绿色算力技术创新研究报告（2024年）.pdf

中国信息通信研究院云计算与大数据研究所 2024年03月 绿色算力技术创新研究报告绿色算力技术创新研究报告 (2022024 4 年年)前前 言言 算力是数字经济时代集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的关键生产力，已成为推动各领域数字化、智能化转型的重要基石。自我国正式提出“双碳”战略目标以来，绿色低碳、节能环保成为各产业布局的底层逻辑，经济社会对生产、应用和消费绿色算力提出明确诉求。技术创新是绿色算力发展的根本。当前，算力产业正以绿色为主攻方向，推进算力基础设施全生命周期绿色设计，围绕计算、存储、网络等核心环节加强技术攻关，构建算力资源供给与应用相融合的“数字化”+“绿色化”服务体系，以实际行动积极践行“双碳”战略，实现数字经济高质量发展。伴随产业链上下游各方的共同协作与融合发展，绿色算力在新技术、新产品、新解决方案的落地应用上取得了积极进展。为梳理绿色算力技术创新发展态势，推动我国算力产业绿色高质量发展，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所编制绿色算力技术创新研究报告（2024 年）。报告从算力供需视角出发，聚焦算力设施、算力设备、算力平台、算力赋能“四位一体”绿色发展，剖析绿色算力的发展背景、概念内涵、发展演进路径和属性特征，深入探讨绿色算力在设施层、设备层和平台层的技术创新发展情况，总结绿色算力技术赋能的典型应用场景，最后展望我国绿色算力发展，并提出对应建议。绿色算力相关技术、产业正处于高速发展阶段，本报告在编写过 程中，查阅和参考了行业相关材料，并对众多算力产业链核心企业展开调查研究，感谢业界对本报告的支持！如对本报告有建议或意见，请联系云计算与大数据研究所数据中心团队 。目目 录录 一、绿色算力发展态势.1（一）绿色算力发展背景.1（二）绿色算力概念内涵.3（三）绿色算力发展演进.6（四）绿色算力属性特征.9 二、绿色算力设施层技术创新.11（一）建设绿色能源替代，降低供电传输损耗.11（二）创新储能部署方式，探索环境友好介质.13（三）应用自然冷却技术，突破液冷技术难点.15 三、绿色算力设备层技术创新.17（一）优化服务器硬件节能，发展动态能耗管理.18（二）开发存储材料及工艺，促进数据技术高效.20（三）应用无损网络介质，推动弹性网络部署.23 四、绿色算力平台层技术创新.24（一）迭代资源管理技术，调度绿色算力资源.25（二）简化产品开发模式，优化模型算法效率.27（三）完善环境监测体系，实现智能动态调优.29 五、绿色算力技术赋能经济社会发展.31（一）加速科研技术革命.32（二）赋能产业节能低碳.33（三）助力社会治理格局构建.34 六、绿色算力发展的展望与建议.36（一）加强绿色算力政策保障.36（二）夯实绿色能源底座支撑.37（三）巩固绿色设备技术创新.38（四）聚焦绿色平台能力建设.38（五）深入挖掘应用场景价值.39 图图 目目 录录 图 1 绿色算力框架图.3 图 2 绿色算力发展演进阶段.6 图 3 绿色算力属性特征.9 绿色算力技术创新研究报告（2024 年）1 一、绿色算力发展态势 数字经济时代，算力正在成为一种新的生产力，广泛融合到社会生产生活的方方面面，为千行百业的数字化、智能化转型提供基础动力。以数据中心、智算中心为代表的算力基础设施作为算力的重要载体，承载着支撑数字经济发展的重任。近年来，算力总规模不断扩大、用能需求不断增长，其绿色发展进程受到广泛关注，推动算力向绿色算力发展势在必行。（一）绿色算力发展背景（一）绿色算力发展背景 政策上看，我国算力绿色发展的侧重点，正逐步从聚焦数据中心规划、选址、布局绿色转向到实现产业用能、生产和应用的全链条绿色。早在 2013 年 1 月，工信部等部门印发了关于数据中心建设布局的指导意见，提出要充分考虑资源环境条件，推进绿色数据中心建设。随着我国算力产业总体规模快速增长，以数据中心为代表的算力基础设施整体能耗和碳排放问题越发突出，政策开始关注用能环节绿色。2020 年 12 月，发改委出台关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见 提出要探索电力网和数据网联动建设、协同运行机制。2021 年 7 月，工信部出台新型数据中心发展三年行动计划（2021-2023 年）鼓励企业探索建设分布式光伏发电、燃气分布式供能等配套系统，引导新型数据中心向新能源发电侧建设，就地消纳新能源。