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數據與算力設施建設按下快進鍵

來源:豐采網??作者:豐采網 ??2021-12-02 閱讀:1212

當前,5G、云計算、人工智能、大數據等新一代信息技術已經深刻融入人們的生產生活。從過去人與人之間的連接,到現在的萬物互聯,隨著數據存儲、分析、處理需求激增,數據與算力設施成為支撐數字經濟蓬勃發展的重要底座。

近日,中國聯通“智·云”數據中心在江西撫州啟動建設,總投資超過2.2億元;十堰工業大數據中心項目成功簽約,總投資3.5億元;

甘肅省首個園區級能源大數據中心正式成立……新型數據中心建設正在全國范圍內如火如荼地展開。

根據工業和信息化部發布的《“十四五”信息通信行業發展規劃》(以下簡稱《規劃》)顯示,我國數據與算力設施服務能力顯著增強。

到2025年年底,數據中心算力預計達300每秒百億億次浮點運算,單位電信業務總量綜合能耗下降幅度達到15%,新建大型和超大型數據中心運行電能效率(PUE)下降到1.3以下。

屆時,數據與算力設施的建設與服務水平將邁上新的臺階,在數字經濟宏偉新藍圖上留下濃墨重彩的一筆。

全面統籌區域規劃發展

綜觀我國數據中心布局,目前呈現出“東部沿海居多、核心城市集中、中西北部偏少”的格局。

賽迪顧問數據顯示,截至2019年年底,北京、上海、廣東三個數據中心聚集區的在用機架數全國占比為31.3%,與國內其他任意三個省(區、市)相比,北上廣還是在我國數據中心規模分布上占據了相當大的比重。此外,若將河北、天津、內蒙古、江蘇、浙江、福建、海南等北上廣周邊地區加上,這一比重會提升至60%以上。

數據中心的布局緊隨區域的互聯網發展需求,與經濟發展程度密不可分。

大量數據中心布局在一線城市及周邊是因為它們的主要客戶互聯網企業大多布局在這里,但這些區域土建成本高、能耗指標沒有太大富裕,未來沒法擴建大規模數據中心。中西部地區土地寬裕、能源富集,能大幅降低數據中心成本,但距離用戶較遠,存在網絡延遲問題,且跨省網絡帶寬交易價格很高。因此,統籌布局是未來數據中心必須考慮的現實問題,比如實時在線業務靠近一線城市布局,而離線非實時業務則進行遠距離布局。

在數據中心被列為新型基礎設施以來,全國各地都在加快數據中心建設

。中南財經政法大學數字經濟研究院執行院長盤和林也指出,隨著數據中心需求量增大,各種類型、不同規模的數據中心建設與日俱增,數據中心作為高耗能且備受追捧的產業,很容易出現重復建設、過度建設的問題。萬國數據董事長兼首席執行官黃偉指出:“數據中心作為重資產投資,是以15年到20年的生命周期來衡量的,若布局不當,極有可能導致無效投資?!?/p>

為促進數據中心協同、均衡發展,《規劃》指出,要加強數據中心頂層規劃,優化數據中心供給結構,推進一體化大數據中心體系建設。加強區域協同聯動,引導數據中心集群化發展,推進東部與中西部地區、一線城市與周邊地區的數據中心協調發展。

“數據中心高質量發展工程”也將統籌數據中心區域布局列入其中。

鼓勵在一線城市周邊地區建設熱數據聚集區,在能源充足、氣候適宜、自然災害少的地區建設大型和超大型數據中心吸引冷數據聚集,推動數據集聚區之間資源共享調度,提升數據中心利用水平。

加速推進智能化升級

智能化是數據中心未來發展的關鍵點之一,而人工智能正是實現數據中心智能化升級的重要技術手段。華為中國政企數據中心解決方案營銷總監李偉曾在采訪中指出,數據中心的智能化是未來結合數據中心的全生命周期通盤考慮,如模塊智能化、能效智能化、設計智能化、運維智能化、安全智能化和運營管理智能化。

“新建數據中心應重視利用人工智能技術,建設人工智能數據中心。人工智能對于傳統數據中心存在的問題能提供較優的解決方案。”百度公司首席技術官王海峰表示。

百度云計算(陽泉)中心在智能化建設方面的實踐可以作為參考。該數據中心應用AI實現智能運維,更及時、快速、全面地掌握自身的運營狀況,采用百度“飛槳”AI智能控制系統,通過建立數據中心深度學習模型,實時監控運行數據,持續進行系統調優并給出維護策略,實現智能供電、智能散熱,確保數據中心低能耗高性能運行。

關于數據中心的智能化建設,《規劃》指出,要加快算力設施智能化升級,推進多元異構的智能云計算平臺建設,增強算力設施高速處理海量異構數據和數據深度加工能力。同時,《規劃》還提到要提升人工智能基礎設施服務能力。

打造人工智能算法框架,鼓勵企業加快算法框架迭代升級。構建先進算法模型庫,打造通用和面向行業應用的人工智能算法平臺,加快軟件與芯片適配。支持企業、科研機構搭建普惠的人工智能開放創新平臺。

持續提高綠色發展水平

盡管當前國內數據中心綠色化建設已初顯成效,但挑戰仍然存在。一方面,可再生資源供需矛盾凸顯。

公開數據顯示,數據中心七成左右的電力供應仍然來自煤電,綠電的實際用量偏小。

北京計算機學會數字經濟專委會秘書長王娟在接受記者采訪時指出,這主要是由于清潔能源風、光、水等綠電受傳輸距離、存儲技術和供應周期的影響,可持續性和穩定性較差。目前我國在氫能、核能等儲能方面不斷建設,但是真正轉型應用于數據中心的能力尚處在初級階段,僅在局域的、小規模數據中心有所試點。

“電力供應的需求側改革很關鍵,如何協調清潔能源、傳統電力的市場分配,提升清潔能源儲能技術,充分利用雙碳下的碳匯、碳稅價格調節手段,促進用電戶大量使用清潔能源的主動性,才能把綠色電力的市場雙方都培育起來,讓綠電應用走向良性循環?!?/p>

另一方面,低碳技術的應用,包含著大量的設備更新和置換成本,企業短期很難從節約的能耗中收回置換成本和更新系統的代價,這也是制約綠色數據中心發展的一個關鍵問題。

阿里云基礎設施數據中心研究員曲海峰表示:“目前社會資源利用效率普遍比較低,應該更多地使用云計算服務,尤其是公共云計算服務,大范圍、大比例提高數據中心的資源利用率,以提升能源對信息技術的支撐效率,這才是真正的綠色化。”

為推動數據中心變得“更綠”,此次《規劃》明確指出,要加快建設綠色數據中心,建立健全綠色數據中心標準體系和能源資源監管體系,引導使用節能與綠色低碳技術產品、解決方案。

“數據中心高質量發展工程”也將持續提升數據中心綠色發展水平列入其中,鼓勵新建大型超大型數據中心應用液冷、水冷等高效制冷方案,直流供電、高壓配電、分布式供電等高效供配電方案,應用模塊化機房、高效能比IT設備等,提高可再生能源利用率,高水平建設綠色數據中心。

加快效益差、能耗高的小散數據中心開展節能和綠色化改造,鼓勵數據中心運營方加強內部能耗數據監測和管理,提高能源利用效率。

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