数据中心耗电量巨大，约占2023年美国电力总需求的4.4%，预计这一数字还将上升（美国能源部数据中心电力需求报告）。云计算、人工智能和数字服务的快速发展增加了维持数据中心运行所需的能源。这些设施对环境和电网都产生了实际影响。
大型数据中心的耗电量堪比一座小型城市。服务器机架、功耗对于企业主和互联网用户都至关重要。
数据中心功耗
数据中心的功耗取决于服务器、冷却系统和其他硬件的用电量。跟踪效率、选择合适的设备以及了解主要影响因素是管理能源使用的关键。
定义数据中心的电力使用情况
数据中心是企业和网站使用的大型联网计算机和存储设备的组合。其功耗包括运行服务器、冷却系统、网络系统、照明系统和备份系统所需的全部电力。大部分电力（有时超过一半）用于服务器和冷却设备，以确保所有设备保持安全的温度。
其余电力则用于网络设备、存储驱动器、安全系统和照明。高效的设计至关重要，因为高用电量会导致更高的成本和更大的环境影响。即使是小型数据中心也可能消耗几兆瓦的电力，而大型设施的用电量可能超过70兆瓦。
关键指标：电源使用效率 (PUE)
电源使用效率(PUE)是衡量数据中心能源效率的主要指标。其计算方法是将设施总能耗除以 IT 设备能耗。公式如下：
PUE = Total Facility Energy / IT Equipment Energy
理想的 PUE 值为 1.0，但大多数数据中心的PUE 值在 1.2 到 2.0 之间。PUE 值越低，意味着更多的电力直接用于计算；而 PUE 值越高，则意味着更多的能源用于冷却、照明或其他系统。
跟踪 PUE 有助于运营商比较效率并找到节省电力的方法。企业通常希望降低 PUE，以降低成本并减少对环境的影响。
影响能源消耗的因素
有几个因素会影响数据中心的总能耗：
气候：气候越热，需要的冷却就越多，这会增加用电量。设备效率：现代节能的服务器和冷却系统消耗更少的电力。功率密度：空间内的设备数量决定了需要多少冷却和电力基础设施。设计和布局：精心设计的中心可以更好地管理气流，以减少冷却需求。运营时间：全天候运营的中心始终会消耗大量能源。冷却系统和服务器占数据中心能耗的最大份额。提高温度设定值并使用先进的冷却技术可以减少用电量。定期升级IT和设施系统有助于控制能耗。
影响功耗的组件
数据中心依赖于各种耗电设备和支持系统。其中，最重要的贡献者是服务器、存储和网络硬件，以及防止过热所需的强大冷却解决方案。
IT设备和硬件
服务器、存储设备和网络设备等IT设备是大多数数据中心最大的耗电来源。这些设备全天候运行，处理从基本数据存储到人工智能 (AI) 和机器学习的高级计算等各种任务。
现代数据中心通常使用 GPU 和 AI 芯片等专用处理器来支持高性能任务。与标准 CPU 相比，这些组件需要更多电力，尤其是在运行复杂的 AI 工作负载时。服务器系统及其相关资源通常占典型数据中心总用电量的 40% 甚至更多。
不间断电源(UPS) 和配电装置等备用系统也会增加负载，但与服务器和计算硬件相比，它们的能源需求较低。
冷却和热管理
冷却系统对于防止设备过热至关重要。冷却系统通常包括空调、架空地板系统，以及用于高密度设备的液冷或浸入式冷却等先进解决方案。
风冷利用风扇和暖通空调系统来冷却IT硬件周围的空气。液冷效率更高，冷却液直接流经GPU或AI芯片等高温组件。浸入式冷却则将硬件浸入特殊液体中，以更快地散热。
照明、安全传感器和消防系统都会消耗一些电力，但这些区域的大部分能源都来自主要计算设备的冷却。随着硬件性能的提升，对可靠高效的冷却系统的需求也随之增长，以确保数据中心的安全运行。
影响数据中心能源使用的趋势和驱动因素
数据中心每年的用电量都在增加。新技术和对数字服务的更高需求进一步推高了电力消耗。
人工智能和机器学习的发展