“双碳”战略提出后，国家强调要坚持把节约资源贯穿于经济社会发展全过程、各领域，算力全产业链绿色发展逐渐具备政策基础。2021绿色算力技术创新研究报告（2024 年）2 年 9 月，国务院发布关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见提出要加快构建清洁低碳安全高效能源体系，提升数据中心等信息化基础设施能效水平。2021 年 12 月，国家发改委等四部门发布贯彻落实碳达峰碳中和目标要求推动数据中心和 5G等新型基础设施绿色高质量发展实施方案 提出要发挥市场主体作用，强化标准引领，引入竞争机制、激励机制和成本倒逼机制，促进全产业链绿色低碳发展。2023 年 10 月，工信部等六部门联合出台算力基础设施高质量发展行动计划 提出要推进算力应用全产业链节能减排。产业上看，算力市场规模稳步增长，算力市场主体日益丰富，坚持绿色发展是实现高质量发展的必然要求。随着算力应用场景不断拓展，算力需求愈发旺盛，截至 2023 年 6 月底，全国在用数据中心机架总规模超过 760 万标准机架，我国算力总规模达到 197EFLOPS（每秒 1.97 万亿亿次浮点运算），存储总规模超过 1080EB（1.08 万亿吉字节），算力总规模近五年年均增速近 30%。算力产业生态主体日益丰富，以中国电信、中国移动等为代表的基础电信运营商，和以世纪互联、秦淮数据等为代表的第三方数据中心运营商，依靠建设起步早的先发优势已在本土持有大规模数据中心资源；我国传统工业企业，如国家电网、南方电网、中石油、中石化等也开始积极推动算力基础设施建设，为企业数字化转型提供支撑；阿里巴巴、腾讯、百度等互联网厂商借助平台优势，全面应用自研核心技术自建云计算、智算数据中心；随着芯片、服务器在人工智能、云计算和数据中心等领域发绿色算力技术创新研究报告（2024 年）3 挥着越来越重要的作用，国内算力设备头部厂家，如浪潮、华为、新华三、联想等在硬件算力方面不断进行技术创新与突破。总的来看，算力市场具有产业链条长、参与主体多、应用范围广泛等特点，各企业在面对扩大经济效益、降低成本损耗等现实需求时，纷纷转向绿色技术创新和绿色管理创新，力图探索节约资源和提高能效的先进手段。以阿里、腾讯、百度、万国、中兴等企业为代表的算力产业龙头，积极践行绿色发展理念，按年度发布可持续发展报告或ESG 报告，阐述其绿色发展举措，积极践行双碳目标，承诺不晚于2030 年实现“碳中和”目标。（二）绿色算力概念内涵（二）绿色算力概念内涵 来源：中国信息通信研究院 图 1 绿色算力框架图 绿色算力，是算力基础设施实现绿色、低碳、可持续发展的一种绿色算力技术创新研究报告（2024 年）4 算力形式，是把自然资源、环境资源作为算力发展要考虑的关键，把经济效益和环境保护、社会责任有机融合，可实现算力的低碳清洁、高效利用与科学配置，达成算力设施、算力设备、算力平台和算力赋能的“四位一体”绿色发展。对国家而言，绿色算力是战略之所需也是发展必然，对推动我国数字经济高质量发展具有重要意义；对企业而言，绿色算力是降本增效关键之举也是提质增收实现之基，是助力产业可持续发展的新引擎。如今，经济社会对绿色算力重要性的认知不断加深，绿色算力技术也在不断创新并日益广泛地应用于各产业的数字化发展与实践。绿色算力技术是保障绿色算力发展的技术体系，主要包括材料创新、产品创新、工艺创新和手段创新等，涉及底层硬件、平台软件、核心算法等多方面，并需要考虑碳排放、水资源、废弃物、土地、生态系统多样资源。我国绿色算力技术体系正不断发展与完善，并逐步形成规模效益。对企业而言，利用绿色算力技术驱动降本增效、提高盈利是其生产经营的根本诉求。国外领先科技企业正致力于以全方位的绿色技术驱动经营管理。谷歌1自建 100%电气化建筑 Bay View 利用太阳能、风力和地热产生电力，研发张量处理单元(TPU)v4 超级计算机进行机器学习算法训练提高能源利用效率，利用机器学习技术防止制冷剂泄露，用海水进行冷却提高用水效率。