2023数据中心自适应AI节能白皮书

数据中心自适应AI节能技术白皮书ODCC-2023-02009 1 [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 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。 I 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 II 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。 III 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5 1.AI技术的起源及发展历程5 2.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10 1.能耗优化10 2.故障诊断12 3.算力调度13 4.安全监测13 5.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23 1.主要算法模型概述23 IV 数据中心自适应AI节能技术白皮书ODCC-2023-02009 2.常见优化算法概述31 3.黑白盒算法概述34 （五）算法部署架构对比36 1.边缘部署37 2.中心部署38 3.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41 1.场景概况41 2.AI应用方案42 3.AI性能综合评估44 （二）微模块MDC场景案例45 1.场景概况45 2.AI应用方案48 3.AI性能综合评估52 （三）房间级场景案例55 1.场景概况55 2.AI应用方案56 3.AI性能综合评估59 （四）楼宇级场景案例61 1.场景概况61 2.AI应用方案62 六、未来发展技术洞察64 （一）智能供配电系统64 V 数据中心自适应AI节能技术白皮书ODCC-2023-02009 （二）智能电能路由器65 （三）智能大模型辅助运维66 （四）智能碳交易及调度系统67 （五）黑灯及无人驾驶数据中心68 （六）风险及挑战70 VI 数据中心自适应AI节能技术白皮书ODCC-2023-02009 数据中心自适应AI节能技术白皮书 一、概述 本白皮书对数据中心人工智能技术的发展现状、应用情况、未来趋势进行了详细的梳理，探索如何使用人工智能技术来优化数据中心的管理和运行，主要聚焦在利用AI技术自适应地进行不同场景下的空调群控节能，以期推动人工智能技术在数据中心领域的发展。 二、术语 算法（Algorithms） 一组用于人工智能、神经网络或其他机器的规则或指令，以帮助它 们自主学习；包括分类、聚类、推荐和回归等类型。 人工智能（ArtificialIntelligence） 机器模拟人类智力和行为做出决策、执行任务的能力。 人工神经网络（ANN） 模拟人脑运作的学习模型，用于解决传统计算机系统难以解决的任务。 聊天机器人（Chatbots） 通过文本对话或语音命令模拟与人类用户进行对话的计算机程序，具有AI功能。 数据挖掘（DataMining） 1 数据中心自适应AI节能技术白皮书ODCC-2023-02009 从大量数据中发现隐藏的模式和关联性的过程。决策树（DecisionTree） 基于分支的树模型，绘制决策及其可能后果的模型图，与流程图类 似。 深度学习（DeepLearning） 机器通过由层叠信息层组成的人工神经网络自主模仿人类思维模式的能力。 认知计算（CognitiveComputing） 模仿人类大脑思维方式的计算模型，通过使用数据挖掘、自然语言处理和模式识别进行自学习。 机器智能（MachineIntelligence） 涵盖机器学习、深度学习和古典学习算法在内的总括术语。机器感知（MachinePerception） 系统接收和解释来自外部世界数据的能力，类似于人类使用感官。可能需要外接硬件和软件支持。 自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP） 利用计算机算法和统计模型，让计算机能够理解和生成人类语言。强化学习（ReinforcementLearning） 一种机器学习技术，通过试错过程中不断调整行为，让计算机自动 2 数据中心自适应AI节能技术白皮书ODCC-2023-02009 学习最优解决方案。 监督学习（SupervisedLearning） 机器学习的一种，其输出数据集训练机器产生所需的算法，如老师监督学生；比无监督学习更常见。 无监督学习（UnsupervisedLearning） 一种机器学习算法，通过不带标签响应的输入数据组成的数据集进行推理。最常见的无监督学习方法是聚类分析。 计算机视觉（ComputerVision） 利用计算机算法和模型来识别和理解图像和视频。