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随着DeepSeek等AI大模型的迅速普及与用户量激增，算力需求正呈现指数级增长。国际数据公司（IDC）发布的数据显示，2024年，中国智能算力规模达725.3百亿亿次/秒（EFLOPS），同比增长74.1%，增幅是同期通用算力增幅（20.6%）的3倍以上。

同时，算力正成为耗电大户。据国际能源署（IEA）数据，数据中心的用电量已占全球总用电量的1.5%至2%，大致相当于整个英国的用电量，到2030年，这一比例预计将上升至4%。在这场算力狂飙的背后，数据中心该如何实现能源资源的高效利用与可持续发展？

近日，在以“携手同行，共筑绿色未来”为主题的“算电协同绿色发展及应用跨行业生态论坛”期间，清华大学长聘教授、博士生导师李震接受C114等媒体采访，围绕“数据中心能源资源管理的挑战与对策”，从五个方面深度剖析数据中心低碳转型的突围密码。

算力狂飙下的低碳电力供应

近年来，大语言模型、自动驾驶、语音助手、图像识别等实时应用广泛普及，数据中心算力需求及能耗需求均呈爆发式增长，平衡算力需求与能耗压力是当前亟待解决的问题。

那么，该如何降低数据中心服务器电耗？李震表示，要提高算效来降低电耗。一方面，可以就近接入风光电，利用自身UPS储能调峰。另一方面，可通过预测任务需求和资源使用情况，动态调整资源分配，将任务分配到最合适的服务器上。当任务较少时，也可以通过关闭或休眠闲置服务器，以提高算效。

不仅如此，数据中心进行需求侧响应，实现柔性用电也是低碳电力供应的重要一环。

具体而言，基于数据中心业务的实时性，可通过调整业务时间来调节负荷实现柔性用电；也可通过调整服务器负载的并行规模和时间分布，实现电力灵活性响应；利用算力网的任务可调度性，实现电力与算力的空间上的供需平衡；利用数据中心的UPS建立储能系统，动态地将储能电池分为备电与灵活调度两部分，这既能保证供电可靠性，还可以通过峰谷电价差实现套利；此外，还可推进锂电池在数据中心的应用，研究电池可调度容量刻画与电池充放电策略。

根据不同发热密度选择冷却方式

冷却技术是数据中心的“温控命脉”，其性能优劣直接关乎数据中心的稳定运行与能源利用效率。

李震指出，目前数据中心主要有七个高效冷却方向，包括优化气流组织、充分利用自然冷源、缩短气流输运距离、调整运行控制策略、高功率机柜、研发新型液冷介质、构建新型散热末端方式。

冷却系统在保障运行安全与能效指标之间的权衡至关重要。数据中心的冷却系统应起好辅助设施的作用，提高自身能效，争取能够应对服务器负载的各种变化情况，在保证服务器运行安全的条件下提高自身能效。在这种情况下，既不能过度牺牲服务器性能，也不能过分依赖算力调度。

对于冷却方式的采取，李震则认为，“核心是要根据不同的发热密度来选，并不是液冷一定就适合。”传统数据中心单机柜功率为3-5kW，随着AI算力的发展，机柜功率进一步提升至15-30kW，目前市面上投入使用的机柜最高功率密度为35kW。行业预测到2030年，单机柜功率可突破50kW。“液冷技术是高密度机柜冷却的主要解决方案，但风冷技术也可以满足50kW的冷却需求。”此外，在自然冷源利用方式上，有空气干冷冷却、直接蒸发冷却、间接蒸发冷却、利用水库水、利用海水这五种选择。