边缘计算驱动下的数据中心能效提升：沈骁以DeepCooling为例

在"0927-分论坛-07-边缘计算助力碳中和 DeepCooling提高用能效率-沈骁1"中，沈骁，作为Quarkdata的CEO，强调了边缘计算在推动碳中和过程中的关键作用，尤其是在解决数据中心能耗问题上。随着中国IDC市场的快速发展，截至2020年，全国约有7.4万个数据中心，年复合增长率超过30%，其中超大型数据中心占比高达75%。这使得数据中心的能耗问题日益突出，尤其是制冷部分，占据了用电量的大约40%，其中PUE（Power Usage Effectiveness，电力使用效率）普遍高于发达国家的1.1-1.2范围，中国数据中心PUE平均值在1.6以上。 沈骁指出，传统的风冷数据中心设计采用下送风上回风方式，机柜通过冷热通道隔离来冷却IT设备，但这种模式存在制冷量冗余的问题。由于机柜的满载状态需要时间建立，导致实际运行时的制冷需求往往低于预设容量，这造成了能源浪费。此外，空调和冷水机组的参数设定通常是固定的，没有实时根据负载变化进行调整，进一步加大了能效低下的问题。 针对这些挑战，边缘计算技术被提出作为一种解决方案。边缘计算能够将数据处理和分析任务更靠近数据源，减少数据传输过程中的能源消耗。通过智能的温控策略，可以根据实际的负载动态调整制冷系统，减少不必要的能量浪费。例如，通过实时监控和预测，调整空调的制冷量输出，以及优化机柜间的气流分布，可以显著提升数据中心的能效，从而支持碳中和目标的实现。 此外，政府也在出台政策推动绿色数据中心的发展，PUE已成为衡量数据中心能效的重要指标，并被设为硬性标准。这意味着未来数据中心的设计和运营将更加注重能源效率，而边缘计算技术的应用有望在这个趋势中发挥关键作用。 沈骁的分享强调了边缘计算在提升数据中心能效，降低能耗，进而促进碳中和方面的潜力，同时也揭示了当前数据中心制冷系统的优化需求，以及通过科技手段如边缘计算实现节能减排的必要性和紧迫性。