微软2在数据中心配置锂电子电池组减少依赖煤炭或天然气的情况下保障用电稳定性，开发氢聚合物电解质膜（PEM）燃料电池技术，采用雨水收集和再利用技术重复使 1 谷歌 2023 环境报告 2 微软2022 年环境可持续发展报告 绿色算力技术创新研究报告（2024 年）5 用水资源，采用直接风冷和直接蒸发冷技术冷却服务器，运行双相液体浸没式冷却技术，探索微流体技术更高效冷却芯片，探索绿色软件技术，如开发碳感知软件开发工具包（SDK）给出最低碳能源的工作负载建议，开发架构良好的框架（Well-Architected Framework，WAF）优化 Azure 云计算平台工作负载，使用资源超额订阅和收集技术提高云资源利用率等等。“双碳”战略为我国绿色算力技术创新带来了空前重要的历史机遇，我国算力产业应充分吸收和借鉴国外成功经验和做法，一方面是要更加注重绿色可持续发展，用能上从煤炭、石油等传统化石能源向太阳能、风能、地热能、氢能等绿色可再生能源转变，减少水资源利用，探索污水、海水、雨水、中水等的开发应用场景，材料使用上向集约节约、质量效益好的新材料转变，同时促进可降解材料使用和废物回收利用；另一方面是要加强技术创新，算力涉及诸多学科和领域，包括计算机科学、数学、物理学、工程学等，坚持产学研用深度融合，激发技术在产业要素配置上的重要作用，将技术创新作为算力绿色发展的突破口，以绿色算力为基石助力经济高质量发展。绿色算力技术创新研究报告（2024 年）6（三三）绿色算力发展演进）绿色算力发展演进 来源：中国信息通信研究院 图 2 绿色算力发展演进阶段 1.初级阶段（1996-2006 年）数据中心开始商业化运营，快速扩张忽略环境影响。随着互联网的出现，分散的数据资源被有效整合并通过互联网进行分发传输，数据中心进入商业化发展阶段，为了承接处理激增的互联网和金融交易等数据，大中小型数据中心均加速建设，数据中心规模和数量均显著增加。然而，在这种传统增长模式下，过分强调产能规模扩张，而忽视了与之对应的能源消耗，环境污染问题日益突出。这一阶段，数据中心时代到来，绿色发展概念还未引起广泛重视，产业发展不得不以消耗大量能源为代价。2.起步阶段（2007-2020 年）xUE 指标体系初步形成，数据中心能效管理水平成为关注重点。绿色算力技术创新研究报告（2024 年）7 2007 年，电能利用效率（Power Usage Effectiveness，PUE）指标被提出用以评价数据中心能源利用效率。PUE 为数据中心消耗的所有能源与 IT 负载消耗的能源的比值，PUE 值越低，说明数据中心用于 IT 设备以外的能耗越低、约节能。随后，水资源利用效率（Water Usage Effectiveness，WUE）、碳利用效率（Carbon Usage Effectiveness，CUE）、基础设施利用效率（Infrastructure Usage Effectiveness，IUE），面积使用效率（Space Usage Effectiveness，SUE）等指标又陆续被提出，有效丰富了数据中心能耗评价指标。美国通过数据中心优化倡议（DCOI）、美国联邦数据中心整合计划（FDCCI）、联邦政府信息技术采购改革法案（FITARA）等一系列举措整合和关闭数据中心，数据中心平均 PUE 从 2.0 降低到近一半大型数据中心达到 1.5 甚至 1.4 以下。欧盟数据中心能源效率行为准则的最佳实践指南和欧洲数据中心能源效率现状白皮书规范了PUE、SUE、DCIE 等指标。我国发布关于数据中心建设布局的指导意见 关于加强绿色数据中心建设的指导意见等政策文件，引导数据中心追求先进 PUE，依据 CUE 概念制定了数据中心碳排放核算和管理体系建设的详细标准。这一阶段，衡量数据中心能耗综合管理能力及绿色程度的评价体系已经初步形成，产业围绕 xUE 能耗指标体系进行数据中心建设和改造。3.发展阶段（20212030 年）算力效率开始被关注，算力绿色评价指标进一步丰富。随着气候变化和碳排放的威胁变得前所未有地严峻，全球范围内的各个国家纷绿色算力技术创新研究报告（2024 年）8 纷提出“双碳”战略做出前瞻性回应。中国、新加坡、墨西哥等国家提出了 2030 年前实现碳达峰的目标，还有一些发达国家在更早的时间点实现了碳达峰，在向碳中和迈进，全球各国都在努力减少温室气体排放，以应对气候变化带来的挑战。在 xUE 系列评价指标逐步落地应用的同时，产业开始围绕 IT 设备进一步研究如何提升效率水平。2022 年，算力碳效（Carbon Emission Per Server,CEPS）指标由开放数据中心委员会提出，为服务器使用周期内产生的碳排放与所提供的算力性能的比值，可理解为服务器单位算力性能的碳排放量。上述指标的提出反映了产业从单纯关注能耗指标延伸到关注 IT 服务器、软件应用平台计算效率等性能指标。