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近日,數據中心成為國內熱議的焦點。招商證券研報表示,以ChatGPT大模型為代表的AI技術對于高性能計算提出更高的要求,且AMDZen4平臺和Intel新一代服務器平臺EagleStream(支持PCle5.0)量產在即,預計在2023年第二季度末開啟平臺全面切換,有望將持續帶動數據中心對交換機、服務器等基礎設施的迭代升級需求。
3月27日,民生證券研報指出,AI模型及相關應用帶動算力增長,數據中心作為底層硬件核心環節,承擔算力部署、運維的關鍵作用;同時隨著未來高密度數據中心興起,疊加ESG要求,IDC儲能溫控環境有望核心受益。
中國信通院云大所副所長李潔表示,截止2022年,全國在用數據中心機架總規模超過650萬臺標準機架,算力總規模近五年年均增速超過25%。數據中心建設已經成為國家“東數西算”戰略落地的重要一環,數據中心有哪些最新的發展趨勢?華為、浪潮都發布了最新的觀點,筆者在這里匯總和大家一起分享。
一、浪潮和華為都認為,在數據中心,智能化運維是未來重要趨勢之一
浪潮認為,數據爆炸趨勢下,運維管理上大量依賴人工已經不能滿足應用需求,企業將更多依靠人工智能進行自動化運維,Gartner認為AIOps的廣泛應用將讓IT基礎設施管理變得更主動、更具預測性,能夠有效減少管理和停機成本。 華為數據中心能源領域總裁費珍福表示,智能化運維是數據中心重要趨勢。隨著數字化技術和AI技術的快速發展,數據中心規模持續擴大,智能營維在提升數據中心資源利用率和可靠性方面發揮越來越重要的作用。其主要包括兩個方面,一是通過智能運營,自動盤點數據中心資產狀態,實現資產價值最大化;二是通過智能運維,實時識別故障和節能調優,進一步提升運維效率,實現預測性維護和能效最優。
二、數據中心的主體正在發生變化,運營商成為東數西算的主體
中國數據中心格局,正發生改變。運營商成為推進東數西算落地的先行者,中國運營商已經建立起全球規模最大的網絡。同時全國約50%以上的IDC(互聯網數據中心)都是由運營商提供。例如,某家運營商累計投產云服務器和存儲超66萬臺,構建起"N+31+X"資源池體系,即建設N個中心資源池,面向31個省份建設若干省級節點,在全國范圍內靈活部署X個下沉式邊緣云,100%覆蓋"東數西算"核心樞紐,能力輻射全國。
三、低碳化和可持續發展成為數據中心發展的主流
碳中和成為全球共識和使命,驅動數據中心加速邁向綠色低碳化。光伏、風電、水電等清潔能源更普遍地應用于數據中心,預計到2027年,綠電使用率超過50%,從源頭上實現綠色低碳。在數據中心,使用方通過采用先進節能解決方案和余熱回收等節能技術,大幅提升能源使用效率和能源回收效率,持續推動數據中心走向低碳化。
在具體地衡量指標上,數據中心將從以往地唯PUE論,向PUE、可再生能源利用率、水源利用效率、碳利用效率、空間利用效率、市電利用效率、材料回收率以及全生命周期污染物排放等多維度綜合指標轉變。
數據中心綠色發展已逐漸成為趨勢,浪潮信息提出了“All In 液冷”戰略,全棧布局液冷,通過提供數據中心全生命周期液冷整體解決方案,實現制冷系統30%-50%的綜合能效提升。加快數據中心的綠色升級。
四、快速部署
數據中心本身承載的業務來看,數據中心發生哪些變化?首先是快速部署,隨著人工智能和高性能數據中心的發展,全球算力快速、急劇增長,華為認為未來算力的復合增長率會超過50%;這部分算力需求特征和傳統算力特征不同,數據在短時期內快速增長,要求數據中心快速部署。
當前數據中心TTM典型水平從原來9-12個月縮短到6個月甚至更短,以業務活躍數到1個億來計算,Instagram用戶達到1億用了30個月,抖音用了9個月用戶達到1億,ChatGPT在2022年11月推出,用戶達到1億只用了2個月。ChatGPT用戶還在成倍增長,我們看到這個應用對算力的需求急劇增加,對基礎設施的需求會提出更高要求。新發布的GPT-4模型在GPT-3模型上,對參數、算力要求增加百倍。未來5年,全球算力的需求增長,倒逼數據中心增速從原來的9-12個月縮短為6個月。