人工智能 (AI) 和机器学习需要强大的计算能力。现代人工智能使用 GPU 等强大的芯片以及专用的 AI 芯片来快速处理数据。
这些芯片比普通处理器耗电量高得多。因此，人工智能和机器学习正在导致数据中心的能源消耗迅速飙升。到 2030 年，由于人工智能的增长，全球数据中心的电力需求可能会激增 165%。
在发达经济体，到2030年，数据中心可能占电力需求增长的20%以上，其中很大一部分与人工智能的扩张有关。许多公司正在寻求提高其人工智能工作负载的能源效率的方法。更高效的冷却和可再生能源有助于减少影响。
超大规模企业和数字经济
亚马逊、谷歌和微软等超大规模企业运营着支持云服务、流媒体和社交媒体的超大型数据中心。随着越来越多的人使用云应用和在线视频，这些公司也纷纷扩建数据中心以跟上发展步伐。
数字经济的蓬勃发展意味着全球各地的数据中心建设规模越来越大、速度也越来越快。这一趋势不仅增加了能源消耗总量，也增加了对先进冷却和电力系统的需求。到 2027 年，随着数字服务的扩张，全球数据中心的电力需求可能会增长 50%。
超大规模数据中心运营商正在投资绿色技术和能源效率，但不断增长的需求往往超过这些收益。数据中心能耗的上升是可持续发展目标面临的一个重大挑战。
测量和监控用电量
准确测量用电量有助于数据中心高效运行、控制运营成本并实现能源目标。重要指标包括实时电力需求、水电费账单跟踪以及定期性能分析报告。
电力需求和峰值负荷
数据中心必须跟踪实时电力需求，以避免电路和设备过载。智能PDU和计量机架PDU使团队能够监控每个设备或服务器的耗电量。这些设备通常测量插座级别的用电情况，从而清晰地了解哪些地方的用电最多。
一个关键问题是识别峰值负载。当许多服务器达到最大使用率时，可能会出现用电量峰值。如果需求接近容量上限，可能会导致断路器跳闸或备用系统不堪重负。设备发出的早期预警有助于防止断电。一些设施经理在电源线上安装外部功率计，以便精确读数。
监控有助于运营商规划充足的电力供应并维持正常运行时间。这些详细的数据有助于平衡负载并避免代价高昂的停机。
电费和成本管理
数据中心的电费高昂，因此了解能耗模式对于预算编制和降低成本至关重要。跟踪机架或电路层面的能耗可以显示哪些系统耗电量最多。这些信息有助于管理人员发现效率低下的设备、关闭闲置的服务器，或将工作负载转移到成本更低的非高峰时段。
现代电力监控解决方案可以将使用数据记录到单个设备。通过查看详细的报告，团队可以找到改善能源使用并降低成本的方法。公用事业公司还会使用这些数据来计算每月账单并验证使用情况。
智能工具还能帮助进行合同谈判。借助使用数据，数据中心可以协商费率，找到最佳的电力方案，并避免隐藏费用。计量型PDU在大型设施的电力和成本管理中发挥着重要作用。
能源基准测试和报告
能源基准测试将数据中心的性能与行业标准或其他站点进行比较。设施使用详细的功率跟踪来报告关键指标，例如每台服务器的能耗或冷却系统效率。在寻求认证或满足监管要求时，基准测试至关重要。
定期报告可帮助管理人员展示进度、支持审计并发现需要改进的地方。许多管理人员使用 DCIM 软件来自动化数据收集和分析。该软件可跟踪性能趋势并以用户友好的格式生成报告。
清晰的报告有助于设定节能减排目标，降低总电力需求。基准测试结果还可以与领导层或客户分享，以展现对可持续发展和成本控制的承诺。标准化指标让您能够轻松比较不同时期或与其他设施的绩效。
提高数据中心的能源效率
节能数据中心采用先进的基础设施、升级的冷却系统和高效的IT设备来降低能耗。优化这些环节可以减少能源浪费，提高可持续性，并降低运营成本。
优化基础设施设计
精心设计的数据中心会合理布置设备，以改善气流并最大化利用空间。将空间划分为冷热通道是一种常见的做法。这种设置将废热与冷空气分离，防止冷热空气混合。