这一阶段，算力产业正向着更节能、更高效的方向探索，充分发挥软硬件资源潜力，不断实现新的突破。当前，我国及部分先进国家绿色算力发展处于该阶段，多元化性能评价指标被陆续提出，企业将绿色意识与业务发展深度结合作为提升竞争力的关键核心，贯穿生产经营始终。4.成熟阶段（2030 年未来）绿色算力技术全面普及，绿色算力赋能千行百业。面向未来，算力产业对清洁用能实现“零碳”提出了更高要求，如应用百分百可再生能源、长时储能技术、余热回收节能技术等，用更少的能源消耗、更低的碳排放和水足迹生产更多的算力。伴随分布式计算技术的应用与普及，服务器集群的计算效率、软硬结合的计算体系架构和系统平台的高效运行被充分关注，通过面向应用环节的计算绿色化技术进一步提升算力利用效率，将服务器算力尽可能转化成可供平台端调度应绿色算力技术创新研究报告（2024 年）9 用的软件算力以节能减碳，正成为数字科技企业探索和实践的绿色技术创新前沿。随着算力赋能持续深化，包括工业、金融、政务、医疗等在内的各行各业算力需求被充分满足，算力服务全面融入百姓生活的方方面面，算力绿色标识被建立，绿色算力消费蔚然成风。算力将在生产、应用、消费的各个环节实现绿色节能。这一阶段，算力产业实现高质量发展，算力产业链各层的绿色技术趋于成熟，绿色产品布局趋于完善，绿色标准体系趋于完备，绿色融入算力的方方面面。（四）绿色算力属性特征（四）绿色算力属性特征 来源：中国信息通信研究院 图 3 绿色算力属性特征 1.全局性 算力与绿色发展的深度融合，既需要财政、税收、金融、教育等各体系协同联动、支持配合，又需要产业内各领域间优势互补、汇聚合力。算力覆盖产业广泛多元，进一步深化发展绿色技术，需要更多的资金支持，要靠国家财税政策引导和绿色金融相关产品推动，多管全局性全局性先导性先导性长期性长期性 财政、税收、金融、教育等各体系协同联动、支持配合 产业内各领域间优势互补、汇聚合力 产业关联系数大，技术联代功能强 有效带动数字经济发展，孵化高增长企业 算力实现全面绿色发展是一项长期的综合性任务 需要稳扎稳打、循序渐进绿色算力技术创新研究报告（2024 年）10 齐下促使投资向绿色算力产业倾斜。绿色产业发展动力强劲，方兴未艾，绿色算力作为其中的重要一环，对创新型、技能型和应用型人才需求迫切，需要科研机构、高校、行业协会等各方协助，共同建设绿色算力人才队伍。引导数据中心骨干企业将项目建设在风、光资源密集地区，实现新能源发电、储能、数据中心融合发展。发挥软硬件企业各自优势，引导芯片与服务器能力相匹配，芯片产业发展与模型算法规模相适应，减少磨合和不兼容等问题，实现算力高效输出。2.先导性 绿色算力产业关联系数大，技术联带功能强，可有效带动数字经济发展，孵化高增长企业。绿色算力产业影响力强，是有力支撑各行业早日实现碳达峰与碳中和目标，实现绿色发展的重要引擎。具体来看，绿色算力与能源电力、半导体、集成电路、消费软件等产业关联密切，可有效带动其他产业向着绿色发展。从本质上讲，绿色算力具备算力产业和绿色产业二者的双重特征。在赋能下游应用上，绿色算力一方面可支撑如人工智能、大数据、5G、元宇宙等新兴技术发展，以更少的能耗代价进行更大规模的训练运算；另一方面可以赋能高耗能产业进行技术改造和降本增效，如带动钢铁、建筑、石化化工等重点领域构建工业互联网，实现工业制造再升级、带动智慧城市建设，提升城市“脑力”，让城市更“智慧”，生活更便利。3.长期性 算力实现全面绿色发展是一项长期的综合性任务，需要稳扎稳打、循序渐进。绿色算力涉及范围庞杂，因此需要从不同层面、不同视角绿色算力技术创新研究报告（2024 年）11 统筹考虑，促进其健康有序发展，推动经济社会高质量可持续发展。宏观上，为保障绿色算力发展行稳致远，制定政策规划时，要处理好绿色算力和产业需求目标之间的关系，达到二者有效平衡；推行绿色算力政策时，要注意节奏，预留适当的缓冲期，用动态发展的眼光不断丰富和完善工作思路，做到有序且量力而行。另一方面，要充分意识到，绿色算力的创新发展是一项长周期活动，涵盖产品、工艺、原料、组织管理和市场等方方面面的创新，算力从浅绿、经历中绿、深绿和完全的绿色需要时间的沉淀从而厚积薄发。未来，通过绿色算力技术的进步，绿色算力经济将成为助推和引领经济发展的新增长点。二、绿色算力设施层技术创新 算力基础设施是集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的新型信息基础设施，本文所说的算力设施，是前者的组成部分，主要是指数据中心基础设施，提供“风火水电”等保证算力正常生产，为 IT 及网络设备提供基础的动力来源、能源配送和可靠性保障。