五、數據中心的基礎設施要做到彈性擴容
數據中心基礎設施的生命周期為10-15年,而IT設備的生命周期一般為4-5年,功率密度基本每5年翻番。因此,未來數據中心應具備彈性升級能力,1代基礎設施能夠匹配未來2-3代IT設備功率演進,同時通過標準化設計,實現按需部署和彈性擴容。
六、預制化
為應對傳統數據中心建設周期長、運維難等挑戰,預制化極簡架構將成為主流。以電力模塊為例,采用預制化和全模塊化設計,核心部件工廠預安裝、預調試,現場交付時間從2個月縮短至2周,滿足業務快速上線需求。未來的數據中心從千柜級建筑到萬柜級園區,采用預制化架構,建設周期從12個月縮短至6個月@1000柜,可實現快速交付和分期按需部署。
七、儲備一體
數據中心通過部署儲能系統,逐步從短時備電走向儲備一體化,一方面通過參與電網調頻調峰,大幅提升電網穩定性;另一方面,通過削峰填谷,有效提升出電率,可多部署IT機柜以增加收益。
八、分布式制冷
傳統集中式制冷系統,運維復雜、故障域大、可靠性低,一旦發生故障往往影響整個數據中心的可靠運行。未來,分布式制冷系統憑借靈活架構和高可靠性等優勢,將逐步取代集中式制冷成為大型數據中心首選制冷方案。
九、智能化運維
隨著數字化技術和AI技術的快速發展,數據中心規模持續擴大,智能營維在提升數據中心資源利用率和可靠性方面發揮越來越重要的作用。其主要包括兩個方面,一是通過智能運營,自動盤點數據中心資產狀態,實現資產價值最大化;二是通過智能運維,實時識別故障和節能調優,進一步提升運維效率,實現預測性維護和能效最優。
十、安全可信
數據中心會更加重視硬件可靠性、軟件安全性、系統韌性、安全性、隱私性和可用性。在硬件層面,基于AI技術實現從器件、設備到系統三層級的預測性維護;在軟件層面,重點投入分層級防御,通過軟硬結合,持續構筑數據中心安全防線。
近日,數據中心成為國內熱議的焦點。招商證券研報表示,以ChatGPT大模型為代表的AI技術對于高性能計算提出更高的要求,且AMDZen4平臺和Intel新一代服務器平臺EagleStream(支持PCle5.0)量產在即,預計在2023年第二季度末開啟平臺全面切換,有望將持續帶動數據中心對交換機、服務器等基礎設施的迭代升級需求。
3月27日,民生證券研報指出,AI模型及相關應用帶動算力增長,數據中心作為底層硬件核心環節,承擔算力部署、運維的關鍵作用;同時隨著未來高密度數據中心興起,疊加ESG要求,IDC儲能溫控環境有望核心受益。
中國信通院云大所副所長李潔表示,截止2022年,全國在用數據中心機架總規模超過650萬臺標準機架,算力總規模近五年年均增速超過25%。數據中心建設已經成為國家“東數西算”戰略落地的重要一環,數據中心有哪些最新的發展趨勢?華為、浪潮都發布了最新的觀點,筆者在這里匯總和大家一起分享。
一、浪潮和華為都認為,在數據中心,智能化運維是未來重要趨勢之一
浪潮認為,數據爆炸趨勢下,運維管理上大量依賴人工已經不能滿足應用需求,企業將更多依靠人工智能進行自動化運維,Gartner認為AIOps的廣泛應用將讓IT基礎設施管理變得更主動、更具預測性,能夠有效減少管理和停機成本。 華為數據中心能源領域總裁費珍福表示,智能化運維是數據中心重要趨勢。隨著數字化技術和AI技術的快速發展,數據中心規模持續擴大,智能營維在提升數據中心資源利用率和可靠性方面發揮越來越重要的作用。其主要包括兩個方面,一是通過智能運營,自動盤點數據中心資產狀態,實現資產價值最大化;二是通過智能運維,實時識別故障和節能調優,進一步提升運維效率,實現預測性維護和能效最優。
二、數據中心的主體正在發生變化,運營商成為東數西算的主體
