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算力“降碳”?綠色數據中心建設加速_全球報道

文章來源:經濟參考報  發布時間: 2023-07-06 14:23:34  責任編輯:cfenews.com
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數字基礎設施正成為“降碳”的重要領域。近段時間,不少地方積極引入綠色低碳技術和產品,加大可再生能源利用,加快綠色數據中心建設。與此同時,相關部門將引導算力設施高質量布局,強化綠色算力技術應用創新,進一步推動算力產業綠色低碳發展,持續激發算力賦能效應。

多地布局綠色數據中心建設


(資料圖片)

走進位于貴州省貴安新區的中國移動貴安數據中心,一排排數據機房整齊排列。今年5月,該數據中心入選2022年度國家綠色數據中心名單。

“控制數據中心的能耗不僅關乎計算服務成本,而且關乎國家碳排放的核心發展要求。”中國移動通信集團貴州有限公司工作人員桂智彪告訴《經濟參考報》記者,中國移動貴安數據中心全面引入節能新技術,從芯片、服務器、機架、機房、制冷、供電、綠色能源等領域全面提升算力網絡基礎設施的算效和能效。

據悉,中國移動貴安數據中心三期已完成土建建設,新增裝機容量將超過7000機架。桂智彪說,數據中心將通過挖掘水冷節能潛力、簡化供電架構減少電源轉換環節、擴大余熱回收等手段,加快節能降碳,加大數智賦能,打造綠色算力基礎設施,確保在2025年前新建數據中心PUE(電能利用效率)低于1.2。

PUE是評價數據中心能源效率的指標。PUE值越接近1,表示一個數據中心的綠色化程度越高。

《“十四五”數字經濟發展規劃》《新型數據中心發展三年行動計劃(2021-2023年)》等政策文件均對推進綠色數字中心建設作出部署,包括“加快推進數據中心節能改造,持續提升數據中心可再生能源利用水平”“到2023年底,新建大型及以上數據中心PUE降低到1.3以下”等。

近段時間,不少地方正在積極部署,引入綠色低碳技術和產品,加大可再生能源利用,加快綠色數據中心建設。《上海市推進算力資源統一調度指導意見》提出,到2025年,新建數據中心綠色算力占比超過10%;集聚區新建大型數據中心綜合PUE降至1.25以內,綠色低碳等級達到4A級以上。寧夏憑借綠電優勢,預計到2025年寧夏中衛綠色數據中心集群PUE平均值不高于1.2,可再生能源利用率達到65%。

加快綠色技術和產品應用

中國信通院發布的《2023中國綠色算力發展研究報告》提出,綠色算力即算力的綠色低碳追求,是算力高質量發展的重要目標,可通過推進算力生產、算力運營、算力管理、算力應用等層次的綠色化來實現。

工信部信息通信發展司副司長趙策在日前舉行的中國綠色算力大會上表示,將引導算力設施高質量布局,強化普惠算力高質量供給,推動算力綠色高質量發展。

在強化綠色算力技術應用創新上,趙策說,一方面將加強節能降碳技術創新應用,推動液冷、蓄冷、高壓直流、余熱利用、蓄能電站等技術在算力基礎設施建設中推廣應用,同步提升太陽能、風能等可再生能源利用水平;另一方面要在運營管理方面發力,推動算力基礎設施綠色轉型,建立綠色低碳管理制度,逐步建立和完善綠電交易市場機制。

相關企業也積極加快先進綠色技術和產品應用。浪潮信息數據中心專家李金波對《經濟參考報》記者表示,液冷是在解決服務器高密度散熱的背景下推出的技術。目前,浪潮信息正加快液冷技術產業化,通過整合包括研發、測試、生產、品控、交付等在內的全鏈條能力,實現液冷產品年產能超過10萬臺。

中國移動副總經理趙大春表示,公司將在內蒙古建成全網最大的綠色數據中心,機架超20萬個,服務裝機能力超120萬臺,并采用磁懸浮相變、浸沒式液冷等先進節能技術,實現更低能耗指標。

“綠色節能創新技術加速涌現,為算力綠色低碳發展提供了有效助力。”中國信通院副院長王志勤說,液冷、蓄冷、高壓直流、余熱利用、蓄能電站等技術的應用,以及太陽能、風能等可再生能源利用,能夠進一步降低算力能耗及碳排放。

持續推動算力綠色發展

在業內人士看來,“雙碳”目標及可持續發展戰略將長期驅動我國算力產業綠色低碳發展,綠色算力應用將全面賦能各行業數字化轉型。

“當前,計算和存儲需求大幅提升,算力的能源消耗和溫室氣體排放也持續增長,發展綠色算力已經成為我國建設數字經濟底座設施和展現節能減碳大國擔當的重要命題。”王志勤說,下一步需要多措并舉推進綠色算力發展,一是頂層保障,健全綠色算力一體化發展機制;二是創新先行,加速綠色算力核心技術研發;三是行業發力,構筑綠色算力產業協同生態;四是引導布局,強化綠色算力與“東數西算”協同;五是應用賦能,推進綠色算力賦能千行百業。

新技術也有望進一步推動綠色算力發展。李金波表示,隨著計算架構不斷演進,異構計算有望成為綠色算力落地的關鍵技術。此外,人工智能技術在綠色算力、算法等方面的效果逐步顯現,一方面,人工智能技術與算力中心深度融合,實現基礎設施智能管理;另一方面,人工智能技術與綠色算力深度融合,實現性能更優、功耗更低的大模型訓練,加快算法基礎設施普及,加速智能應用創新。

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