PUE是衡量数据中心基础设施能效的主要指标，截至 2022 年底，全国在用超大型数据中心平均PUE为1.36，大型数据中心平均PUE为1.42，最优水平达到 1.08。全国规划在建数据中心平均设计 PUE 为 1.32 左右，超大型、大型数据中心的平均设计 PUE 分别为 1.28、1.29。算力设施层面的绿色算力技术将从供配电系统、储能系统、制冷散热系统三个部分展开。（一）建设绿色能源替代，降低供电传输损耗（一）建设绿色能源替代，降低供电传输损耗 数据中心作为传统的耗能大户，电算转化的载体，运行主要依靠绿色算力技术创新研究报告（2024 年）12 电力驱动，电量消耗和随之产生的碳排放不容忽视。我国已提出了到2025 年底，国家枢纽节点新建数据中心绿电占比超过 80%的建设目标。稳步提升太阳能、风能、水能等可再生能源电力在数据中心的应用，是算力绿色发展的关键之一。自建可再生能源扩大消纳规模，探索“源网荷储”模式实现零碳。数据中心自建绿电主要有两种技术手段，一是自建分布式光伏设备，提高绿色能源消纳比例。在车棚、屋顶或园区空地安装光伏组件，利用太阳能发电为数据中心供电。国内如中国电信、万国、腾讯等均有数据中心自建分布式光伏。除了利用太阳能之外，也有数据中心探索分布式风力发电。二是建设源网荷储（微电网）能源综合利用系统，实现零碳能源完全覆盖。以数据中心为负荷的“源网荷储”项目，通过建设大规模的风电或光伏设备，实现绿电自发自用和用电需求百分百覆盖。当前，合盈数据、中国广电等公司开始规划数据中心源网荷储一体化项目建设。创新供电模式减少传输损耗，缩短电力传输路径节能增效。供配电系统占数据中心总能耗的约 10%。近年来，高压直流技术逐渐被数据中心领域所接受，新建的互联网数据中心广泛采用了“一路市电+一路高压直流”相结合的模式，供电效率可普遍提升到 94%-95%。高压直流主要是指 240V/336V 直流供电技术，并可分为在线和离线两种应用模式。在线，是指交流电能始终经高压直流整流后为 IT 设备供电，通常会存在一定损耗；离线，是指正常情况下市电直供 IT 设备，高压直流电源仅为蓄电池提供浮充，市电中断后，转由蓄电池供电，绿色算力技术创新研究报告（2024 年）13 在这种架构下，正常情况为 IT 设备供电的电能不经过高压直流转换，此部分损耗几乎可以忽略，因此节能效果显著。若采用高压直流离线架构，供电效率可以提升到 97%以上。百度云计算（阳泉）数据中心采用“市电直供+高压直流离线”架构及自研分布式锂电系统，供电效率提升至 99.5%。如前介绍的数据中心分布式发电、“源网荷储”新方案，除了可有效提升绿电利用外，还可以凭借其在负荷侧就近建立电源供电的特点，有效缩短“源”“荷”距离，减少传输损耗。位于国家枢纽节点集群起步区的吴江算力调度中心项目采用高效供电系统，变压器优先选择一级能效干式变压器；优化供电半径，合理选择变压器的容量、提高负荷率，使设备处于经济运行状态；采用 240V 直流系统、10kV 交流输入的 240V 直流系统等损耗率低的架构和设备；结合数据中心智慧管理系统设置能耗计量系统；选用节能型光源和灯具，结合智慧园区进行智能控制；在可利用屋面（例如指挥调度中心）设置光伏发电，用于建筑用电。（二）创新储能部署方式，探索环境友好介质（二）创新储能部署方式，探索环境友好介质 对于数据中心而言，储能不可或缺。储能技术是推动算力在设施层实现绿色转型的重要因素，储能与供配电系统协调配合，输出稳定电力，共同保障数据中心电力系统平稳运行。不同的储能部署方式可满足数据中心多样储能需求，促进整体用电稳定。按照部署的位置，储能可分为数据中心级储能和数据中心内储能，两种方式均可减少煤炭或天然气电力依赖，降低温室气体排放。绿色算力技术创新研究报告（2024 年）14 数据中心级储能往往将储能独立部署在数据中心楼旁，储能一方面可作为数据中心的备用电源，另一方面参与市场电力市场调峰、辅助调频等辅助服务，在提高数据中心供电可靠性的同时，也从电力市场服务中获取收益补偿，是应对极端事件、保障能源安全、支撑数据中心电力系统稳定运行的重要技术。数据中心内储能主要采用分布式结构，包括机柜级分布式供电系统（DPS）和服务器级备用锂电池组（BBU）等。DPS 分布式电源采用高效率供电模块以及全锂电池备电系统，配合能源管理系统可以实现机柜级的能源管理并进行智能调度。