数据中心是“耗能大户”，也是节能降碳的核心发力领域之一。PUE值就是衡量数据中心能耗水平的重要指标，PUE值越接近1，表示一个数据中心的能效水平越好，绿色化程度越高。
数据存储作为数据中心的重要组成，在节能降耗方面的挑战不断加剧。据IDC测算，2025年全球数据年产生量将达到2020年的3倍，中国产生的数据总量将达到48.6ZB，占全球27.8%。在满足海量数据存储需求的同时，存储平台规模快速扩张，耗电量也将随之大幅增长，数据存储基础设施如何降耗节能成为业界关注的重要议题。
数据中心成能耗“大户”
近日，中国移动董事长杨杰在今年两会期间着重谈及了“数据中心碳排放管理和政策优化”，说白了也就是如何应对数据中心耗电的问题。
杨杰表示，据生态环境部数据显示，2021年全国数据中心耗电量达2166亿度，约占全国总耗电量的2.6%；碳排放量1.35亿吨，占全国总排放量的1.14%。这一数据看上去并不大，但与家庭用电、工业生产用电等用电大户相比，数据中心已占到总量的2.6%，其实是相当惊人的。
去年，时任中国电信集团副总经理刘桂清在一次采访中就直接坦言，“数据中心定位为高能耗产业，以中国电信为例，2021年数据中心耗电达到56亿度，占总耗电量的20%。”
一直以来，数据中心都作为耗电“大户”存在。早在2016年我国数据中心的总耗电量就已超过1200亿千瓦时，而同年三峡大坝的全年发电总量不过才1000亿千瓦时左右，也就是说那时候数据中心的耗电情况就非常惊人。
近年来，随着数字化经济的加速发展，对于数字转型需求更大，数据中心的建设速度越来越快，承载更多的处理任务，其算力和功率都在不断攀升，这也意味着能耗也在不断增加。
数据中心的重要性
但数据中心作为基础设施、计算机场地、信息系统软件和信息资源等组成的实体，属于重要的网络基础设施。其职责是进行数据信息的传输、整合以及分析等，为万千行业的数字化转型提供基础，可见其重要性。
杨杰也认为，与其他产业不同，数据中心所消耗的能源，不仅为自身创造了经济价值，同时也为运行其上的各行业数字化应用贡献了大量经济价值，具有“传导溢出效应”。根据国家信息中心测算，数据中心每消耗1吨标准煤，可直接贡献产值1.1万元，同时可带动数字产业化增加值88.8万元，并通过支撑各行各业数字化转型，间接产生360.5万元的产业数字化增加值。
所以，越来越多的地方都希望能够建设更多的数据中心用以转型发展。自去年“东数西算”工程启动以来，数据中心的建设规模进一步扩大，在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等8地启动建设国家算力枢纽节点，并规划了10个国家数据中心集群。
三大运营商也在各地加速落地数据中心的建设，但能耗问题依然成为最大的难题。
清华AIR与英特尔组队分享心法
3月6日，清华大学智能产业研究院（AIR）、英特尔公司基于“双碳”的“绿色计算”暨数据中心能耗优化技术研讨会在北京举行。
清华大学智能产业研究院院长张亚勤谈道，随着AI（人工智能）发展，数据中心需要越来越强的算力，越来越大的模型需要建立大型数据中心和大的算力网络。因此，在“双碳”的背景下，清华AIR的一个重要研究方向就是将行业产生的碳排放降下来，用AI让计算、存储、传输工具变得越来越高效、越来越绿色，对产业、对整个社会都是一个大的课题。
1、AI+IoT助力“碳中和”，新兴数据驱动决策优化方法潜力巨大
AIR助理研究员詹仙园发表以《面向绿色计算场景的数据驱动决策优化》为题的演讲。他介绍了清华AIR在高性能、高泛化以及不完美奖励下的离线策略优化方面的最新算法研究成果，以及离线强化学习方法在火力发电燃烧控制优化，并分享了与英特尔合作的数据中心能耗优化合作中的进展，最后基于AI+IoT（物联网）技术在绿色计算方面的潜力进行了展望。
“碳中和”是人类能源结构的又一次变革，既是可持续发展的必然选择，也是产业结构调整和发展大机遇。在“碳中和”背景下，传统工业、能源，以及新兴的数据中心等高能耗产业面临着日益严峻的节能减排提效降耗压力。
提升相关系统的决策控制水平，不仅具有重要的产业价值，也对国家节能减排和可持续发展具有重要意义。传统决策优化方法由于建模能力有限，或者过分依赖仿真建模、业务知识和人类专家经验，瓶颈日益凸显。这些问题导致传统决策优化方法在真实场景中不再适用。
未来决策优化的思路包括代替人类专家经验、降低落地成本、研发可跨领域复用的算法等。以离线强化学习为代表的新兴数据驱动决策优化方法，在解决真实复杂系统决策优化问题方面具有巨大的潜力。
