維諦技術(shù)（Vertiv）：AI技術(shù)開(kāi)辟數(shù)據(jù)中心節(jié)能革命新戰(zhàn)場(chǎng)

原標(biāo)題：維諦技術(shù)（Vertiv）：AI技術(shù)開(kāi)辟數(shù)據(jù)中心節(jié)能革命新戰(zhàn)場(chǎng)

“新基建”問(wèn)世，吹皺一池春水。

頂層設(shè)計(jì)的定調(diào)，政策的陸續(xù)加碼，意味著對(duì)應(yīng)的產(chǎn)業(yè)紅利也如期而至。

無(wú)論是醫(yī)療、金融、教育，亦或是工業(yè)制造、城市交通等領(lǐng)域，用高新技術(shù)武裝，加快智能化轉(zhuǎn)型，在智能化新浪潮中塑造新優(yōu)勢(shì)，已成為了千行百業(yè)的同向選擇。

在云上經(jīng)濟(jì)大爆發(fā)的當(dāng)下，作為未來(lái)數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的基礎(chǔ)設(shè)施，數(shù)據(jù)中心對(duì)于人工智能布局的重要性，不言而喻。

特別是近兩年，5G技術(shù)的換擋提速，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)轉(zhuǎn)型，“新基建”的政策加速，數(shù)字化應(yīng)用的多樣性落地，多方合力正形成一股強(qiáng)大的力量，推動(dòng)著數(shù)據(jù)中心的爆發(fā)性發(fā)展，無(wú)形中也對(duì)數(shù)據(jù)中心這一算力基礎(chǔ)設(shè)施，提出了更高的要求。

從歷史溯源，人工智能經(jīng)歷了從20世紀(jì)50年代誕生初期的萌芽，主要是用計(jì)算機(jī)來(lái)證明數(shù)學(xué)題、幾何題以及一些機(jī)械智能的專家系統(tǒng)；到20世紀(jì)波段式的發(fā)展，主要應(yīng)用在一些簡(jiǎn)單的國(guó)際象棋、機(jī)器翻譯和圖像識(shí)別上，屬于較為初級(jí)的機(jī)器學(xué)習(xí)；直至21世紀(jì)初，在摩爾定律、深度學(xué)習(xí)及大數(shù)據(jù)應(yīng)用等成熟的產(chǎn)業(yè)大背景催化下，人工智能才迎來(lái)了由量變產(chǎn)生質(zhì)變的規(guī)模化跨越式發(fā)展。

三起三落之際，人工智能這一場(chǎng)曠日持久的“尋獵”與“淘金”之旅，也在近幾年得到了爆發(fā)式的成果回饋——成為了有史以來(lái)離商業(yè)化成功、在尖端科技與大眾消費(fèi)品相結(jié)合的過(guò)程中，走得最近的一次。

至此，人工智能不再曲高和寡。

能源環(huán)境AI革命新戰(zhàn)場(chǎng)：數(shù)據(jù)中心

隨著算法模型的成熟，算力的提升，數(shù)據(jù)的海量積累，AI技術(shù)在“新基建”、新零售、智能駕駛、智慧城市、智能制造等領(lǐng)域，已得到了成熟且廣泛的場(chǎng)景應(yīng)用。特別是在消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，像美團(tuán)、抖音、螞蟻金服等APP，其所提供的平臺(tái)、內(nèi)容與金融等服務(wù)，背后實(shí)則都是經(jīng)年累月所沉淀出的數(shù)據(jù)資產(chǎn)在做支撐，并經(jīng)人工智能的深度學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練后形成核心算法，再轉(zhuǎn)化為平臺(tái)服務(wù)。

然而，在能源環(huán)境領(lǐng)域，由于過(guò)去大多都是政府在推動(dòng)，不像消費(fèi)市場(chǎng)那樣受到資本的重視，這使得其在AI應(yīng)用場(chǎng)景上仍處于比較滯后的狀態(tài)。而當(dāng)其他領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)成為一片紅海，資本回頭一看方知，AI在能源環(huán)境這塊的應(yīng)用，卻是一片尚未被完全挖掘的藍(lán)海，前景十分廣闊。

