(wú)論是通用計(jì)算還是智能計(jì)算，都可以找到合適的制冷方式。相比于單一的風(fēng)冷或液冷，風(fēng)液融合可以提高數(shù)據(jù)中心的適應(yīng)性，避免數(shù)據(jù)中心的過(guò)度設(shè)計(jì)或不足設(shè)計(jì)。未來(lái)演進(jìn)：風(fēng)液融合可以根據(jù)數(shù)據(jù)中心的發(fā)展，靈活分配風(fēng)冷和液冷的規(guī)模。相比于單一的風(fēng)冷或液冷，風(fēng)液融合可以提高數(shù)據(jù)中心的可演進(jìn)性，滿足數(shù)據(jù)中心的未來(lái)演進(jìn)。間接蒸發(fā)冷依然是現(xiàn)在和未來(lái)最優(yōu)的制冷方案制冷高效O智算高密場(chǎng)景存在，主流的依然是通用計(jì)算中低密場(chǎng)景：多，但從建設(shè)總量和增長(zhǎng)趨勢(shì)來(lái)看，短期內(nèi)云數(shù)據(jù)中心仍將保持主導(dǎo)地位。預(yù)計(jì)未來(lái)三年內(nèi)，新建數(shù)據(jù)中心中超過(guò)90%仍將是傳統(tǒng)的中◎AHU一次換熱，最大化利用自然冷源，實(shí)現(xiàn)低PUE且經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)有明顯的節(jié)電和節(jié)水優(yōu)勢(shì)。特別是在低溫情況下，絕大部分時(shí)間可以依靠自然冷源，無(wú)◎技術(shù)與應(yīng)用烏蘭察布某數(shù)據(jù)中心1000余個(gè)機(jī)柜。由5層共368個(gè)預(yù)制模塊箱體堆疊，其中2~5層應(yīng)用間接蒸發(fā)冷卻解決方案制冷，年均PUE低至1.15,數(shù)據(jù)中心年省電費(fèi)12.2%。能效PUE挖潛要從關(guān)注部件高效調(diào)整為系統(tǒng)工程最優(yōu)解系統(tǒng)高效◎部件高效接近瓶頸，微小改進(jìn)的時(shí)間和成本遠(yuǎn)趕不上算力時(shí)代需求隨著以ChatGDP為代表的大模型開(kāi)發(fā)和應(yīng)用取得巨大進(jìn)展，算力需求尤其是智能算力需求出現(xiàn)大幅提升。根據(jù)信通院發(fā)布的《2023智能算力發(fā)展白皮書》顯示，2022年全球智能算力增速為25.7%,中國(guó)增速高達(dá)41.4%。預(yù)計(jì)未來(lái)五年全球算力規(guī)模將以超過(guò)50%的速度增長(zhǎng)。數(shù)據(jù)中心的本質(zhì)是把電力轉(zhuǎn)換為算力。一方面，算力的激增帶來(lái)能耗的激增，另一方面，面臨雙碳目標(biāo)，數(shù)據(jù)中心綠色低碳發(fā)展的要求不斷加碼，PUE監(jiān)管越發(fā)嚴(yán)苛。溫控和供電系統(tǒng)占據(jù)數(shù)據(jù)中心能耗的40%以上。傳統(tǒng)方式，數(shù)據(jù)中心主要通過(guò)高效設(shè)備選型，提升部件的效率來(lái)降低PUE,如高效冷機(jī)、高效空調(diào)、高效UPS等。經(jīng)過(guò)多年發(fā)展，UPS雙變換效率高達(dá)97%,冷機(jī)COP超過(guò)8。冷凍水空調(diào)COP接近4,單部件的效率已經(jīng)接近極限，行業(yè)廠家普遍進(jìn)入微創(chuàng)新階段，部件效率的微小提升，往往需要大量的研發(fā)投入和時(shí)間積累才能實(shí)現(xiàn)，要付出的商務(wù)和時(shí)間成本遠(yuǎn)超過(guò)算力中心的投資收益。因此。數(shù)據(jù)中心節(jié)能效提升，需要轉(zhuǎn)變思路，用新的方式挖潛P(yáng)UE?！騊UE挖潛，需要系統(tǒng)審視現(xiàn)實(shí)條件和各部件技術(shù)水平數(shù)據(jù)中心涉及IT、溫控、供電、網(wǎng)絡(luò)等多個(gè)子系統(tǒng)，本身就是一個(gè)系統(tǒng)工程。影響數(shù)據(jù)中心能效水平的因素眾多，如技術(shù)架構(gòu)、設(shè)備選型、運(yùn)行策略、運(yùn)行環(huán)境、IT工作環(huán)境、自然條件，且各因素間相互影響，PUE挖潛，需要用系統(tǒng)工程思維來(lái)綜合審視，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)現(xiàn)實(shí)條件和部件技術(shù)水平的最優(yōu)權(quán)衡。從部件效率轉(zhuǎn)為關(guān)注鏈路效率，改變運(yùn)行方式，提升系統(tǒng)效率。