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    可維節碳專家對話:開啟數據中心AI節能普惠時代

    在電影大片里總有一個話題歷久彌新——AI人工智能,無數的經典通過“AI”帶領我們去探尋異次元空間、感受AI覺醒,甚至洞察人機之間的情感糾纏,這些都是人工智能可以創造的美麗新世界。當前AI技術在社會各界已經正式步入了應用層面,在數據中心領域雖然AI技術能夠助力節能已經成為普遍共識,但由于適用場景單一、交付困難、效果不確定等問題,AI目前仍然只能應用于少數定制化數據中心中,社會和經濟效益受到了極大限制。?有沒有一種能夠自動適應各種應用場景、支持一鍵快速交付、節能效果穩定且運行安全可靠的方案,可以讓AI技術真正能夠走入更多的數據中心,開啟AI節能普惠的新時代??本期“可維節碳專家對話”專欄邀請了澳門大學博士生導師徐歡樂博士和維諦技術(Vertiv)基礎設施數字化管理專家查帥榮。

    AI技術為何被視作最受期待的技術之一?

    查帥榮:盡管PUE每降低1%都會對數據中心節能帶來巨大變化,但是隨著PUE的逐步降低,小數點后每一個數字的降低都意味著巨大的努力。這也催生了更多技術在數據中心節能領域的應用。那么,在數據中心節能領域,AI技術為何被視作最受期待的技術之一?徐歡樂:近年來AI技術不斷發展、更新,特別是AI算法中與神經網絡相關模型取得長足進步。AI的優勢在于能通過算法上和數據上的優勢,規避中間一些復雜的物理模型,而不需要關心內部的物理運行邏輯。只需利用AI技術,不斷收集樣本進行強化學習。自動適應環境及負載變化,得到更優的控制輸出,從而解放值守人力,達到全時段最優控制,實現能源使用效率的提高。

    實現AI節能普惠的關鍵技術是什么?

    查帥榮:隨著AI技術在數據中心節能領域應用的不斷成熟,對于數據中心廠商來說,也對其產品研發帶來了革新性的變化。作為最早同維諦展開AI合作的技術專家,徐博你覺得AI普惠的關鍵是什么?

    徐歡樂:關鍵是要簡化傳統神經網絡模型,強調對環境的適應性,可以在較短時間內,根據負載運行情況、外部氣候環境條件等一系列數據進行學習,實現對空調系統的自動化控制,可在不同負載率下找到系統的最佳運行點,將對算力和歷史數據嚴重依賴的大數據問題變成可以不斷迭代優化的小數據問題。

    查帥榮: 維諦技術(Vertiv)是較早對AI節能進行嘗試的廠商之一,與國內頂級大學聯合成立了數據中心AI技術聯合實驗室,聚焦于將AI技術應用于變頻壓縮機、變頻氟泵、間接蒸發冷卻等設備的精確控制。開發了適用于各種場景的AI系列產品,與徐博合作開發的AI Lite就是其中一款按照AI普惠理念開發的產品,能請徐博大概介紹下這款產品的開發思路和特點么?

    徐歡樂:AI Lite作為重要的科研成果,采用強化學習+回歸預測的算法方案,減少了對于歷史數據和算力的依賴,能夠自動適應各種模塊化機房場景,實現比普通控制算法更高等級的節能。AI Lite創造性地將強化學習算法同簡單實用的線性回歸相結合,充分契合數據中心控制場景,通過單空調與多空調優化相結合,可以在滿足冷量輸出的情況下,有效降低空調整體功耗。AI Lite充分集成本地邊緣算力,深度融合空調控制策略,為客戶帶來一鍵交付、快速生效的應用體驗。

    如何利用AI技術進行能源全景管理?

    徐歡樂:從運維管理角度出發,應用AI技術也能幫助數據中心實現節能。其中,通過引入AI技術,能源管理會成為降低數據中心PUE的一大“法寶”,具體有哪些亮點?

    查帥榮:維諦技術(Vertiv)通過將AI與DCIM以及能源管理系統整合,形成整個數據中心的能源管理數據中臺,采集各個系統的參數,比如機柜前門的溫度、UPS電池充電的能耗、室外機運行的溫度以及室外天氣等等。有了維度全面的數據支撐,平臺節能程序就可以精準測量系統的全景PUE,方便后續對能耗較高的系統進行優化,也形成了非常直觀的能耗分布地圖,讓數據中心的運營一目了然。

    徐歡樂:從維諦技術(Vertiv)的實踐來看,基于AI技術的能源管理平臺,不僅能夠優化數據中心的能源使用,而且還可以實現對業務狀態的實時監控和未來風險預測。

    查帥榮:維諦技術(Vertiv)通過與外部相關機構展開團隊合作,盡力拓展和豐滿能源數據的維度,增強數據可用性,通過數據中心基礎設施數據中臺驅動AI業務應用前臺,將大數據積累的長期優勢同邊緣采集計算的快速響應相結合;利用AI獨有的預測功能,能提前預知系統風險,如針對局部熱點的預測,準確率已能達到95%以上,預警時間裕量提高到了30分鐘。

    徐歡樂:數據中心能源系統是一個有機的整體,利用AI+可視化技術相結合,可以實現數據中心能耗的全景管理。避免頭痛醫頭,腳痛醫腳,真正做到分階段優化,統籌兼顧,為數據中心更有效地進行能耗控制、降低PUE帶來更加充足的信心。

    徐歡樂

    澳門大學博士生導師

    云計算與分布式系統實驗室主任

    研究方向為云計算,機器學習理論。

    徐歡樂于2012年及2016年分別獲得上海交通大學學士與香港中文大學博士學位。徐歡樂在微服務負載特征提取,大數據資源調度,云計算作業性能優化,以及基于機器學習的智能決策優化方面積累了豐富的理論研究經驗與軟硬件平臺開發經驗。徐歡樂關于微服務特征分析的工作曾獲得2021 年ACM SoCC 國際云計算頂級會議最佳論文獎,這是該會議舉辦十多年來首次由中國團隊獲獎。徐歡樂與阿里巴巴、維諦技術等著名企業在微服務資源管理、云數據中心資源調度、數據中心節能等方面展開了深入的合作。

    查帥榮

    電力機械與電氣工程師/會計師

    維諦技術基礎設施數字化管理專家

    研究方向為基礎設施管理、能耗數據中臺、碳金融、數據中心REITs。

    查帥榮在數據中心DCIM系統以及智能化園區數據中臺設計方面積累了豐富的理論與實踐經驗,曾主導完成了中國電信華東云基地、騰訊青浦數據中心園區、京東濱州數據中心園區等眾多大型數據中心園區基礎設施數據中臺及DCIM系統的設計建設。對于AI、碳金融、REITs等新的技術和商業模式在數據中心的應用可能性和所需數據平臺基礎有深入的前瞻性研究和獨特的見解。

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