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電力使用效率(PUE)已成為數據中心效率的決定性指標,隨著人工智能工作負載推動設施達到前所未有的功耗水平。根據美國國家可再生能源實驗室的數據,僅冷卻系統就可能占數據中心總電力消耗的30-40%。
鑒于運營支出的關鍵作用,行業效率計劃重點關注冷卻系統是可以理解的。如果設施近一半的能源使用與散熱相關,那么改善熱管理方式似乎是提升性能的直接路徑。
研發推動創新浪潮
研發工作推動了一波有意義的創新。隨著風冷系統難以跟上現代AI加速器的熱輸出,液體冷卻已從小眾部署轉向主流應用。直接芯片冷卻和浸沒式冷卻正成為支持更高機架密度同時保持能耗在可接受范圍內的必要技術。
這些方法減少了從處理器中移除熱量所需的功率,使數據中心能夠在傳統空氣冷卻系統無法承受的溫度下運行。
其他創新旨在重塑冷卻能源的消耗時機,而不是提高其產生效率。熱能儲存系統(如冰電池)在低電力需求期間凍結水體,并在高峰時段使用儲存的冷卻容量。通過時移冷卻負載,這些系統減少峰值功耗并降低整體運營成本,即使它們不能完全消除對機械冷卻的需求。
行業正在取得實際進展,但這些技術也暴露了逐個組件改進效率方法的局限性。根據Uptime Institute的2025年全球數據中心調查,平均PUE改進正趨于平緩,特別是在受傳統設計約束的成熟設施中。許多運營商已通過改進設備效率和氣流管理獲得了最容易實現的收益。在不對設施設計和供電方式進行根本性改變的情況下,進一步的減少越來越難以實現。
重新審視PUE視角
PUE的下一個重要改進不會來自更好的冷卻器或更先進的冷卻硬件。相反,它們需要轉變視角,擴展運營商對PUE、冷卻系統和能源采購的思考方式。越來越多的設計開始使用數據中心的整個能源鏈來創造新型效率收益,而不是將冷卻視為附屬于電力運營支出的獨立子系統。
這種轉變指向"綜合PUE框架"。在這種方法下,效率不僅通過冷卻設備的運行效果來衡量,還要考慮通過系統級設計選擇可以避免或抵消多少主動冷卻需求。目標是通過捕獲和重新利用原本會浪費的能源來減少對機械冷卻的需求。
幾種新興實踐展示了這種思維模式。自然冷卻架構利用環境條件在室外溫度允許時減少對制冷的依賴,在不增加熱交換系統復雜性的情況下降低冷卻能耗。廢熱再利用項目更進一步,將芯片的低品位熱量輸出到區域供熱網絡中,特別是在較冷的氣候區域。雖然這些項目可能不會顯著改變設施紙面上的PUE,但通過確保數字基礎設施產生的熱量替代原本會在其他地方消耗的能源,提高了整體能源效率。
數據中心鄰近優勢
一個較不為人熟知但越來越相關的例子來自燃料處理基礎設施。天然氣通過高壓輸送管道輸送到工業場所,使用前必須降低壓力。壓力降低通常由調節壓力但不回收能源的閥門處理。用渦輪膨脹發電機替換這些閥門可以在壓力降的同時發電,同時因氣體膨脹產生冷排氣流。
位于這些管道減壓站附近的數據中心,特別是2-5兆瓦范圍的小型設施,可以將這種冷排氣與它們產生的熱量進行交換,以抵消部分或在某些配置中抵消大部分冷卻負荷。同時,渦輪膨脹器在不增加燃料消耗的情況下產生內部電力。這在所有情況下都不能消除對傳統冷卻系統的需求,也不適用于每個數據中心。相反,它說明了當設計師識別場地已存在的能源流并將其整合到冷卻策略中時,如何實現綜合PUE收益。
隨著時間推移,靠近減壓基礎設施可能成為數據中心選址的關鍵考慮因素,特別是在電網電力受限、昂貴或難以互聯的地區。然而,這種方法不限于新開發項目。美國擁有超過300萬英里的天然氣輸送和分配管道,數百個現有數據中心的位置足夠接近減壓站以支持這種系統級集成。在這些情況下,機會在于改造現有基礎設施而不是重新選址或重建設施。
隨著數據中心演進以滿足AI需求,PUE將越來越多地反映架構決策以及設備規格和要求。綜合PUE方法鼓勵設計師超越冷卻器設備,提出更根本的問題:能源如何在這個設施中流動,以及如何利用它來創造最有效的冷卻解決方案?
Q&A
Q1:什么是綜合PUE框架?它與傳統方法有何不同?
A:綜合PUE框架是一種新的效率衡量方法,不僅考慮冷卻設備的運行效果,還要評估通過系統級設計選擇可以避免或抵消多少主動冷卻需求。與傳統逐個組件改進的方法不同,它著眼于數據中心的整個能源鏈來創造效率收益。
Q2:渦輪膨脹發電機如何幫助數據中心降低冷卻負荷?
A:渦輪膨脹發電機替換天然氣管道的傳統減壓閥,在降低氣體壓力的同時發電,并因氣體膨脹產生冷排氣流。數據中心可以利用這種冷排氣與自身產生的熱量進行交換,從而抵消部分或大部分冷卻負荷,同時獲得額外的電力供應。
Q3:為什么傳統的PUE改進方法正在遇到瓶頸?
A:根據Uptime Institute調查,傳統方法的PUE改進正趨于平緩,特別是在成熟設施中。許多運營商已通過改進設備效率和氣流管理獲得了最容易實現的收益,進一步的減少需要對設施設計和供電方式進行根本性改變才能實現。
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