比如2N供電系統(tǒng)，采用一路市電+—路智能在線(S-ECO)模式，保障可靠性的同時(shí)，提升供電系統(tǒng)效率。從關(guān)注部件效率到關(guān)注運(yùn)行環(huán)境，在服務(wù)器允許的范圍內(nèi)，提升送風(fēng)溫度，加大送回風(fēng)溫差，既可以減少機(jī)械制冷的使用量，提升自然冷源比例，降低溫控系統(tǒng)能耗。同時(shí)，更寬的溫度運(yùn)行范圍，有助于提升T服務(wù)器部署密度和運(yùn)行負(fù)載率，在同等能耗情況下實(shí)現(xiàn)算力最優(yōu)，同時(shí)，可以采用人工智能調(diào)優(yōu)技術(shù)，各系統(tǒng)間的最優(yōu)運(yùn)行配置，實(shí)現(xiàn)算力和能耗的綜合權(quán)衡，從能效(PUE)最優(yōu)到算效(PFPUE)最優(yōu)?！蚣夹g(shù)與應(yīng)用廣州聯(lián)通IDC,總建設(shè)規(guī)模約為19.91萬(wàn)平方米，采用系統(tǒng)工程思路，提升全域能效。溫控系統(tǒng)采用高溫冷凍水系統(tǒng)，進(jìn)水溫度從12度提升到了18度，大幅提升制冷效率。同時(shí)，送風(fēng)設(shè)置為24-25度，回風(fēng)36度，提升溫控和IT系統(tǒng)效率。供電系統(tǒng)采用智能在線運(yùn)行模式，電能轉(zhuǎn)化效率達(dá)到99.1%,相比傳統(tǒng)方式，供電效率提升3%以上。數(shù)據(jù)中心30%滿設(shè)計(jì)負(fù)荷假負(fù)載下的測(cè)試結(jié)果為1.298,整體能耗降低了20%以上。Al調(diào)優(yōu)將成為存量DC能效智能優(yōu)化的最佳選擇國(guó)家雙碳目標(biāo)對(duì)數(shù)據(jù)中心能耗提出了更為嚴(yán)格的要求，這促使存量數(shù)據(jù)中心的節(jié)能改造成為當(dāng)務(wù)之急。然而，傳統(tǒng)的單純硬件改造面臨著諸多困難和挑戰(zhàn)。值得關(guān)注的是，隨著人工智能(Al)新技術(shù)的迅速演進(jìn)，簡(jiǎn)單的硬件改造+Al軟件優(yōu)化有望成為數(shù)據(jù)中心節(jié)能改造的大規(guī)模應(yīng)用。這一趨勢(shì)將為數(shù)據(jù)中心節(jié)能改造提供更為可行的途徑，并有望在未來(lái)成為行業(yè)的主流選擇。調(diào)優(yōu)高效◎數(shù)據(jù)中心是耗電大戶，減排迫在眉睫數(shù)據(jù)中心在實(shí)現(xiàn)信息化和數(shù)字化進(jìn)程中扮演著至關(guān)重要的角色，并在云計(jì)算、5G、人工智能等領(lǐng)域發(fā)揮著關(guān)鍵作用。據(jù)2022年全年數(shù)據(jù)顯示，全國(guó)數(shù)據(jù)中心的耗電量已經(jīng)達(dá)到了驚人的2700億千瓦時(shí)，占全社會(huì)用電量的約3%,較2021年的2166億千瓦時(shí)增長(zhǎng)了25%。隨著互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字化進(jìn)程的加速推進(jìn)，預(yù)計(jì)到2025年，全國(guó)數(shù)據(jù)中心用電量占全社會(huì)用電量的比重將提升至5%。而到2030年，全國(guó)數(shù)據(jù)中心的耗電量預(yù)計(jì)將接近4000億千瓦時(shí)，因此，數(shù)據(jù)中心的減排問(wèn)題顯得迫在眉睫。◎雙碳政策，PUE監(jiān)管趨嚴(yán)，傳統(tǒng)改造困難大截至2022年底，全國(guó)數(shù)據(jù)中心存量達(dá)到650萬(wàn)架，其中PUE超過(guò)1.5的占比超過(guò)50%,即有超過(guò)300萬(wàn)架的數(shù)據(jù)中心PUE超過(guò)1.5。自2021年以來(lái)，大型和超大型數(shù)據(jù)中心的新建項(xiàng)目就開(kāi)始受到約束：PUE不高于1.3。2022年“東數(shù)西算”一體化大數(shù)據(jù)中心建設(shè)，也明確要求集群內(nèi)的數(shù)據(jù)中心PUE在東部地區(qū)要低于1.25,在西部地區(qū)要低于1.2,先進(jìn)示范工程更是將PUE要求降低到1.15。同年，國(guó)家強(qiáng)制標(biāo)準(zhǔn)GB40879《數(shù)據(jù)中心能效限定值及能效等級(jí)》正式發(fā)布，這標(biāo)志著未來(lái)的監(jiān)督管理將以強(qiáng)制標(biāo)準(zhǔn)為依