在绿色低碳产业趋势下，储能介质或储能材料需具备安全可靠、性价比高、环境友好、循环寿命长等优点。储能有多种形式，对于数据中心领域，传统的铅酸电池仍是提供短暂供电的主要后备电源。然而，传统的铅酸电池存在循环寿命短、能量密度低，生命周期结束造成环境污染等问题。在双碳目标下，我国正构建以新能源为主体的新型电力系统，这给新型储能技术发展提供了支撑。数据中心主要探索的方向为锂电池储能。磷酸铁锂电池是指用磷酸铁锂作为正极材料的锂离子电池，该电池不含任何重金属与稀有金属，无毒，无污染，为绿色型环保电池。当前，谷歌、微软、AWS、特斯拉、思科、英特尔等国际科技公司以及阿里、腾讯、百度等国内互联网公司均有数据中心已经在使用锂电池供配电系统。此外，业界针对氢能燃料电池也展开多项实验与测试，证实了其作为数据中心电源的可行性。微软在2022 年 7 月试点推出零排放的 3 兆瓦氢聚合物电解质膜（PEM）燃料电池备用电源发电机，用于数据中心多兆瓦发电需求。但同时，安绿色算力技术创新研究报告（2024 年）15 全问题仍是制约储能的关键，数据中心在部署储能时也需注重系统整体的安全性，保障不间断可持续运行。相信未来，随着供配电系统、储能系统等多种模式融合，可以实现绿电生产、平抑峰谷、降低排放等多重目标，形成完整的能源供应体系，实现可持续发展。（三）应用自然冷却技术，突破液冷技术难点（三）应用自然冷却技术，突破液冷技术难点 数据中心 IT 设备在运行时会持续产生热量，制冷系统的主要作用是散热制冷，维持 IT 设备正常运行的环境条件，属于数据中心必不可少的基础设施。对于数据中心而言，制冷系统是除 IT 系统能耗外最大的耗能单元，不少老、旧、小数据中心的制冷设备耗能占比高达 30%-50%，制冷是影响数据中心高效节能的重要因素。使用自然冷却技术，减少和避免使用机械制冷成为数据中心减少能耗的关键。自然冷却主要分为风侧自然冷却和水侧自然冷却两大类。在选择制冷整体设计方案时应充分综合考虑数据中心所在地区的气候特点、水资源供应情况、数据中心规模以及 IT 功率密度，充分利用自然冷源制冷。直接新风自然冷却技术是散热效率最高的空气冷却方式，是将经过过滤等处理的空气直接供应到数据中心，已被微软、谷歌和雅虎等公司所采用。直接水侧自然冷却技术是采用河水、湖水、海水等自然冷源水进行冷却的技术，在我国应用取得了较大进展。如海兰信海底数据中心示范项目以海洋作为自然冷源，将服务器安放在海底的压力绿色算力技术创新研究报告（2024 年）16 容器中，通过海水的流动进行自然冷却3。采用湖水自然冷却的阿里巴巴千岛湖数据中心也已投入运行。研发液冷技术，实现服务器高效散热大幅减少数据中心制冷用电需求。液冷技术是数据中心新兴制冷技术，随着生成式人工智能、大模型计算的需求带动 GPU、FPGA 等发热量大的元件应用发展，高功率机柜逐渐增多，液冷技术开始被提出用于解决高功率密度机柜散热需求。据 IDC 数据显示，2023 上半年中国液冷服务器市场规模达到6.6 亿美元，同比增长 283.3%，预计 2023 年全年将达到 15.1 亿美元。当前，常见的液冷技术主要包括冷板式液冷技术和浸没式液冷技术。冷板式液冷是通过与装有液体的冷板直接接触来散热，或者由导热部件将热量传导到冷板上，然后通过冷板内部液体循环带走热量。随着冷板技术的逐渐成熟，提高冷板效率、降低冷板成本的需求也越来越强烈。传统的铜冷板存在一些限制，例如：整体冷板的重量限制，铲齿 Fin 厚度的制造限制，流阻的限制等等。联想、宁畅等创新冷板材料，如采用新型铝材料冷板、铜铝结合冷板作为核心换热部件，提升水冷板热性能提升；新华三采用全焊接+高耐压 EPDM 管设计，提升冷板耐压能力和可靠性。此外，中国移动设计院研发解耦型冷板式液冷机柜产品，推动液冷基础设施侧与 IT 设备侧解耦，推进机柜与服务器接口标准化，液冷机柜可用于通算、智算、超算、异构算力等多业务场景，采用解耦盲插、风液融合的设计理念，可与多种类型服务器适配。3 华彩杯算力应用创新大赛优秀案例 绿色算力技术创新研究报告（2024 年）17 浸没式液冷是将发热的电子元件浸没在冷媒（冷却液）中，依靠液体流动循环带走热量。相比而言，浸没式液冷的平均 PUE 更低，散热效率更高。浪潮、宁畅、联想、新华三等主流 IT 设备厂商纷纷发力液冷产品研发，覆盖风液冷混合、冷板液冷、浸没式液冷等主流液冷技术，布局全栈数据中心液冷产品，提供从服务器、机柜、机房到数据中心的全系统液冷解决方案，实现全应用场景下差异化节能降耗。