通过限制热空气并采用密封系统，冷却系统的工作量减少，从而节省能源。架空地板或架空布线可以帮助将冷空气直接引导至需要冷空气的设备。
现代数据中心还使用智能传感器来监测和调节温度和湿度。配备实时监控功能的配电装置可以更好地控制用电。这些升级将带来更高效、更可持续的环境。
采用高效冷却技术
制冷占数据中心总耗电量的很大一部分。用高效系统替换旧式空调可以降低这一能源需求。
液体冷却使用冷冻水或冷却剂将服务器中的热量带走，比空气冷却更有效。浸入式冷却将组件浸入一种特殊的液体中，可以快速吸收热量。
使用热通道和冷通道封闭系统，可以将冷却集中在最需要冷却的地方。大型数据中心还可以使用自然冷却系统，在寒冷天气下依靠外部空气来降低能耗。这些改进有助于数据中心降低能耗，并减少对环境的影响。
节能IT设备
升级到新的服务器和存储设备可以提高能源效率。新的IT设备可以用更少的电力完成更多的工作，而且通常能更好地管理冷却。
选择获得能源之星(ENERGYSTAR)或类似认证的服务器和硬件，可确保更高的单位功耗性能。虚拟化技术允许一台物理服务器运行多个虚拟机，从而减少所需的服务器总数。
关闭闲置设备或在不使用时将其设置为低功耗状态可以节省电力。使用高效设备有助于数据中心降低电力需求。电源使用效率(PUE)等指标衡量数据中心将总电力转化为可用计算能力的能力；性能最佳的数据中心的PUE通常达到1.2或更低。
可再生能源与脱碳融合
许多数据中心正在采用可再生能源和新战略来降低碳足迹。选择清洁电力和更新运营方式均有助于推动行业的可持续发展。
可再生能源电力供应
数据中心需要持续的电力来支持服务器、网络和冷却系统。越来越多的数据中心正在购买风能、太阳能和其他可再生能源来提供电力。这减少了化石燃料的电力使用，并降低了碳排放。
一些公司通过购电协议(PPA)直接从生产商处购买可再生能源。另一些公司则投资现场太阳能电池板或加入绿色能源项目。参与可再生能源市场可以让数据中心全年使用清洁能源来匹配其能源消耗。根据行业洞察，可再生能源行业目前占全球电力消耗的1%以上，如果需求持续增长，这一比例可能会达到8%。
数据中心运营脱碳
数据中心的脱碳不仅仅意味着转向可再生电力。运营商还致力于寻找更高效地运行服务器和冷却系统的方法，从而降低单位计算能力的能耗。升级设备或优化服务器负载有助于减少能源浪费。
先进的软件可实时跟踪用电情况，并根据电网清洁能源供应情况调整运营。一些中心加入了需求响应计划，以减少高峰时段的用电量，从而帮助稳定电网并降低排放。此外，相关举措还包括为备用发电机供电，并支持电网升级，以更多地利用可再生能源。
电力消耗的影响和挑战
数据中心面临着不断变化的环境条件和技术发展带来的新压力。能源使用和系统设计必须适应不可预测的威胁以及日益增长的灵活计算需求。
极端天气事件的影响
飓风、洪水、野火和热浪等极端天气事件正变得越来越常见，也越来越严重。这些灾害可能会扰乱数据中心的电力供应和制冷系统，造成停电或设备损坏。
持续的服务器运行会产生巨大的热负荷，在热浪期间需要更多冷却。如果电网因暴风雨或野火烟雾而中断，备用电源系统必须运行更长时间，这会带来燃料短缺或发电机故障的风险，尤其是在恶劣天气频发的地区。
为了降低这些风险，一些设施安装了冗余电源、额外的备用发电机以及不依赖水的冷却系统。这些解决方案可能会增加电力消耗和成本，从而给当地基础设施带来更大压力。数据中心必须更新其应急响应计划，并投资于物理加固，以抵御严重事件。
边缘计算和分布式基础设施
边缘计算使数据处理更贴近用户，从而减少延迟并将部分工作负载从中央数据中心转移。这降低了主枢纽的负载，并可以提高本地应用程序的速度和可靠性。