為了迎合碳中和的國(guó)家戰(zhàn)略，實(shí)現(xiàn)國(guó)家提出的節(jié)能減排與碳排量指標(biāo)，在能源環(huán)境領(lǐng)域進(jìn)行AI節(jié)能，便迫在眉睫。特別是數(shù)據(jù)中心行業(yè)，正成為AI節(jié)能的重要應(yīng)用領(lǐng)域。

至于AI對(duì)在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域中又是如何應(yīng)用？未來(lái)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有何拉動(dòng)作用？在北京大學(xué)環(huán)境與能源學(xué)院學(xué)科負(fù)責(zé)人馬曉明教授看來(lái)，現(xiàn)階段的人工智能，主要是通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法來(lái)做預(yù)測(cè)，結(jié)合深度學(xué)習(xí)結(jié)論和專家經(jīng)驗(yàn)，給出預(yù)測(cè)性維護(hù)建議，推薦最佳設(shè)備組合，判斷故障預(yù)警。據(jù)馬曉明教授介紹，目前，針對(duì)AI在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域中的應(yīng)用，北京大學(xué)已經(jīng)與維諦技術(shù)（Vertiv，NYSE：VRT）展開(kāi)產(chǎn)學(xué)研深度合作，推動(dòng)AI技術(shù)在數(shù)據(jù)中心節(jié)能上的盡快落地。

當(dāng)然，在現(xiàn)階段，要做到真正的人工智能，數(shù)據(jù)無(wú)疑是第一要素。只要有數(shù)據(jù)，便能利用算法模型來(lái)挖掘和發(fā)揮有用的價(jià)值，讓人工智能成為驅(qū)動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動(dòng)能。

比如，螞蟻金服可以通過(guò)大數(shù)據(jù)來(lái)判斷是否可以給某個(gè)個(gè)體發(fā)放貸款，它可以利用海量的數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)做數(shù)據(jù)挖掘，沉淀出高價(jià)值的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，進(jìn)而形成自己的一套風(fēng)控體系。

無(wú)獨(dú)有偶，10月31日，谷歌做阿爾法狗的DeepMind研究小組，也突破性地通過(guò)人工智能算法來(lái)預(yù)測(cè)DNA分子螺旋3D結(jié)構(gòu)。但這一研究對(duì)算法的要求非常高：需要消耗200到300塊GPU設(shè)備，以幾周的時(shí)間來(lái)運(yùn)行訓(xùn)練，算力的成本非常高。

而隨著大型數(shù)據(jù)中心的規(guī)模越來(lái)越大，能耗壓力也隨之增大，數(shù)據(jù)的海量積累，也催生用人工智能技術(shù)來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)中心節(jié)能的一套解決方案。要知道，在谷歌的大數(shù)據(jù)中心，光服務(wù)器就有百萬(wàn)級(jí)的臺(tái)數(shù)，一旦運(yùn)行，當(dāng)中產(chǎn)生的能耗之大，可想而知。

模塊化數(shù)據(jù)中心熱管理AI優(yōu)化落地新成果

其實(shí)，早在2013年，谷歌就已嘗試用人工智能控制水冷來(lái)對(duì)大型數(shù)據(jù)中心進(jìn)行節(jié)能。他們通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練，來(lái)準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)PUE值，并做出節(jié)能控制解決方案，最終能達(dá)到15%-40%的節(jié)能。而后騰訊、阿里也先后基于谷歌的這種方案作了優(yōu)化和跟進(jìn)，對(duì)大型數(shù)據(jù)中心進(jìn)行優(yōu)化，并取得了不俗的效果。

