3月6日，英特爾攜手清華大學智能產業(yè)研究院（AIR），舉辦“綠色計算”暨數據中心能耗優(yōu)化研討會，清華大學智能產業(yè)研究院(AIR)院長張亞勤、英特爾公司高級副總裁、英特爾中國區(qū)董事長王銳等眾多專家針對綠色數據中心解決方案如何落地展開討論。

數據中心作為當今數字經濟蓬勃發(fā)展重要底座，在為千行百業(yè)提供新動能的同時，其能耗也在快速增加。有數據顯示，數據中心能耗已占社會用電量的約4%，這讓數據中心的能耗問題備受關注。如今，針對“綠色數據中心”等話題，業(yè)內提出了諸多解決方案，但在落地方面仍有很多困難。

清華大學智能產業(yè)研究院助理研究員詹仙園介紹，預計到2035年，全國數據中心能耗約為4505億～4855億千瓦時，全國5G基站能耗為2446億～2965億千瓦時，因此，產學研各界都在關注如何能有效減少高耗能場景中的能耗問題，但在落地方面往往面臨三點困擾。

其一，現有技術不足。其表現在無法充分利用現有數據，并依賴仿真技術，而傳統(tǒng)模型的仿真技術表達能力往往欠佳。理論、實驗環(huán)境與真實應用存在巨大鴻溝，也會導致現有技術難以實現產業(yè)落地。其二，落地成本高昂。其表現在過于依賴業(yè)務知識、專家經驗或高度仿真模型，導致收益與投入失衡。其三，缺少工具及平臺。其表現在應用落地門檻過高，需同時掌握業(yè)務原理及決策優(yōu)化方法，但現階段無法達成。缺少通用化、易用化組件等關鍵工具平臺，也會導致技術難以實現產業(yè)落地。

詹仙園認為，解決以上痛點可以從三方面入手。首先，開發(fā)新的技術?？梢蚤_拓全新的數據驅動算法，來替代傳統(tǒng)的仿真模型，同時提高仿真技術的表達能力，從而保證技術的有效性和可靠性。其次，拓展新的思路。通過人工智能等新的方式來補充人類專家經驗不足的問題。在落地成本方面，可以通過政府補貼等方式降低落地成本。最后，打造新的工具。打造可跨領域復用的算法及工具，可以有效降低AI決策的開發(fā)門檻。

英特爾中國綠色數據中心與可持續(xù)發(fā)展項目組經理彭振飛介紹了通過液體冷卻技術來降低PUE（電能利用效率）值的方法，并表示通過液冷的方式，能夠使PUE值降低至1.03，而傳統(tǒng)的風冷方式只能將PUE值降低至1.2—1.3。其中，以冷板式液冷為代表的數據中心制冷新技術，憑借更高的冷卻效率，可以支持更高的功率密度，以及對數據中心機房改造要求低等特性，已成為業(yè)內呼聲最高的發(fā)展方向。但是目前市面上的液冷技術還并不成熟，缺乏統(tǒng)一的標準是阻礙其大規(guī)模落地的主要問題。對此，英特爾去年聯合液冷生態(tài)合作伙伴共同發(fā)布了《綠色數據中心創(chuàng)新實踐——冷板液冷系統(tǒng)設計參考》，以加強業(yè)界對冷板式液冷的認知，推動數據中心產業(yè)的綠色發(fā)展進程。