部署大量小型边缘站点带来了新的挑战。边缘基础设施通常缺乏大型设施所配备的先进冷却和节能系统。运营多个小型数据中心会增加整体用电量，尤其是在气候条件差异较大或建筑物较为老旧的情况下。
随着越来越多的设备连接到互联网，以及新服务需要实时处理，边缘计算将得到进一步发展。运营商必须在提升用户体验和周密规划之间取得平衡，以避免能耗急剧上升。解决方案包括自动化、改进的监控和节能硬件，以管理分布式电源需求。更多信息，请参阅边缘计算如何影响能源消耗和基础设施需求。
研究、标准和行业领导力
随着数字基础设施的扩张，数据中心的能源使用日益受到关注。全球机构、国家实验室和行业组织致力于提高效率并指导未来标准。
国际能源署的作用
国际能源署(IEA)跟踪全球数据中心的用电量并提供预测和分析，帮助各国了解不断增长的能源消耗。
国际能源署(IEA)报告称，到2026年，全球数据中心的电力需求可能增加一倍以上。2023年，数据中心的能源消耗量将占全球能源消耗的4%。IEA为各国政府提供政策建议，并分享能源效率方面的最佳实践。其报告强调了人工智能等技术的影响，这些技术正在增加电力需求。
国际能源署的指导意见旨在帮助政府和企业规划未来的基础设施需求，并鼓励对数据中心的绿色技术和可再生能源进行投资。
劳伦斯伯克利国家实验室计划
劳伦斯伯克利国家实验室(LBNL)研究美国数据中心的能源使用情况。其2024年报告重点关注国家能源趋势以及降低电力需求的方法。
LBNL与工业界、公用事业公司和政府机构合作开展研究项目。他们的工作包括测试先进的冷却系统、能源监测工具和高效服务器。该实验室还分享指南和案例研究，帮助业主优化能源使用。
通过跟踪实时能源数据和模拟未来场景，LBNL支持更好的决策和可持续的数字增长。
EPRI和行业团体的贡献
美国电力研究机构(EPRI)研究数据中心当前和未来的能源使用情况。EPRI与公用事业公司和企业合作，测试新技术并改善电网整合。
EPRI的研究涵盖可再生能源整合、电能质量管理和减排。该组织提供最佳实践和技术资源，帮助设施满足新标准。
EPRI工作的重点领域包括：
展示先进的冷却方法制定效率指标评估人工智能工作负载的影响行业贸易团体经常与EPRI合作，将研究转化为实用标准和指南，支持长期规划和政策。
常见问题
数据中心需要消耗大量电力进行计算和冷却。这些设施的电力需求因规模、技术以及资源管理效率而异。
数据中心每小时的耗电量是如何计算的？
为了测量数据中心每小时的用电量，需要测量所有系统（服务器、存储、网络和冷却系统）的总电力负荷（以千瓦(kW)为单位）。设施使用电力监控工具来跟踪实时用电情况。
与全球数据相比，美国数据中心的平均用电量是多少？
由于规模庞大且对云服务的需求旺盛，美国数据中心的用电量通常高于全球其他地区的小型数据中心。2022年，全球所有数据中心的用电量约为460太瓦时(TWh)。
人工智能的进步如何影响数据中心的电力消耗模式？
人工智能工作负载需要强大的硬件和高速处理能力。随着数据中心添加更多先进的图形和神经处理单元，电力和冷却需求也随之增加。
导致大型数据中心高耗电的主要因素有哪些？
主要因素包括服务器数量、硬件类型以及系统满负荷运行的频率。冷却也是一项主要的能源消耗，尤其是在效率较低的环境中，冷却能耗可能占总能耗的70%。
现代数据中心每个机架的预计功耗是多少？
目前，典型的服务器机架功耗为5至20千瓦，但实际功耗可能有所不同。用于AI或高密度计算的更大、更高性能的机架可能需要更多电力。
数据中心如何应对日益增长的电力消耗需求的挑战？
如今，许多数据中心都采用节能冷却系统、先进的电源管理，并定期进行硬件升级。一些数据中心通过改进管理实践和新技术，可以将能耗降低20%至40%。
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