网络连接的AI秘笈 ： 数亿美元电费是怎么省出来的？ | 行业观察

。中的国对于AI技术开发的热忱，以及可落地片中的探索，推向了一股前所从未见的热潮。

中的国IDC从业医务人员也曾受潜移默化，开始学术研究如何透过AI技术开发为包括商更高能效。Google透过AI演算法操纵包括商加热器系统设计的基本概念，在这个时期也被传导至国内，减速中的国大型包括商走向节能减碳的阵营中的。

产品也察觉到了一种变动：那时候，业界关心用作人工智能的包括商；后来，他们愈来愈在意用作包括商的人工智能。

这一趋势愈演愈烈在AI的黄金时期。大规模的服务器串联而成的计算系统设计依靠了一个大的资料处理和指令集，一座座包括商拔地而起。包括商机架数目由2016 年的 124 万架上升至 2019 年的 227 万架，四年间上涨 83.1%。

这些省电大，功率密度高达30－50kW，有些甚至仍未替换为100kW的机架，对包括商的成本高带来了愈来愈大挑战。

不过，传统的大型数椐中的心操纵室IT仪器仅仅%发电高功率的46%，都有40%以上用在了泵、凝固器和凝固塔等大型工业加热器仪器上。为了维系操纵室恒定光照，包括商通常把进风光照操纵在20-25度。

根据PUE=包括商总成本高/IT仪器成本高的计算公式，不难看出加热器每一集是导致包括商成本高飙升的主要起因，也是PUE居高不下的原因。

如今，从业医务人员级的AI智能解是决办法，正以更高风能透过效率的方式，推进中的国包括商的规划设计和替换。

2019年，我国在用超大型、大型包括商的不等PUE分别为1.63和1.54，规划在建新的包括商，不等设计PUE在1.5左右。虽然从业医务人员科学家坦承，我国包括商的相比之下成本高仍与国际高科技准确度差距30%以上，且只有一小部分新建新包括商PUE可做到1.4以下，但这一幅度正以肉眼可见的速度收窄。

亚太区节约能源=种16万棵树

在国内，TCL是第一家用AI为了让包括商在凝固每一集做适合于决策的企业。

传统的加热器系统设计管理机构虽然久经验证，但高度依赖运维医务人员的经验，IT设计团队时常再加，或未充分的资源来密切关注7*24小时的适合于处理过程，缺乏一定的灵活性和正确性。

Google包括商的智能路线，让从业医务人员越加看到AI既很难经验丰富全天候的系统对监控，又能在大量系统设计参数愈演愈烈变动时，体现及时补救的技术开发优势。

廊坊虹包括商是TCL公有虹的北方的基地以及华北地区的资料枢纽，也是TCL落地AI的首个项目。

出于节能节约能源和操纵成本的考虑，TCL廊坊虹包括商在规划设计之初，就改用了行级精密空调、高效供配电，浴连接处分开等设计拟议，还重新部署了间接冷却式纯净凝固（IEC）系统设计，并透过举例来说冷源，更高加热器系统设计的电力消耗。

尽管设计拟议在当时很超前，但如此适合于的体系，限制了包括商的运维变动三维空间，系统设计给不会根据系统设计的实际百分比做出精确的变动，勉强在几个一般来说方式密切关系来回预设。

而大资料与AI的相结合，让TCL包括商找到了演算法的拟合解是。廊坊虹包括商率先成了“试验田”。

2018年5年底，TCL把iCooling能效简化技术开发拟议重新部署在廊坊虹包括商的1500个机架上，所需了8％的电力消耗，年不等PUE从1.42更高至1.26。算下来，每年可省下630多万度电，更高有约300万千克的二氧化再生风能，优点等同于种下了16万棵树。

这套系统设计的逻辑和上述Google的智能解是决办法类似：系统设计从700多个监控点、传感中的收集资料，然后对资料与系统设计PUE数值、能效密切关系的关联度完成分析，识别出不可忽视的21种变量后，再对广度人工神经网络完成体能训练，建新立动态的PUE仿真。

