AI技術がデータセンターの省エネに向けた新たな戦いに参入

序文：

2020年、データセンター建設は中央政府による新インフラ戦略に正式に組み込まれ、新インフラの基本インフラと高品質な経済発展のデジタル基盤とみなされています。

しかし、データトラフィックが急増するにつれて、データセンター機器の電力消費も増加し、膨大なエネルギー消費と高い運用コストの問題がますます顕著になってきています。

データセンターの規模とエネルギー消費量はともに増加した

2019年末現在、我が国には約74,000のデータセンターがあり、世界のデータセンター総数の23％を占めています。

データセンターは、複雑な運用・保守管理作業を伴う典型的な重資産です。今後、ビジネスニーズが多様化する中で、従来の管理手法をそのまま採用した場合、その困難さは想像を絶するものがあります。

現在、わが国のデータセンターの年間電力消費量は社会全体の電力消費量の2％に達しており、これは三峡ダムの年間発電量より30％高い。

データセンター機器のエネルギー消費構造

データセンターのエネルギー消費量が最も多い分野は、主にIT機器のエネルギー消費とコンピュータ室の空調エネルギー消費（空調室内機、水冷装置、バッテリーパックなど）に集中しており、前者が60％、後者が40％を占めています。

一般的に、データセンターのエネルギー消費を削減し、エネルギー効率を向上させるには、空調の電力消費の最適化と削減、およびそれに続く IT 電力消費の最適化に重点が置かれます。

データセンターの 3 つの基本的な IT 設備の 1 つであるサーバーの全体的な電力消費量は、データセンターの総エネルギー消費量の 40% ～ 50% を占めます。

ミクロな視点から見ると、より差し迫った問題は、データセンターの建設と拡張が地域の電力システムに大きな課題をもたらすことです。多くの都市では、電力システムがデータセンターによって圧倒されないように、制限的な政策を導入しなければなりませんでした。

エネルギーの節約と消費量の削減は間違いなくデータセンターの最優先事項であり、空調および冷蔵システムはデータセンター インフラストラクチャのエネルギー消費量を削減するための鍵となります。

この傾向により、従来の省エネ方法は徐々にデータセンターの省エネ要件を満たすことができなくなり、人工知能が新たな方向性を提供することができます。

AIを活用してPUEを制限するなどの省エネ方法を実現する

PUE = データセンターの総エネルギー消費量 / IT 機器のエネルギー消費量。データセンターの総エネルギー消費量には、IT 機器のエネルギー消費量と、冷却、配電、その他のシステムのエネルギー消費量が含まれます。

従来のデータセンターの年間平均 PUE は 1.8 を超えています。AI アプリケーションの実装が増えるにつれて、業界の高速コンピューティングに対する需要が高まっています。

2019年2月、工業情報化部は「グリーンデータセンター建設強化に関する3部門の指導意見」を発表し、2020年までに新設される大規模・超大規模データセンターのPUE値は1.4未満に抑えなければならないと明記した。エネルギーを節約して排出量を削減し、データセンターのエネルギー消費を抑え、さらに PUE 値を制限することが、あらゆる業界の仕事の焦点となっています。

2020年8月、工業情報化部、国家発展改革委員会、商務部、国家行政管理総局、中国銀行保険監督管理委員会、国家エネルギー局の6つの部門は、「国家グリーンデータセンターの推奨作業を組織することに関する通知（2020年）」を発行しました。

同時に、2020年に国家グリーンデータセンターの推奨作業を実施するための共同組織が結成され、その中でエネルギー資源の利用は評価指標の中で最も高いウェイトを占め、67%に達する。

2020年12月、我が国は2021年の主要課題の一つとして「カーボンピークとカーボンニュートラルの実現」を掲げました。

カーボンニュートラルの国家戦略に対応し、国が提案する省エネ、排出削減、炭素排出目標を達成するためには、エネルギーと環境の分野でAI省エネを実施することが不可欠です。

データセンターの省エネにはレイアウトの最適化が必要

データセンター建設における技術応用は、自然の冷却源、強風、弱水を最大限に活用し、新型冷凍、電源技術、モジュール技術、AI運用保守技術の活用を強化し、データセンターの段階的な展開能力を向上させ、デジタル化、自動化、インテリジェント化による運用保守を通じて、ビッグデータセンターの運用保守圧力を軽減する必要がある。

同時に、当社は、技術とアプリケーションの一貫性を確保し、データセンターの設計、建設、運用、保守の全体的なグリーンおよびハイテクレベルを向上させるために、関連する技術、製品、システムの標準策定と指標検証作業を実施しています。

データセンターの建設では、適切な環境、有利な電気料金、比較的豊富な土地資源を備えた地域も考慮できます。少なくとも上記の要素を考慮しながら、科学的な計画、明確な配置、全体的なレイアウトを実行する必要があります。

国内企業向けターゲット最適化計画を発表

Huawei iManager の完全なネットワーク管理機能により、複数の場所にあるデータセンター インフラストラクチャの集中監視と統合管理が可能になり、予防保守が可能になります。また、GIS 測位技術を使用して、障害箇所の応答速度を向上させ、データセンターの運用と保守の効率を高めます。

中国電信グループは、インテリジェントな検査ロボットとセンサーを通じてデータセンターのエネルギー消費データの大規模な収集を実現し、データの相関分析と将来のエネルギー消費などのコアパラメータの予測を実現しました。 2020年上半期までに8つの省エネパイロットプロジェクトが完了し、下半期には18のパイロットコンピュータルームのインテリジェント省エネ展開を完了する予定です。

最近、Vertiv Technologiesと北京大学深圳環境エネルギー学院が共同でデータセンターAI技術共同研究所を設立しました。

IDCの革新的な省エネ技術を主な研究方向として、可変周波数コンプレッサー、可変周波数フッ素ポンプ、間接蒸発冷却などの機器の精密制御にAI技術を適用することに重点を置き、ソフトウェアとハ​​ードウェアの深い結合を通じて、コンピュータールームのエアコンの全体的な平均電力消費を削減します。

2020年、テンセント清遠クラウドコンピューティングデータセンターが正式にオープンしました。データセンタークラスター全体では100万台以上のサーバーを収容する予定です。アリババクラウドは、南通、杭州、ウランチャブにそれぞれ100万台のサーバーを備えたスーパーデータセンターを3つ建設しました。

Inspur が新たにリリースした M6 4 ウェイ サーバーは、高度なインテリジェント制御技術を搭載しており、ビジネスの円滑な運営を確保するとともに、コンポーネント レベルでサーバーを正確に監視し、消費電力を効果的に削減できます。

Inspur サーバーのインテリジェント制御テクノロジーは、業務負荷圧力に応じて現在のサーバー リソースの使用状況を自動的に監視し、リソース使用率に応じてサーバーの動作状態を動的に調整し、業務ニーズに応じて電力を供給し、サーバーの電力損失を最小限に抑えることができます。

エンディング：

政策の実施と業界の継続的な努力により、中国のデータセンターはエネルギー消費制御と PUE 制御において大きな進歩を遂げました。

将来、データセンターの省エネ分野で AI が成熟すると、Huawei、Tencent、Vertiv などのメーカーの製品の研究開発と生産に革命的な変化をもたらすでしょう。