中國數據中心格局,正發生改變。運營商成為推進東數西算落地的先行者,中國運營商已經建立起全球規模最大的網絡。同時全國約50%以上的IDC(互聯網數據中心)都是由運營商提供。例如,某家運營商累計投產云服務器和存儲超66萬臺,構建起"N+31+X"資源池體系,即建設N個中心資源池,面向31個省份建設若干省級節點,在全國范圍內靈活部署X個下沉式邊緣云,100%覆蓋"東數西算"核心樞紐,能力輻射全國。
三、低碳化和可持續發展成為數據中心發展的主流
碳中和成為全球共識和使命,驅動數據中心加速邁向綠色低碳化。光伏、風電、水電等清潔能源更普遍地應用于數據中心,預計到2027年,綠電使用率超過50%,從源頭上實現綠色低碳。在數據中心,使用方通過采用先進節能解決方案和余熱回收等節能技術,大幅提升能源使用效率和能源回收效率,持續推動數據中心走向低碳化。
在具體地衡量指標上,數據中心將從以往地唯PUE論,向PUE、可再生能源利用率、水源利用效率、碳利用效率、空間利用效率、市電利用效率、材料回收率以及全生命周期污染物排放等多維度綜合指標轉變。
數據中心綠色發展已逐漸成為趨勢,浪潮信息提出了“All In 液冷”戰略,全棧布局液冷,通過提供數據中心全生命周期液冷整體解決方案,實現制冷系統30%-50%的綜合能效提升。加快數據中心的綠色升級。
四、快速部署
數據中心本身承載的業務來看,數據中心發生哪些變化?首先是快速部署,隨著人工智能和高性能數據中心的發展,全球算力快速、急劇增長,華為認為未來算力的復合增長率會超過50%;這部分算力需求特征和傳統算力特征不同,數據在短時期內快速增長,要求數據中心快速部署。
當前數據中心TTM典型水平從原來9-12個月縮短到6個月甚至更短,以業務活躍數到1個億來計算,Instagram用戶達到1億用了30個月,抖音用了9個月用戶達到1億,ChatGPT在2022年11月推出,用戶達到1億只用了2個月。ChatGPT用戶還在成倍增長,我們看到這個應用對算力的需求急劇增加,對基礎設施的需求會提出更高要求。新發布的GPT-4模型在GPT-3模型上,對參數、算力要求增加百倍。未來5年,全球算力的需求增長,倒逼數據中心增速從原來的9-12個月縮短為6個月。
五、數據中心的基礎設施要做到彈性擴容
數據中心基礎設施的生命周期為10-15年,而IT設備的生命周期一般為4-5年,功率密度基本每5年翻番。因此,未來數據中心應具備彈性升級能力,1代基礎設施能夠匹配未來2-3代IT設備功率演進,同時通過標準化設計,實現按需部署和彈性擴容。
六、預制化
為應對傳統數據中心建設周期長、運維難等挑戰,預制化極簡架構將成為主流。以電力模塊為例,采用預制化和全模塊化設計,核心部件工廠預安裝、預調試,現場交付時間從2個月縮短至2周,滿足業務快速上線需求。未來的數據中心從千柜級建筑到萬柜級園區,采用預制化架構,建設周期從12個月縮短至6個月@1000柜,可實現快速交付和分期按需部署。
七、儲備一體
數據中心通過部署儲能系統,逐步從短時備電走向儲備一體化,一方面通過參與電網調頻調峰,大幅提升電網穩定性;另一方面,通過削峰填谷,有效提升出電率,可多部署IT機柜以增加收益。
八、分布式制冷
傳統集中式制冷系統,運維復雜、故障域大、可靠性低,一旦發生故障往往影響整個數據中心的可靠運行。未來,分布式制冷系統憑借靈活架構和高可靠性等優勢,將逐步取代集中式制冷成為大型數據中心首選制冷方案。
九、智能化運維
隨著數字化技術和AI技術的快速發展,數據中心規模持續擴大,智能營維在提升數據中心資源利用率和可靠性方面發揮越來越重要的作用。其主要包括兩個方面,一是通過智能運營,自動盤點數據中心資產狀態,實現資產價值最大化;二是通過智能運維,實時識別故障和節能調優,進一步提升運維效率,實現預測性維護和能效最優。
十、安全可信
數據中心會更加重視硬件可靠性、軟件安全性、系統韌性、安全性、隱私性和可用性。在硬件層面,基于AI技術實現從器件、設備到系統三層級的預測性維護;在軟件層面,重點投入分層級防御,通過軟硬結合,持續構筑數據中心安全防線。
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