在這一過(guò)程中，人工智能的優(yōu)勢(shì)在于，它能通過(guò)算法上和數(shù)據(jù)上的優(yōu)勢(shì)，規(guī)避中間一些復(fù)雜的物理模型，把操作當(dāng)成是黑盒子，壓根不需要關(guān)心內(nèi)部的物理運(yùn)行邏輯——到底空調(diào)怎么控制？只需關(guān)心制冷用了多少電？輸入環(huán)境變量之間輸入到輸出的關(guān)系是如何的？

只需利用人工智能技術(shù)，先收集大量的樣本，把這層關(guān)系給學(xué)習(xí)出來(lái)。一旦下次給出這個(gè)輸入之后，人工智能就能立馬判斷該怎么做控制，以得到一個(gè)最好的輸出，從而達(dá)到自動(dòng)化控制。

比如說(shuō)，當(dāng)數(shù)據(jù)中心算力需求小時(shí)，服務(wù)器負(fù)載壓力就會(huì)變小，這時(shí)散熱壓力就比較小，通過(guò)算法學(xué)習(xí)之后，就能完全自動(dòng)化地關(guān)掉一些服務(wù)器和空調(diào)制冷設(shè)備。在這個(gè)過(guò)程中，由于算法具有預(yù)見(jiàn)性，能預(yù)見(jiàn)變化并提前采取行動(dòng)，使得溫度的變化更平滑，從而在節(jié)能效果上實(shí)現(xiàn)優(yōu)化。

由于在需求拉動(dòng)下，整個(gè)數(shù)據(jù)中心的形態(tài)在演進(jìn)的過(guò)程中，很多底層邏輯就會(huì)發(fā)生改變。有的考慮部署速度和極致的全生命周期TCO，有的在意業(yè)務(wù)的可靠運(yùn)營(yíng)，有的看中數(shù)據(jù)中心的安全，有的考慮投資回報(bào)，有的要求算力優(yōu)先，有的講究多快好省。

很多時(shí)候，由于行業(yè)需求的差異化，數(shù)據(jù)中心在落地推進(jìn)過(guò)程中，自然也存在多種差異化痛點(diǎn)，從而導(dǎo)致對(duì)數(shù)據(jù)中心定制化的需求也越來(lái)越強(qiáng)烈。

加之，5G以及邊緣計(jì)算的發(fā)展，數(shù)據(jù)中心AI節(jié)能對(duì)5G場(chǎng)景下所呈現(xiàn)的分布式、快速及時(shí)、低時(shí)延、能匹配各種微型的數(shù)據(jù)中心算力和分布，分布式多網(wǎng)點(diǎn)的協(xié)同管理等需求，也變得越來(lái)越強(qiáng)烈。因而，AI在數(shù)據(jù)中心節(jié)能上發(fā)揮的價(jià)值也就越來(lái)越大。

維諦技術(shù)（Vertiv）是較早在數(shù)據(jù)中心AI節(jié)能領(lǐng)域進(jìn)行全面產(chǎn)學(xué)研合作的廠商，并已經(jīng)取得了重要的研究成果。

值得一提的是，定制化數(shù)據(jù)中心很難照搬谷歌的方案，需要根據(jù)不同條件建立相應(yīng)的模型。

“在傳統(tǒng)公有云數(shù)據(jù)中心，像騰訊、阿里這種超大型數(shù)據(jù)中心，已經(jīng)擁有多種現(xiàn)實(shí)可行的方案，邏輯訓(xùn)練完就丟在那里不用管，因?yàn)橹皇翘峁┮粋€(gè)公有云數(shù)據(jù)平臺(tái)來(lái)給其他人用，它不像維諦技術(shù)（Vertiv）提供的定制化數(shù)據(jù)中心，要面對(duì)不同的場(chǎng)景需求?！痹诓稍L中，香港中文大學(xué)博士后徐歡樂(lè)坦言。

