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维谛技术(Vertiv):AI技术开辟数据中心节能革命新战场

“新基建”问世,吹皱一池春水。

顶层设计的定调,政策的陆续加码,意味着对应的产业红利也如期而至。

无论是医疗、金融、教育,亦或是工业制造、城市交通等领域,用高新技术武装,加快智能化转型,在智能化新浪潮中塑造新优势,已成为了千行百业的同向选择。

在云上经济大爆发的当下,作为未来数字经济时代的基础设施,数据中心对于人工智能布局的重要性,不言而喻。

特别是近两年,5G技术的换挡提速,工业互联网的技术转型,“新基建”的政策加速,数字化应用的多样性落地,多方合力正形成一股强大的力量,推动着数据中心的爆发性发展,无形中也对数据中心这一算力基础设施,提出了更高的要求。

从历史溯源,人工智能经历了从20世纪50年代诞生初期的萌芽,主要是用计算机来证明数学题、几何题以及一些机械智能的专家系统;到20世纪波段式的发展,主要应用在一些简单的国际象棋、机器翻译和图像识别上,属于较为初级的机器学习;直至21世纪初,在摩尔定律、深度学习及大数据应用等成熟的产业大背景催化下,人工智能才迎来了由量变产生质变的规模化跨越式发展。

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三起三落之际,人工智能这一场旷日持久的“寻猎”与“淘金”之旅,也在近几年得到了爆发式的成果回馈——成为了有史以来离商业化成功、在尖端科技与大众消费品相结合的过程中,走得最近的一次。

至此,人工智能不再曲高和寡。

能源环境AI革命新战场:数据中心

随着算法模型的成熟,算力的提升,数据的海量积累,AI技术在“新基建”、新零售、智能驾驶、智慧城市、智能制造等领域,已得到了成熟且广泛的场景应用。特别是在消费互联网领域,像美团、抖音、蚂蚁金服等APP,其所提供的平台、内容与金融等服务,背后实则都是经年累月所沉淀出的数据资产在做支撑,并经人工智能的深度学习技术训练后形成核心算法,再转化为平台服务。

然而,在能源环境领域,由于过去大多都是政府在推动,不像消费市场那样受到资本的重视,这使得其在AI应用场景上仍处于比较滞后的状态。而当其他领域的竞争成为一片红海,资本回头一看方知,AI在能源环境这块的应用,却是一片尚未被完全挖掘的蓝海,前景十分广阔。

为了迎合碳中和的国家战略,实现国家提出的节能减排与碳排量指标,在能源环境领域进行AI节能,便迫在眉睫。特别是数据中心行业,正成为AI节能的重要应用领域。

至于AI对在数据中心领域中又是如何应用?未来对经济增长有何拉动作用?在北京大学环境与能源学院学科负责人马晓明教授看来,现阶段的人工智能,主要是通过深度学习算法来做预测,结合深度学习结论和专家经验,给出预测性维护建议,推荐最佳设备组合,判断故障预警。据马晓明教授介绍,目前,针对AI在数据中心领域中的应用,北京大学已经与维谛技术(Vertiv,NYSE:VRT)展开产学研深度合作,推动AI技术在数据中心节能上的尽快落地。

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当然,在现阶段,要做到真正的人工智能,数据无疑是第一要素。只要有数据,便能利用算法模型来挖掘和发挥有用的价值,让人工智能成为驱动社会经济发展的新动能。

比如,蚂蚁金服可以通过大数据来判断是否可以给某个个体发放贷款,它可以利用海量的数据库来做数据挖掘,沉淀出高价值的数据资产,进而形成自己的一套风控体系。

无独有偶,10月31日,谷歌做阿尔法狗的DeepMind研究小组,也突破性地通过人工智能算法来预测DNA分子螺旋3D结构。但这一研究对算法的要求非常高:需要消耗200到300块GPU设备,以几周的时间来运行训练,算力的成本非常高。

而随着大型数据中心的规模越来越大,能耗压力也随之增大,数据的海量积累,也催生用人工智能技术来进行数据中心节能的一套解决方案。要知道,在谷歌的大数据中心,光服务器就有百万级的台数,一旦运行,当中产生的能耗之大,可想而知。

 

模块化数据中心热管理AI优化落地新成果

其实,早在2013年,谷歌就已尝试用人工智能控制水冷来对大型数据中心进行节能。他们通过神经网络的学习训练,来准确地预测PUE值,并做出节能控制解决方案,最终能达到15%-40%的节能。而后腾讯、阿里也先后基于谷歌的这种方案作了优化和跟进,对大型数据中心进行优化,并取得了不俗的效果。

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