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Omdia研究總監(jiān)Vladimir Galabov詳細分析了全球數(shù)據(jù)中心的最新趨勢以及他對該行業(yè)2024年的預期。Galabov首先解釋了數(shù)據(jù)中心是一股“向善的力量”，但我們需要更好地讓世界知道這一點。
有許多趨勢和技術在全球范圍內(nèi)影響著數(shù)據(jù)中心。其中包括實現(xiàn)可持續(xù)性的壓力、不斷增加的機架密度、應對苛刻的人工智能工作負載、對更多數(shù)據(jù)中心的需求以及先進冷卻的實施。Omdia云和數(shù)據(jù)中心研究總監(jiān)Vladimir Galabov在最近的AFCOM網(wǎng)絡研討會上概述了這些主題，題為Omdia研究總監(jiān)的閏年見解。
Galabov首先解釋了數(shù)據(jù)中心是一股“向善的力量”，但我們需要更好地讓世界知道這一點。如此多的注意力都集中在數(shù)據(jù)中心的高功耗和高耗水上。雖然可持續(xù)發(fā)展舉措可以而且應該得到優(yōu)先考慮，但故事的另一面通常被忽視：該行業(yè)對全球能源使用產(chǎn)生了積極影響。
Galabov說：“我們在捕捉和促進科技行業(yè)在降低整體經(jīng)濟能源密集度方面所提供的效率收益方面做得不夠?！袄?，造紙業(yè)是能源消耗最大的行業(yè)之一;通過減少對紙張的依賴，技術無疑帶來了巨大的變化?！?/p>
他引用了勞倫斯伯克利實驗室的一項研究表明，更多地使用技術可以將碳排放量的增長減少三分之一。東京大學的另一項研究發(fā)現(xiàn)，日本可以通過信息技術將二氧化碳排放量減少40%甚至更多。同樣，美國能源效率經(jīng)濟委員會估計，IT行業(yè)每消耗一千瓦能源，其他行業(yè)可節(jié)省10千瓦能源。
“看看20世紀70年代美國的能源使用情況，并預測未來同樣水平的能源強度;如果沒有數(shù)據(jù)中心，我們今天消耗的能源將會顯著增加?！盙alabov說道。
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然而，人工智能的發(fā)展和GPU的采用即將改變能源使用方程式。NVIDIA對2024年的預測顯示，與之前的數(shù)字相比，數(shù)據(jù)中心GPU的出貨量將增加一倍以上。這將大大增加電力需求。
Galabov說：“隨著越來越多的電力用于人工智能，全球電力在數(shù)據(jù)中心的份額在幾年內(nèi)將上升到2%左右?！?/p>
除了增加功耗外，Omdia預計，由于已經(jīng)存在充足的容量，美國、歐盟和中國等成熟地區(qū)的數(shù)據(jù)中心建設步伐將放緩。然而，在新興地區(qū)，這一速度將加快。Galabov說，非洲、拉丁美洲、中東、印度、泰國和越南都將擁有更多的數(shù)據(jù)中心。因此，美國建筑業(yè)占全球總建筑量的比例已從2017年的49%下降到今天的35%。
Galabov說：“埃塞俄比亞和納米比亞計劃每年將數(shù)據(jù)中心的容量增加一倍，盡管它們的起點相對較低?！薄Ａ硪粋€需要理解的因素是，正在進行的數(shù)據(jù)主權計劃將影響數(shù)據(jù)的存儲位置和最需要新數(shù)據(jù)中心的位置?！?/p>
除了更多的數(shù)據(jù)中心，未來幾年全球機架密度也將增加。根據(jù)Omdia的數(shù)據(jù)，2021年每個機架的功率為7千瓦，我們已經(jīng)達到了12千瓦的平均機架密度。預計到2030年，這種上升趨勢將繼續(xù)，平均功率可能達到20千瓦。
隨著未來幾年用電量和密度預測的激增，該行業(yè)必須在效率和可持續(xù)性方面加倍努力。Galabov表示，我們即將經(jīng)歷一輪新的數(shù)據(jù)中心優(yōu)化浪潮，重點是減少IT足跡——設備整合、機械部件減少、電源轉(zhuǎn)換改進，以及人工智能驅(qū)動的數(shù)據(jù)中心DCIM和管理系統(tǒng)的出現(xiàn)。
Galabov說：“DCIM有機會成為一種集中的自動化工具，可以跨數(shù)據(jù)中心一直運行到邊緣?！薄！巴ㄟ^用人工智能豐富DCIM，我們可以最大限度地減少員工短缺的影響，并在IT和物理基礎設施層面進一步提高效率和可持續(xù)性?！?/p>
根據(jù)AFCOM2024年數(shù)據(jù)中心狀況調(diào)查，超過一半的數(shù)據(jù)中心計劃使用太陽能，超過25%的數(shù)據(jù)中心正在增加風能。其他人正在研究核能、氫能、地熱能和電池儲能系統(tǒng)。這可以通過擺脫對公用事業(yè)的依賴來降低總體能源成本。
人工智能正在對生活的幾乎每個領域施加影響，包括數(shù)據(jù)中心。在美國，五分之一的人使用過生成人工智能。許多數(shù)據(jù)中心正處于制定長期人工智能戰(zhàn)略的規(guī)劃階段。
Galabov說：“第一步是將數(shù)據(jù)中心從計算和存儲工廠轉(zhuǎn)變?yōu)槿斯ぶ悄芄S?！?/p>
這需要適應更高的密度和獲得更高的效率，例如改善氣流管理和密封。他補充說，隨著低成本選項的出現(xiàn)，預計液體冷卻也會迅速發(fā)展。例如，一家名為KeenCool的中國公司開發(fā)了一種單相液體，其售價僅為目前其他公司售價的6%。
“隨著液體冷卻變得越來越大眾化，我們將看到直接到芯片和浸入式冷卻市場的競爭越來越激烈，”Galabov說?！俺两街评鋬r格應該會大幅下降。”
此外，預計與交流到DC功率轉(zhuǎn)換相關的變化。例如，英偉達報告稱，其DGX服務器在這些轉(zhuǎn)換中損失了約10%的電能。正在開發(fā)的系統(tǒng)需要在數(shù)據(jù)中心內(nèi)減少從交流到DC的轉(zhuǎn)換。一些數(shù)據(jù)中心也在通過整合尋求更高的效率。例如，一家工廠與戴爾合作，將其IT占用空間減少了90%，能源賬單減少了75%。
“未來的數(shù)據(jù)中心可能會減少機架數(shù)量，提高密度，”Galabov說。“我們一直在通過更高效的冷卻和電力基礎設施成功降低PUE，但仍有空間減少電力轉(zhuǎn)換以解決不必要的電力損失，同時提高IT設備的利用率?！?/p>
Galabov認為，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心應被視為一個主要的成功案例。通過虛擬化、容器化、軟件定義的體系結(jié)構、云和IT整合，他們在效率和性能方面取得了巨大進步?，F(xiàn)在，通過應用程序優(yōu)化以及處理能力和設計方面的改進，我們正在進入數(shù)據(jù)中心利用率的新時代。谷歌就是一個很好的例子：在媒體處理方面，它部署了高度優(yōu)化的服務器，目前正在用一臺包含低功耗專用集成電路的新服務器取代運行YouTube的五臺舊服務器。
“新的數(shù)據(jù)中心將為人工智能優(yōu)化其物理基礎設施，”Galabov說。“液體冷卻已經(jīng)在為人工智能進行優(yōu)化，我們很快就會看到由人工智能驅(qū)動的集中式能源管理系統(tǒng)?！?/p>
