2023数据中心自适应AI节能白皮书

1数据中心自适应 AI 节能技术白皮书ODCC-2023-02009[编号 ODCC-2023-02009]数据中心自适应 AI 节能技术白皮书开放数据中心委员会2023-09 发布I数据中心自适应 AI 节能技术白皮书ODCC-2023-02009版权声明ODCC(开放数据中心委员会)发布的各项成果,受《著作权法》保护,编制单位共同享有著作权。转载、摘编或利用其它方式使用 ODCC 成果中的文字或者观点的,应注明来源:“开放数据中心委员会 ODCC”。对于未经著作权人书面同意而实施的剽窃、复制、修改、销售、改编、汇编和翻译出版等侵权行为,ODCC 及有关单位将追究其法律责任,感谢各单位的配合与支持。II数据中心自适应 AI 节能技术白皮书ODCC-2023-02009编写组项目经理:查帅荣维谛技术有限公司工作组长:李代程百度在线网络技术(北京)有限公司贡献专家:田军维谛技术有限公司吴健维谛技术有限公司赵玉山维谛技术有限公司傅耀玮维谛技术有限公司吴华勇维谛技术有限公司汪涵维谛技术有限公司曾莹维谛技术有限公司雷爱民维谛技术有限公司周薛继维谛技术有限公司刘敬民维谛技术有限公司韩会先维谛技术有限公司曲鑫维谛技术有限公司阮迪中国信息通信研究院III数据中心自适应 AI 节能技术白皮书ODCC-2023-02009前 言“新基建”政策的颁布实施,使云计算和大数据得到了快速的发展,数据中心建设迎来了前所未有的增长。新建数据中心的建设规模越来越大,对数据中心的可靠性、设备性能和能源效率的要求逐步提高;而在存量数据中心中,能效和老化问题日益凸显,改造需求激增。“双碳”等一系列政策的出台,更加推动了数据中心的节能减排,降低 PUE 已成当务之急;同时,由此带来的数据中心的管理成本也越来越高,降低数据中心运营管理成本逐渐成为人们关注的焦点。人工智能技术发展突飞猛进,使得其在数据中心基础设施领域中也得到了初步的应用。一方面,人工智能技术在数据中心中可以提高数据中心的效率,降低运营成本,优化决策。例如,智能算法能源管理、智能机器人巡检设备、自动化程序故障排查等技术可智能化地管理数据中心,为数据中心运营带来社会和经济的双重收益。另一方面,智能化的安全监控和风险评估可防止故障和宕机事件,提高数据中心可用性。本白皮书将对数据中心人工智能技术的发展现状、应用情况、未来趋势进行讨论和梳理,聚焦利用 AI 技术自适应地进行不同场景下的空调群控节能方案,从数据、算力、算法等几个方面进行展开分析。由于时间仓促,水平所限,错误和不足之处在所难免,欢迎各位读者批评指正。如有意见或建议请联系编写组。IV数据中心自适应 AI 节能技术白皮书ODCC-2023-02009目 录版权声明 ........................................................... I编写组 ............................................................ II前言 ........................................................... III一、 概述 .......................................................... 1二、 术语 .......................................................... 1三、 AI 技术发展路径及在数据中心的应用现状 ..........................5(一) AI 技术的发展现状 ........................................ 51. AI 技术的起源及发展历程 ...................................52. AI 技术的主要应用场景 .....................................7(二) AI 技术在数据中心领域的发展情况 ......................... 101. 能耗优化 ................................................ 102. 故障诊断 ................................................ 123. 算力调度 ................................................ 134. 安全监测 ................................................ 135. 辅助运维 ................................................ 15(三) 小结 ....................................................16四、 主要技术路线对比 ............................................. 18(一) AI 节能技术评估维度 ..................................... 18(二) AI 节能技术突破方向 ..................................... 20(三) 数据采集方式对比 ........................................21(四) 主要算法模型对比 ........................................231. 主要算法模型概述 ........................................ 23V数据中心自适应 AI 节能技术白皮书ODCC-2023-020092. 常见优化算法概述 ........................................ 313. 黑白盒算法概述 .......................................... 34(五) 算法部署架构对比 ........................................361. 边缘部署 ................................................ 372. 中心部署 ................................................ 383. 互联网云部署 ............................................ 39五、 主要场景方案及案例分析 ....................................... 41(一) 基站级场景案例 ..........................................411. 场景概况 ................................................ 412. AI 应用方案 ...................

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信息科技
2023-10-25
79页
4.46M
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