余热回收有着广泛的应用前景，可有效帮助减少碳排。随着更大规模、更多数量的数据中心建设，服务器在运行的过程中，产生大量的余热，这些余热有着易提取、热源充足等特点，这些余热如果能被加以利用，可以加速“碳中和”进程。余热回收再利用技术是利用热泵将余热回收，用于建筑供热、生活热水等，可减少碳排放，提高能源利用效率。联想研发的温水水冷技术可实现温水液冷和数据中心热能回收，提升算力降低能耗，实现热能的回收再利用。新华三把液冷服务器中高温回水和热回收技术相结合，实现数据中心热能高效回收和利用，可实现园区的生活供热。三、三、绿色算力设备层技术创新 算力设备是算力产生的源头，综合了计算、存储等 IT 和网络设备，以服务器、芯片为核心部件，实现对数据的处理与输出。现阶段，针对算力设备的绿色技术发展，主要围绕服务器计算高效、先进存储、网络传输无损等方面进行研究。绿色算力技术创新研究报告（2024 年）18（一）优化服务器硬件节能，发展动态能耗管理（一）优化服务器硬件节能，发展动态能耗管理 在过去很长一段时间，为了满足不断增长的用户数据处理需求，企业主要是通过扩大机架和服务器规模来提供更多算力，但是这也会导致运营成本的增加和场地空间的浪费。发达地区日益紧张的土地资源使得以扩大服务器规模来提升算力水平的数据中心建设模式难以开展。依据指令集架构、产品形态等维度对服务器进行工艺和产品创新，实现高效节能。服务器承载处理数据和实现结果输出的功能，是算力供给的核心装备，也是数据中心中最主要的业务耗能设备，约占数据中心IT设备能耗的90%。伴随社会对信息计算力需求呈指数级增长，服务器生命周期的高效节能对算力绿色发展至关重要。从指令集架构上看，基于精简指令集（RISC）架构的处理器以其低功耗、高效能、成本低、高可靠的优势正在成为让信息计算更绿色的主力。从逻辑上来看，CPU 的指令集可以分为两种主要类型，即复杂指令集（CISC）和精简指令集（RISC）。复杂指令集的代表是 X86，由英特尔和 AMD 主导；精简指令集包括 ARM 架构、RISC-V 架构、MIPS 架构等。随着产业智能算力需求的不断增长，以及生成式 AI 对于异构算力的庞大需求，ARM 架构服务器在云游戏、数字人等新兴应用市场展现出独特优势。据投资银行 Bernstein 数据显示，我国数据中心正在加快部署 ARM 服务器，截至 2023 年一季度，我国已拥有占全球约40%的ARM服务器。据不完全统计，在中国服务器市场，当前 Arm 的份额可能已经超过了 10%。与此同时，RISC-V 近年来发绿色算力技术创新研究报告（2024 年）19 展趋势日益迅猛，有望与 ARM 分庭抗礼。RISC-V 指令集是基于精简指令集计算（RISC）原理建立的开放指令集架构（ISA）。RISC-V指令集完全开源，设计简单，易于移植 Unix 系统，模块化设计，完整工具链，同时有大量的开源实现和流片案例，国内外企业均有关注RISC-V 或以 RISC-V 指令集进行开发，积极布局 RISC-V 赛道。从产品形态上看，建设高密度服务器成为提升计算效率的重要举措。高密度服务器内，电源和风扇以共享方式进行设计，位于同一机箱内的多台服务器节点可以共享电源和风扇，一方面降低了机体的重量和空间占用，提升单位面积算力，另一方面能够提升电源和散热系统的使用效率，降低运营成本，能够进一步增加数据中心功率密度和数据中心“每平方米”的计算能力。刀片服务器是高密度服务器的一种，主要应用在商业智能分析及数据挖掘等大规模计算场景，具有耗电量低、可靠性高等优点。整机柜服务器是提升计算密度的另一种形式，依据模块化设计思路优化服务器内部架构，采用工厂预制的设计大幅缩短工期。通过管理工具加强对服务器电源、风扇等硬件的控制力度来进行能源节约。服务器整机节能技术有功耗封顶节能技术、动态调频调压、启动低功耗、智能休眠技术、智能能耗管理、节能风扇调速等技术。功耗封顶技术通过服务器内置的功耗测量模块来实时获取服务器的运行功耗，然后通过限制处理器或者其他部件的性能来将服务器的总功耗控制在设定的上限功耗以下，防止功耗超标的同时提高服务器利用率。绿色算力技术创新研究报告（2024 年）20 动态调频调压技术是在服务器低负载时降低 CPU 频率和电压，降低 CPU 的漏电损耗和开关损耗，大幅度降低处理器功耗。某些服务器会将预先调优好的功率模型内置于 BIOS 中，在不影响性能的情况下为工作负载实现插槽节能。