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........................................23 V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..............................................423.AI性能综合评估..........................................44（二）微模块MDC场景案例......................................451.场景概况................................................452.AI应用方案..............................................483.AI性能综合评估..........................................52（三）房间级场景案例..........................................551.场景概况................................................552.AI应用方案..............................................563.AI性能综合评估..........................................59（四）楼宇级场景案例..........................................611.场景概况................................................612.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 VI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 1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） 2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 3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