清华大学智能产业研究院跟英特尔合作，正在研究把数据驱动决策优化的方法用到高能耗数据中心联合优化上。因为这个系统本身非常复杂，同时又有很多的数据，只靠建仿真不太现实，所以采用了一套分层离线强化学习框架去解决问题，在上层会着重考虑IT系统能耗方面的优化，在下层则去做冷却系统跟上层的IT系统调度进行匹配，在满足负载和温度要求的情况下，实现冷却系统本身的节能优化。使用这样的模型进行控制之后，数据中心温场的变化相对平稳很多。
2、英特尔的“绿菜单”：12种维度让数据中心更节能
英特尔中国绿色数据中心与可持续发展项目组经理彭振飞发表了主题为《英特尔绿色数据中心与可持续发展近况》的演讲。
绿色计算涉及国际民生，也影响行业的发展。英特尔的愿景是从制造到产品再到解决方案，推动打造更可持续的计算产业，包括通过可持续制造和供应链合作伙伴关系减少英特尔的碳足迹；通过跨芯片、平台和软件，设计更可持续的产品，引领行业发展；在整个生态系统中协作、指定标准，构建可扩展、可持续的解决方案。
2022年，为减少数据中心服务器在使用过程中产生的碳排放，英特尔面向中国市场发布了“英特尔中国绿色数据中心技术框架1.0”（简称“绿菜单”），从XPU层、服务器层、机架基层和数据中心层，以及高能效与高功率密度、先进的散热技术及基础设施智能化等12种维度，帮助合作伙伴和客户让数据中心变得更加绿色。
此外，液冷技术能够帮助数据中心适应极端环境，也可以把PUE（电源使用效率）进一步降到1.1以下，甚至是1.03。液冷分为浸没式和冷板式，2022年，英特尔跟21家上下游合作伙伴一起共同合作，发布了《绿色数据中心创新实践——冷板液冷系统设计参考》白皮书，希望通过标准化降低整个生态的入门门槛，突破系统功耗限制，降低成本，让解决方案加速落地。
数据中心刷新“绿色标准”
随着我国数据中心规模和能耗总量不断壮大，数据中心绿色发展已成为工业绿色发展的重要组成部分。“近年来，我国积极推进数据中心能效提升，先后创建3批次共153家国家绿色数据中心，绿色低碳转型升级取得积极成效。”工信部节能与综合利用司有关负责人介绍。
数据中心能效水平持续提升。2021年度国家绿色数据中心电能利用效率(PUE)平均值已降低至1.3。其中，环首都·太行山能源信息技术产业基地、数据港—阿里巴巴张北中都草原数据中心等数据中心年均PUE已低于1.2，达到国际先进水平，有效带动行业持续提升能效水平。目前，全国规划在建的大型以上数据中心平均设计电能利用效率已降至1.3。
能源利用绿色转型步伐加快。通过市场化绿色电力交易、因地制宜建设分布式可再生能源电站等方式，国家绿色数据中心可再生能源电力平均利用率由2018年的15%提升至目前的30%以上。在灵丘县，环首都·太行山能源信息技术产业基地采用当地发配电企业、储能电站和秦淮数据三方约定“基地直供电”模式，实现100%绿色电力应用。在江苏仪征，腾讯仪征东升云计算数据中心在机房屋顶建设分布式光伏发电系统，总装机容量约1.3万千瓦，年均消纳可再生能源电力超过1210万千瓦时。
作为数据处理所需算力的载体，数据中心已成为支撑数字化转型发展的关键基础设施。为进一步引导我国数据中心高效、低碳、集约、循环发展，近日，工信部会同国家发改委等部门启动2022年度国家绿色数据中心推荐工作，拟在生产制造、电信、互联网、公共机构等数据中心重点应用领域，遴选一批能效水平高且绿色低碳、布局合理、技术先进、管理完善、代表性强的国家绿色数据中心。
值得注意的是，此次国家绿色数据中心评价指标体系进行了较大调整，在现有数据中心行业绿色发展水平基础上，为未来一段时间数据中心绿色发展提供了具体路径。
在能源利用方面，进一步提高对电能利用效率评价基准的同时，大幅引导数据中心提高可再生能源电力利用水平。应用可再生能源电力已成为绿色数据中心的一个重要标志。
在算力能效方面，不仅将数据中心信息设备的能效管理纳入评价要求，还鼓励利用智能化管控手段实现算力设施与数据中心基础设施进行联动节能。
在科学布局方面，鼓励在风光资源富集、气候适宜的地区布局建设，鼓励在已批复国家枢纽节点内建设，鼓励集约建设。科学布局和集约发展已成为数据中心绿色发展的重要组成部分。目前，不少数据中心企业正在“东数西算”工程八大节点十大集群地区加快布局建设。
根据《“十四五”信息通信行业发展规划》，预计“十四五”期间，数据中心算力年均增幅将达27%，数据中心规模仍将保持较快增长，其能源利用规模也将相应增加。