预测分析（PredictiveAnalytics） 利用统计模型和数据挖掘技术，预测未来事件的可能性和趋势。模式识别（PatternRecognition） 通过机器学习技术，让计算机识别和分类数据中的模式。 聚类分析（ClusterAnalysis） 利用统计模型和机器学习技术，将数据分为相似的组，从而识别数据中的结构和关系。 人工智能优化（AIOptimization） 通过利用机器学习和优化算法，自动化数据中心的资源管理和调度，提高性能和效率。 3 数据中心自适应AI节能技术白皮书ODCC-2023-02009 卷积神经网络（CNN） 一种识别和处理图像的神经网络。循环神经网络（RNN） 一种理解顺序信息、识别模式、并根据这些计算产生输出的神经网络。 4 数据中心自适应AI节能技术白皮书ODCC-2023-02009 三、AI技术发展路径及在数据中心的应用现状 （一）AI技术的发展现状 1.AI技术的起源及发展历程 人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，致力于研究和开发能够模拟人类智能的计算机系统。AI技术的发展历程可以追溯到20 世纪50年代。 起源阶段（1943-1955）： 1943年，WarrenMcCulloch和WalterPitts提出了人工神经网络的概念，这是AI研究的起点。1950年，AlanTuring发表了著名的《计算机器与智能》论文，提出了“图灵测试”概念，成为AI发展的重要奠基石，在这个阶段，AI的基本概念和理论逐渐形成。 初创阶段（1956-1969）： 1956年，约翰·麦卡锡、马文·明斯基、纳撒尼尔·罗切斯特和克劳德·香农等人在达特茅斯会议上共同发起了人工智能领域的研究。此后，研究者们开始广泛探讨AI的潜力，开发出许多早期的AI程序，如逻辑理论家、通用问题求解器等。这一时期的AI研究主要集中在基于规则和逻辑的方法上。 知识表示与专家系统阶段（1970-1985）： AI研究重心转向了知识表示和推理。研究者们开始开发基于知识的专家系统，如MYCIN、DENDRAL等，这些系统能够在特定领域内 5 数据中心自适应AI节能技术白皮书ODCC-2023-02009 解决复杂问题。在这一阶段，AI得到了广泛关注，并在医学、化学等领域取得了实际应用。 连接主义与神经网络复兴阶段（1986-1999）： 在1980年代，基于连接主义的研究逐渐兴起，人工神经网络技术得到了重新关注。1986年，Rumelhart和Hinton等人提出了反向传播算法，使得多层神经网络的训练成为可能。同时，遗传算法、模糊逻辑等智能优化技术也在这一时期得到了发展。 机器学习与大数据阶段（2000-2010）： 随着计算能力的提高和大数据的兴起，机器学习技术得到了飞速发展。支持向量机、随机森林、AdaBoost等机器学习算法应运而生，广泛应用于各种领域。在这一阶段，研究者们开始关注数据驱动的方法，通过从大量数据中学习模式和特征来实现智能。同时，AI领域的核心技术逐步拓展至自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个方向。 深度学习与AI革命阶段（2011-至今）： 2012年，AlexKrizhevsky等人提出了AlexNet，一种基于卷积神经网络的深度学习模型，成功赢得了ImageNet大规模视觉识别挑战赛。自此，深度学习技术在AI领域掀起了一场革命。随后，LSTM、Transformer等网络结构不断涌现，深度学习在自然语言处理、语音识别、强化学习等领域取得了突破性进展。 6 数据中心自适应AI节能技术白皮书ODCC-2023-02009 近年来，AI领域的发展进入了一个高速发展阶段，诸如OpenAI、DeepMind等研究团队取得了重大成果。例如，OpenAI的大模型大语言系列模型在自然语言处理领域创造了诸多纪录。同时，AlphaGo等程序成功击败了围棋世界冠军，展示了AI在复杂决策领域的潜力。 综上所述，人工智能技术经历了多个阶段的发展，从起源到现在的深度学习革命，AI不断拓展其在各个领域的应用，并取得了显著的突破。未来，随着技术的进一步发展，AI有望在更多领域发挥重要作用，为人类带来更多福祉。 出于对数据中心安全性的考虑，本白皮书主要聚焦于当前已成 熟稳定应用算法在节能控制方面的测试及研究。 2.AI技术的主要应用场景 计算机视觉（ComputerVision） 计算机视觉是一种利用计算机和数字图像处理技术来模拟和自动识别人类视觉的过程，它主要研究如何让计算机“看懂”图像和视频内容。主要任务包括图像分类、目标检测、目标跟踪、语义分割、三维重建等。深度学习技术在计算机视觉领域取得了重要突破，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像处理任务上表现优异，例如AlexNet、VGG、Res