数据中心冷却的人工智能：不只是白日梦

现在，人工智能遍布数据中心——辅佐打点和掩护收集、过滤警报和移动事变负载。然而，在将人工智能应用于运营技能题目上，而不是应用于IT方面，该行业一向盼望迟钝。详细来说，在冷却规模，偶然认真多达三分之一的处事器群的总功耗。

你也许传闻过谷歌行使DeepMind开拓的基于深度进修的保举引擎，以“一连”镌汰其数据中心40%的冷却能耗。2018年，该公司又进了一步，应承算法在人类监视下自动做出调解。

鉴于该行业对排放的忧虑，以及对人工智能的热情，人们也许但愿这一成长到今朝为止会获得更普及的应用。

迟钝的开始

不幸的是，这类体系的建设必要数据中心的深挚技能特长和尖端的呆板进修研究相团结;我们必需记着，DeepMind是一家预算看似无穷、没有贸易产物的“登月工场”。

因为数据中心代表着谷歌的焦点营业，该公司不太也许与业界分享它的成长成就。将呆板进修引入空缺区打点是现稀有据中心软件供给商的责任。

因为人们广泛不信赖人工智能技能，这个进程一向很迟钝，但在已往两年中，谷歌表里都呈现了一些有远景的案例研究。数据中心运营商陈诉称，人工智能确实镌汰了他们用于冷却的能源，镌汰了他们的能源账单和碳足迹。

冷却装备的及时节制为呆板进修模子提出了一个吻合的题目，由于呆板进修模子在决定中也许会思量比人类团队多得多的数据，而且可以发生看起来非传统乃至反直觉的办理方案。有大量的数据可以提供应这些模子:与其他一些家产情形差异，数据中心已经塞满了传感器，可以很轻易地添加更多。

2020年底，德国家产巨头西门子(Siemens)宣布了一份白皮书，夸大了基于人工智能的降温技能的一些甜头。该公司暗示，跟着IT负荷的变革，呆板进修使冷却体系可以或许及时调解其输出，使装备冷却需求与冷却输出相匹配。

这是一个有代价的方针，由于它通过停止数据中心广泛存在的太过冷却题目直接镌汰了能源行使。这个行业喜好过于审慎。

用于冷却的人工智能还可以最大限度地镌汰对事恋职员监视和现场职员的必要，应承员工被分派到其他要害使命，并镌汰必要会见的人数，这在风行病时代，在现场会见受到限定时很是重要。

西门子本身的人工智能冷却要领团结了两种产物:DemandFlow首要存眷冷冻水运送的监测和节制，尚有一个叫做“空缺空间冷却优化(WSCO)”的平台，它网络温度和送风传感器数据，并计较出所需的气流调解，以维持机架每个通道的正确温度。

客岁12月，该平台被陈设到巴黎的第一个四级认证数据中心，为法国国有银行CaissedesDép?ts制作。该办法估量将以1.2的电力行使服从(PUE)运行。

西门子的WSCO是与一家名为Vigilent(原名FederspielControls)的迷人公司相助开拓的，这是一家位于奥克兰的小型公司，专注于一件事，并且只专注于一件事——要害使命冷却。

Vigilent开拓了一个动态冷却打点体系(并申请了专利)，该体系由监视进修提供动力，可以节制装备，就像DeepMind开拓的系同一样。

该软件通过不绝说明传感器数据来相识情形变革，并按照汗青举动提出提议。它可以成立构筑物中每个crh单元的孝顺，并指出哪些是挥霍他们的冷却全力。

Vigilent理睬与Google尝试中看到的节能程度相似，声称在500多个安装中的冷却功率均匀低落了38%。该公司不只向西门子提供呆板进修技能，并且还向浩瀚DCIM和BMS软件供给商提供处事，譬喻ABB，日立Vantara和施耐德电气。

另一家引领人工智能举办自动冷却打点的企业是中国企业团体华为(Huawei)。客岁，该公司推出了iCooling，这是一项基于云的处事，行使深度进修来处理赏罚传感器数据，找到差异装备和体系的参数之间的相关，并将泵、制冷机和冷却塔的输出与IT负载相匹配。

该公司声称，当陈设在其本身的云数据中心之一时，该处事将用电服从(PUE)进步了8%。傍边国移动试用iCooling时，它将其位于中卫的办法的总耗电量减少了3.2%，即40多万千瓦时。跟着该体系继承从数据中进修，估量它将发生更大的节能结果。

关于人工智能用于数据中心冷却的接头与环绕人工智能用于可一连性的更普及的辩说痛痒相干：凯捷研究公司(CapgeiniResearch)最近的一份陈诉预计，人工智能的创新应用也许在将来三到五年内将环球温室气体排放量镌汰16%。

凯捷在陈诉中确定了一些起劲的人工智能行使案例，并指出，在不间断营业运营的环境下辨认缺陷和猜测装备妨碍的能源优化平台和算法将发生最大的影响。

跟着人工智能在其他行业的乐成陈设，用于冷却和其他数据中心基本办法打点的人工智能将是下一件大事——这只是将理论转化为实践的题目。

西门子在白皮书中告诫称:“人工智能有望在将来几年重塑数据中心的运营。”“然而，数据中心必要在本日做好筹备，才气在来日诰日施展浸染。”

（编辑：湖南网）

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