據(jù)徐歡樂(lè)透露，目前，他與維諦技術(shù)（Vertiv）合作開(kāi)發(fā)的基于AI技術(shù)的節(jié)能方案，已經(jīng)進(jìn)入了驗(yàn)收的階段。后續(xù)再經(jīng)大規(guī)模測(cè)試周期，就會(huì)落地到具體的產(chǎn)品。

與谷歌需要提前收集大量樣本數(shù)據(jù)與強(qiáng)大的算力配套來(lái)做訓(xùn)練有所不同，維諦技術(shù)（Vertiv）用AI來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心節(jié)能的優(yōu)勢(shì)在于，它無(wú)需像大型數(shù)據(jù)中心優(yōu)化那般，需要長(zhǎng)時(shí)間收集大量數(shù)據(jù)來(lái)做訓(xùn)練和優(yōu)化，而是通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法模型，外加只需少量樣本，就可以使得客戶即便是從零開(kāi)始部署，也可保證在3到6天，就可以根據(jù)負(fù)載運(yùn)行情況、外部氣候環(huán)境條件等一系列數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)空調(diào)系統(tǒng)的自動(dòng)化控制，可在不同負(fù)載率條件下找到系統(tǒng)PUE的最佳運(yùn)行點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)比普通控制算法更高等級(jí)的節(jié)能。

從這個(gè)角度來(lái)看，未來(lái)AI在數(shù)據(jù)中心節(jié)能上一旦應(yīng)用成熟的話，對(duì)于以維諦技術(shù)（Vertiv）為代表的廠商來(lái)說(shuō)，將對(duì)其產(chǎn)品研發(fā)和生產(chǎn)帶來(lái)一個(gè)革新性的變化。

從目前的數(shù)據(jù)來(lái)看，維諦技術(shù)（Vertiv）在中國(guó)非自用數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)、精密空調(diào)市場(chǎng)、UPS市場(chǎng)，均位列第一名。這也是維諦技術(shù)（Vertiv）在數(shù)據(jù)中心AI節(jié)能領(lǐng)域搶占首發(fā)位置的關(guān)鍵因素。

至于未來(lái)，作為數(shù)據(jù)中心AI節(jié)能應(yīng)用領(lǐng)域的標(biāo)桿性企業(yè)，維諦技術(shù)（Vertiv）還將在領(lǐng)域內(nèi)做何種邊界的應(yīng)用拓展？制造出多大的影響力？前景如何？其實(shí)可想象空間還是蠻多的。

經(jīng)過(guò)與維諦技術(shù)（Vertiv）進(jìn)行半年多的方案研發(fā)合作后，徐歡樂(lè)認(rèn)為，一方面，維諦技術(shù)（Vertiv）未來(lái)或?qū)⒛芤詳?shù)據(jù)中心節(jié)能這個(gè)項(xiàng)目為切入點(diǎn)，來(lái)推動(dòng)建立通過(guò)AI實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心節(jié)能的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，從數(shù)據(jù)的采集到模型的選擇，提供一些標(biāo)準(zhǔn)化的手段來(lái)衡量和評(píng)估，從而形成更強(qiáng)的行業(yè)影響力。另一方面，也能從空調(diào)開(kāi)關(guān)控制，延伸進(jìn)行空調(diào)系統(tǒng)內(nèi)部的控制，結(jié)合人工智能技術(shù)建立強(qiáng)化模型，從而實(shí)現(xiàn)更佳效果的節(jié)能。

當(dāng)然，不僅僅局限于節(jié)能，人工智能在數(shù)據(jù)中心當(dāng)中也可以實(shí)現(xiàn)更多應(yīng)用，比如運(yùn)維、故障診斷、預(yù)警，通過(guò)數(shù)據(jù)本身能自動(dòng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心故障，發(fā)現(xiàn)后生成報(bào)告并提示采取何種手段解決，使得數(shù)據(jù)中心全方位實(shí)現(xiàn)智能化運(yùn)行。

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