大模型推高算力能耗，液冷是節能的好辦法嗎？

步入AIGC時代，算力需求愈發呈指數級增長，AIGC的大模型訓練、實時交互等均需要海量算力的支撐。第一財經記者在第二屆外灘大會期間了解到，向AI的新型數據中心基礎設施建設對大算力的需求激增，但節能降耗問題依舊面臨諸多挑戰。

數據中心節能仍面“多重挑戰”

以人工智能為代表的生成式大模型的繁榮將為智算中心的建設帶來更快發展。而高算力往往也伴隨著高能耗，據統計，2022年全國數據中心總耗電量約2700億千瓦時，占全社會用電量的3.1%，超過兩座三峽水電站年發電量。

(資料圖)

浪潮信息服務器產品線總經理趙帥對記者表示，如今數據中心節能降碳面臨“多重挑戰”：從能耗構成看，數據中心總能耗包括IT設備能耗和制冷、配電等系統的能耗，其中，制冷系統用電量已與IT設備相當，占總用電量高達43%。因此，優化制冷系統成為數據中心提高能源效率的重要環節。

隨著芯片功耗與服務器功耗持續上升，全球數據中心單機柜功率也快速增長，趙帥預計到2025年平均功率將達到25kW。高功耗芯片，高密度服務器及單機柜密度的演進，導致傳統風冷制冷模式在換熱性能及能耗優化方面逐步受限。

其次，算力供給的核心是IT設備，但就其容量而言，IT設備的利用率通常十分低。例如，服務器的利用率往往只有5%到15%，處理器為10%到20%，存儲設備為20%到40%，網絡設備的利用率為60%到80%。然而，當設備閑置時，其仍會消耗在最大利用率下消耗的大部分功率，一臺標準服務器即使不工作也要消耗30%到40%的最大功率。如何最大程度減少IT設備空閑，讓閑置的算力跑起來至關重要。

同時，趙帥強調，在提供每單位算力的同時減少能源消耗，提升能源轉換效率也是實現數據中心綠色低碳發展的關鍵。

業界呼吁行業標準早日統一

建設綠色節能的算力中心，能夠有效推動數字經濟發展和節能減排協調統一。而服務器作為算力中心的三大基礎設施之一，是構建算力中心的核心要素，整體功耗能占到總能耗的40%-50%。因此，服務器技術水平將直接影響到算力中心的綠色低碳程度。

不過記者從多位行業人士處了解到，目前，業界對于國家及地區宏觀能效調控以及規模化算力中心的能效標準均有定義，但對于整機及部件尤其是使用環節的碳排放評測缺乏統一標準。因此，亟需推行綠色算力評測，引導服務器廠商采用綠色相關設計。據了解，當前服務器液冷行業盡管技術已經相對成熟，但是各家公司都有不同的解決方案。上游器件從IT設備開始，到冷卻分配單元（CDU），再到液體冷卻系統，每個環節都有各自的標準。

“以冷板為例，現在做冷板沒有一個固定的標準，下游需求方只要求你能給我解決散熱問題就行了，具體什么規格他們不管。還有快接頭，每一家需求的快接頭都是不一樣的，這導致了一方面企業產品生產無法達到一個規模的條件，對于能耗的標準化測定也就難以達成，另一方面企業的生產成本自然就沒有辦法下降。”趙帥告訴記者。

據業內人士透露，當前，按照行業普遍的實踐來看，使用數據中心使用液冷的方案要比使用風冷的方案多花費10%-20%的成本，企業需要花上約一年半到兩年的時間才能收回投資成本。同時，標準的不一致意味著下游廠商在選擇了某一個公司的解決方案后，就會與該公司深度綁定，多個解決方案之間不具備替換的互操作性，這對許多用戶來說也是一個很大的挑戰。

當前中國信息通信研究院已經開始聯合行業頭部企業，構建并發布“綠色算力評測體系”。“綠色算力評測體系”定義單位碳排放下算力指標，系將數字計算的低碳方案直接定位到服務器單元，并從數據中心基礎單元出發，關注產品在使用周期內的算力碳排比，旨在達到服務器性能要求的前提下，滿足低碳、綠色、PUE等要求，實現最小顆粒度的碳排放量化可視指標，將有效推動綠色節能服務器設計發展。當前，行業標準已經呼之欲出，不過國家標準尚不知何時出臺。

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