启动低功耗技术包括硬盘错峰上电、刀片错峰上电、CPU 关核技术，确保服务器上电过程的功耗低于系统下的运行功耗，消除上电瞬间电流过大带来的供电风险，同时为用户节省电费开支。智能能耗管理包括在服务器内置遥测工具，这些工具提供关键的数据和 AI 功能，帮助企业智能地监测和管理 CPU 资源、建立模型来帮助预测数据中心或网络的峰值负载，调整 CPU 频率以便在需求下降时降低用电量，还能够在有可再生能源供应时选择性地增加工作负载，从而有机会降低数据中心的碳排放量。（二）开发存储材料及工艺，促进数据技术高效（二）开发存储材料及工艺，促进数据技术高效 据 IDC 数据显示，全球数据年产生量将在 2025 年达到 175ZB。为保存不断增长的海量数据，对存储容量的需求亦成几何式增长，存储耗电量激增，高性能、低能耗存储需求攀升。数据分级、冷热数据分治、优化存储设计成为降低单位容量数据成本和功耗、提升数据存储效率和密度的有效方式。随着数据量的爆炸式增长以及数据类型的日益细化，让数据分级和冷温热数据分治可更好的降低存储能耗。冷热数据分治的原理就是将访问次数多的热数据存储到读写快的存储介质中，访问次数少的冷数据存储在不经常访问，生命周期长的存储介质中，实现数据分治降低存储能耗。固态硬绿色算力技术创新研究报告（2024 年）21 盘存储热数据是数据分治的降低能耗的关键点之一，固态硬盘（SSD）读写速度快、功耗低且发热量少，更适合热存储。固态硬盘存储介质有 FLASH 闪存芯片和 DRAM 存储芯片，闪存介质存储有高密度、高可靠、低延迟、低能耗等优势。目前，SSD 单盘容量已经达到 30TB以上，在同等应用场景下，SSD 数据访问比磁盘快 100 倍左右，吞吐量大 100 倍，数据存储能力大幅提升，进一步降低了存储能耗。冷数据的存储介质需要满足生命周期长，碳排放低等特点，这样才能够实现低碳节能的目的，常见的冷存储介质包括机械硬盘（HDD）、磁盘、光盘等。机械硬盘读写速度相对较慢、使用寿命长，适合冷存储场景。此外，磁带、蓝光光盘等载体也常用于温、冷数据的存储，磁带生命周期内二氧化碳排放显著低于硬盘并且磁带可以大大减少电子垃圾的数量。光存储用电量仅为磁盘阵列存储的几十分之一，能够有效降低数据中心PUE值，是未来绿色数据中心建设行之有效的存储介质。合理的存储设计是节能降耗的关键。存算分离架构、高密度设计以及风液冷融合设计都可以大幅降低能耗。数据中心新型存算分离架构具备资源解耦以及细粒度的处理分工两个关键特征。资源解耦可以使 CPU、GPU、内存、存储等组建为相互独立的资源池，细粒度分工可以使数据处理等 CPU 不擅长的任务被 DPU 等专用数据处理器替代，可以实现能效比最优组合。存算分离架构将会大大提升资源利用率，减少数据迁移。高密化设计上，专门设计的高密存储型节点，密度达到传统存储服务器的 2-2.6 倍，结合存算分离架构，同等容量下带来能耗节约 10%-30%。风液冷融合设计上，CPU、GPU 等大功率绿色算力技术创新研究报告（2024 年）22 器件采用液冷，其他器件如存储、内存、电源采用风冷冷却，降低内存、HDD 等存储关键部件的工作温度，降低风扇转速，维护设备运转性能，达到节能降耗的目的。数据融合技术、软件编码技术、数据重删技术和探索系统协同节能是业界研究的绿色技术热点。数据融合技术，允许多云多业务共享存储系统的文件资源，减少数据搬迁和重复存储，提升超过 30%的数据处理效率，降低约 20%能耗。软件编码技术，在大数据分析场景，采用存算分离架构后，利用数据纠删码（Erasure Code，EC）技术替代传统三副本数据冗余，可以把磁盘利用率从 30%上下提升到约 90%左右，降低能耗约 40%。数据重删技术，利用定长重删、变长重删、相似重删算法把相同数据删除，通过数据压缩、压紧算法把定长的数据块优化数据存储布局，节约存储空间。借助闪存介质带来的 100 倍性能提升，目前业界已经能够在数据库、桌面云、虚拟机等业务场景实现 2-3.6 倍的数据缩减率（重删压缩前数据总量/重删压缩后数据总量），耗能节约 50%以上。探索存储系统协同节能方式，可通过感知存储中不同控制器中 CPU 的业务压力，动态实现 CPU 降频，甚至可以根据大量业务运行数据对存储不同时期的全局负载进行建模，实现预测式的精准降频、动态节能。算力时代，运营商存储数据量庞大，需要对海量数据应用先进存储技术进行节能优化。中国移动、中国联通等利用存算分离技术创新，大幅地降低了计算和存储服务器消耗。中国电信天翼云自主研发的存储资源盘活系统