7月27日,北京市发展和改革委员会官网发布《关于印发进一步加强数据中心项目节能审查若干规定的通知》(以下简称:通知)。
通知显示,为加强北京市内数据中心项目节能审查,即日起北京市内新建、扩建数据中心若PUE值超1.4,将被征收差别电价电费。
对此,行业人士表示该规定意味扩建、新建不达标数据中心,每年将付出数千万、乃至上亿元额外电费。这将促使更多大型、超大型数据中心向气候凉爽或有可再生资源的中西地区转移,而特大城市内数据中心则将采用液冷技术。
PUE超标将多缴亿元电费
北京市发展和改革委员会官方网站公布通知显示,北京市将进一步加强市范围内数据中心项目的节能审查,对于PUE(评价源效率指标,理想值为1)>1.4且<=1.8的项目(单位电耗超过限额标准一倍以内),执行的电价加价标准为每度电加价0.2元;对于PUE>1.8的项目(单位电耗超过限额标准一倍以上),每度电加价0.5元。
此外北京市内扩建数据中心,年能源消费量小于 1 万吨标准煤(1万吨标准煤约等于3000万度电)的项目 PUE 值不应高于 1.3;年能源消费量大于等于 1 万吨标准煤且小于 2 万吨标准煤的项目,PUE 值不应高于 1.25;年能源消费量大于等于 2 万吨标准煤且小于 3 万吨标准煤的项目,PUE 值不应高于 1.2;年能源消费量大于等于 3 万吨标准煤的项目,PUE 值不应高于 1.15。
对此,曙光数创副总经理姚勇表示,以新建3000个标准机柜,单机柜平均功耗为18kW的中型数据中心为例。按北京市新规,其PUE值若超过1.4小于1.8,其一年预计将支付差别电价电费9460万元,若PUE值超过1.8则预计将支付差别电价电费2.36亿元。
“对目前的数据中心运营企业和单位来说,支付这些额外费用是难以承受的。”姚勇还介绍,北京、深圳的数据中心规范和标准,对全国城市具有较强的示范作用。此外PUE值要低于1.4,数据中心的传统风冷散热技术模式已难以满足。
降PUE遇“风冷”瓶颈
伴随IT产业的高速发展,数据中心正快速成为新能耗大户。
据报道,2018年全国数据中心总耗电量1500亿千瓦时,占社会总用电量的2%。预计到2025年,这一占比将增加一倍达到4.05%,高能耗的背后是PUE值的居高不下。据报道,截至2019年年底,全国超大型数据中心平均PUE为1.46,大型数据中心平均PUE为1.55。
早在2018年,在《北京市新增产业的禁止和限制目录(2018年版)》中,就明确提出禁止新建PUE值在1.4以上数据中心。上海则在2019年1月明确提出新建数据中心PUE值严格控制在1.3以下,改建互联网数据中心PUE值严格控制在1.4以下。
2019年2月,工信部、国家机关事务管理局、国家能源局出台《关于加强绿色数据中心建设的指导意见》,要求到2022年数据中心平均能耗基本达到国际先进水平,新建大型、超大型数据中心的PUE达到1.4以下。
“冷却计算设备耗能一直是导致高PUE的直接原因”姚勇介绍,传统数据中心风冷模式,将使一半能耗用于冷却计算设备,其PUE值普遍在1.4以上。最为关键的,伴随CPU、GPU等核心计算芯片的功耗升高,风冷模式下单机柜功率密度最高只能到30kW左右。
虽然芯片工艺制程不断进步,但服务器端CPU、GPU功率已突破300W、400W大关。伴随人工智能等高密度计算场景增多,目前在运行数据中心不少单机柜功率早已突破30kW。
城市数据中心进入液冷时代
2019年12月,曙光将“液冷‘爆发’倒计时钟”的时针拨到11点50分,这距象征液冷在数据中心行业全面爆发的“零时”仅有10分钟。
“液冷爆发”倒计时启动现场
姚勇表示,目前对北京、上海等城市而言伴随严苛PUE值政策出台,其新建、扩建数据中心可以说已进入“液冷”时代。
“液冷技术也有很多种类,冷板液冷、浸没液冷、浸没相变液冷。从降低PUE值上来看浸没相变液冷技术效果最好。在非高密度计算等领域新建、扩建数据中心,冷板式液冷也是很好的选择。”姚勇说。
曙光率先于2015年推出国内首款标准化量产的冷板式液冷服务器,并在当年完成国内首个冷板式液冷服务器大规模应用,2017年交付了国内首套商用全浸没液冷服务器,并在2019年完成国内首个刀片浸没相变液冷服务器的大规模部署。
平稳运行中的“刀片式浸没相变液冷”服务器(局部)
以采用刀片式浸没相变液冷技术的曙光绿色数据中心为例,其PUE可降至1.04。相比风冷数据中心能效比提升超30%,CPU等核心芯片部件性能可提升20%,单机柜功率密度达160kW,计算设备可靠性至少提升一个数量级。
好文章,需要你的鼓励
研究人员正探索AI能否预测昏迷患者的医疗意愿,帮助医生做出生死决策。华盛顿大学研究员Ahmad正推进首个AI代理人试点项目,通过分析患者医疗数据预测其偏好。虽然准确率可达三分之二,但专家担心AI无法捕捉患者价值观的复杂性和动态变化。医生强调AI只能作为辅助工具,不应替代人类代理人,因为生死决策依赖具体情境且充满伦理挑战。
哥伦比亚大学研究团队开发了MathBode动态诊断工具,通过让数学题参数按正弦波变化来测试AI的动态推理能力。研究发现传统静态测试掩盖了AI的重要缺陷:几乎所有模型都表现出低通滤波特征和相位滞后现象,即在处理快速变化时会出现失真和延迟。该方法覆盖五个数学家族的测试,为AI模型选择和部署提供了新的评估维度。
麻省理工学院研究发现过度依赖AI会导致认知债务,削弱基本思维能力。研究表明交替进行无辅助思考和AI支持工作的模式能保持认知敏锐度。这种认知高强度间歇训练模仿体能训练中的HIIT模式,通过短时间高强度思考与恢复期交替进行,可以强化大脑神经回路,防止认知衰退,提升独立思考能力。
这项研究首次发现AI推理模型存在"雪球效应"问题——推理过程中的小错误会逐步放大,导致AI要么给出危险回答,要么过度拒绝正常请求。研究团队提出AdvChain方法,通过训练AI学习"错误-纠正"过程来获得自我纠错能力。实验显示该方法显著提升了AI的安全性和实用性,用1000个样本达到了传统方法15000个样本的效果,为AI安全训练开辟了新方向。