有许多趋势和技术影响着全球范围内的数据中心,这些问题包括实现可持续性的压力、不断增加的机架密度、应对具有挑战性的ai工作负载、对更多数据中心的需求以及实施高级冷却。omdia的云和数据中心研究总监vladimir galabov在afcom最近举办的题为omdia研究总监的leap year insight的网络研讨会上概述了这些主题。
数据中心:向善的力量
galabov首先解释了数据中心是一股“向善的力量”,但我们需要更好地让世界知道这一点。数据中心的高耗电量和高耗水量受到了如此多的关注,虽然可持续发展倡议可以而且应该被优先考虑,但这个故事还有另一个通常被忽视的方面:该行业对全球能源使用产生了积极影响。
galabov说:“我们没有做足够的工作来捕捉和促进科技行业在降低整体经济的能源密集度方面所带来的能效提升,例如,造纸业是能源密集度最高的行业之一,技术通过减少对纸张的依赖,肯定产生了巨大的影响。”
他引用了lawrence berkeley laboratory的一项研究,该研究表明,更多地使用技术可以减少三分之一的碳排放增长。东京大学的另一项研究发现,日本可以通过信息技术减少40%或更多的二氧化碳排放量。同样,美国能效经济委员会估计,it部门每消耗一千瓦的能源,其他部门就会节省10千瓦。
galabov说:“看看20世纪70年代美国的能源使用情况,并预测未来同样的能源强度水平,如果没有数据中心,我们今天的能源消耗量将显著增加。”
ai如何影响能源消耗
genai的出现意味着将会有越来越多的问题被问到数据中心行业,从能耗的角度来看,我们的责任是什么,但galabov说,需要理解的是,2008至2020年间,尽管全球计算和互联网使用量激增,但数据中心在全球用电量中所占份额仍保持在1%左右,这些努力强调了以用电效率(pue)为核心的效率方面取得的巨大进步,例如:随着终端用户转向数字银行,美国已有13000多家银行分行关闭。
然而,ai的增长和gpu的采用即将改变能源使用方程式,nvidia对2024年的预测显示,与之前的数字相比,数据中心gpu的出货量增加了一倍以上,这将大大增加电力需求。
galabov说:“随着越来越多的电力用于ai,数据中心在全球电力中的份额在几年内将上升到2%左右。”
数据中心建设趋势
除了电力消耗增加外,omdia预计美国、欧盟和中国等成熟地区的数据中心建设步伐将放缓,因为已经存在充足的容量,然而,在新兴地区,这一步伐将会加快。galabov说,非洲、拉丁美洲、中东、印度、泰国和越南都将看到更多的数据中心,因此,美国建筑业占全球总建筑量的比例从2017年的49%下降到今天的35%。
galabov说:“埃塞俄比亚和纳米比亚计划每年将数据中心的容量翻一番,尽管他们的起点相对较低,另一个需要理解的因素是,正在进行的数据主权倡议将影响数据的存储位置和最需要新数据中心的位置。”
除了更多的数据中心外,未来几年,全球的机架密度也将不断增加。根据omdia的数据,从2021年的每个机架7千瓦,我们已经达到了平均机架密度12千瓦,预计到2030年,这种上升轨道将继续下去,平均功率可能达到20千瓦。
效率和可持续性
随着未来几年电力使用量和密度预测的激增,该行业必须在效率和可持续性方面加倍努力。galabov说,我们即将经历新一轮数据中心优化浪潮,重点是减少it足迹-整合设备、减少机械组件、改进电力转换,以及数据中心采用ai支持的dcim和管理系统。
galabov说:“dcim有机会成为一个集中化的自动化工具,可以跨数据中心运行,一直到边缘。通过用ai丰富dcim,我们可以最大限度地减少员工短缺的影响,并发展出进一步提高效率和可持续性的方法,无论是在it层面还是在物理基础设施层面。”
根据afcom的2024年数据中心状况调查,超过一半的数据中心计划实施太阳能,超过25%的数据中心正在添加风能,其他人则在考虑核能、氢气、地热和电池储能系统(bess),这可以通过摆脱对公用事业的依赖来降低整体能源成本。
数据中心成了 “ai工厂”
ai正在生活的方方面面施加影响——包括数据中心。在美国,每五个人中就有一个使用过genai,许多数据中心正处于制定长期ai战略的规划阶段。
galabov说:“第一步是将数据中心从计算和存储工厂转变为ai工厂。”
这需要适应更高的密度,并获得进一步的效率,如改善气流管理和遏制。他补充说,随着低成本选择的出现,预计液体冷却也将迅速发展,例如,一家名为keencool的公司已经开发出一种单相液体,其售价是目前其他公司售价的6%。
galabov说:“随着液体冷却变得更加大众化,我们将在直接到芯片和浸入式冷却市场看到更多的竞争,沉浸式冷却的价格应该会大幅下降。”
此外,预计与交直流功率转换相关的变化,例如,nvidia报告称,在其dgx服务器的这些转换过程中,大约有10%的电力损失,正在开发的系统需要在数据中心内从交流到直流的转换更少,一些数据中心也在寻求通过整合提高效率,例如,一家工厂与戴尔合作,将其it占用空间减少了90%,能源账单减少了75%。
galabov说:“未来的数据中心最终可能会拥有更少、密度更高的机架,我们一直在通过更高效的冷却和电力基础设施成功降低pue,但仍有减少电力转换的空间,以解决不必要的电力损失,同时提高it设备的利用率。”
旧数据中心与新数据中心
galabov认为,传统数据中心应该被视为一个重大的成功故事。通过虚拟化、集装化、软件定义的架构、云和it整合,他们实现了效率和性能的大幅提升。现在,我们正在通过应用程序优化以及处理能力和设计的改进等领域进入数据中心利用的新时代,谷歌就是一个很好的例子:在媒体处理方面,它部署了高度优化的服务器,现在他们用一台包含低功耗asic的新服务器取代了五台运行youtube的旧服务器。
galabov说:“新的数据中心将为ai优化其物理基础设施,液体冷却已经针对ai进行了优化,我们很快就会看到集中式的、ai驱动的能源管理系统。”
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