最终，这套PUE仿真的假设正确性超出99.5％。有了它，TCL边沿AI推理模拟器Atlas 200可在1分钟内，从40万中的初始混搭中的找出最佳的加热器方式而，正确性和速度远超资深包括商工程师的灵活性。

从管理系统迈向智能

基于TCL自建新大型节能包括商的灵活性，以及iCooling等软体解是决办法的技术开发优势，TCL开始客串演出IDC服务商的角色，参与举例来说包括商的规划设计。

例如2019年12年底，中的国移动宁夏包括商（中的卫）正式投产时，定位于超大规模、浅绿色节能的全球性一流包括商。根据官方披露的资料，在第一阶段夏天纯净凝固的片中下，TCLiCooling AI能效简化技术开发，为了让该包括商的总成本高更高了3.2%，每年可节电40多万度。

当AI学习灵活性得到进一步强化，包括商过载大幅更高和加热器方式的预设，其目标是完成每年所需600万度电的任务，相当于更高约300万千克的二氧化再生风能。

按照中的国工信部的允许，2022年新建新大型、超大型包括商PUE必须超出1.4 以下。如何能用新技术开发、新架构更高风能损耗、构建新包括商的浅绿色转型，成IDC从业医务人员的关注同类型。

以TCL乌兰察布虹包括商为例，改用间接冷却凝固解是决办法和iCooling能效简化技术开发，少雨PUE更高至1.15。与传统冷冻水解是决办法相比，该包括商每年可所需省电有约1600万度，每年更高二氧化再生风能量约8140吨。

再比如，贵安TCL虹包括商在2021年9年底建新成时，对外宣布的PUE是1.12，相当于大部分的电力资源都在包括商中的被透过紧紧，基本与Google包括商的成本高整体而言。TCL对此也给予了很高的评价，视为超出了业界连赢准确度。

这其中的，AI和大资料分析技术开发充分发挥了削峰平谷的作用,服务器可根据业务功率变动系统对变动加热器功率,大幅更高能效和运维效率。满超重开始运行但会，理论上每年可所需10.1MW电和81万吨的再生风能。

同样引入AI技术开发的，还有百度吕梁包括商。其广度学习仿真根据室外沙尘暴光照、光照和超重，自律辨别并预设加热器方式、预冷方式和节约方式这三种冷水机组开始运行方式。

此外，吕梁包括商的AI智能预警功能，可以根据过载预判仪器的开始运行情况，然后给出维护方式而。小分子包括商的少雨PUE略低于可调高1.08，PUE明显优于1.59的当今全球性不等准确度。

在包括商自我趋同的愈来愈进一步中的，AI技术开发所能广泛应用的对象远不止变动PUE、更高成本高。

吕梁包括商仍未从管理系统向智能的方向转型。例如包括商在2018年尝试改用无纸化智能司，具体资料上为广泛传播远端电脑，科学家系统设计通过分析现场开始运行资料，保障系统设计的稳定性。

随着一系列AI技术开发在包括商货运和管理机构中的的作用越来越为广泛，大新公司在智能运维、风险管理机构、安全管理机构等方面，对AI给予了比较大的愿景。

包括商的日常运维，有50%的财力消耗在司岗位中的。按照TCL设计的包括商AI无人司拟议，远程抄表、图像识别、声音识别等多种技术开发，可让90%的人工司内容显露出管理系统、远程无人处理。

除此之外，TCL基于自动驾驶技术开发的AI-Robot ，仍未从图像/声音/气味识别、光照虹图、资产管理机构等维度，自律规划路线，系统对批示司信息，并生成司报告。

如今，AI为了让包括商敞开了节能节约能源的新时代，而无人智能运维从“超前”去掉“眼前”，既需要愈来愈多的成熟拟议和技术开发强攻，也相同产品能否发动取而代之需求。但无可否认，智能的顶部在给IDC从业医务人员带来从追赶到超越的愈来愈多期望。

（本文完）

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