在電影大片里總有一個話題歷久彌新——AI人工智能，無數(shù)的經典通過“AI”帶領我們去探尋異次元空間、感受AI覺醒，甚至洞察人機之間的情感糾纏，這些都是人工智能可以創(chuàng)造的美麗新世界。當前AI技術在社會各界已經正式步入了應用層面，在數(shù)據(jù)中心領域雖然AI技術能夠助力節(jié)能已經成為普遍共識，但由于適用場景單一、交付困難、效果不確定等問題，AI目前仍然只能應用于少數(shù)定制化數(shù)據(jù)中心中，社會和經濟效益受到了極大限制。 有沒有一種能夠自動適應各種應用場景、支持一鍵快速交付、節(jié)能效果穩(wěn)定且運行安全可靠的方案，可以讓AI技術真正能夠走入更多的數(shù)據(jù)中心，開啟AI節(jié)能普惠的新時代？ 本期“可維節(jié)碳專家對話”專欄邀請了澳門大學博士生導師徐歡樂博士和維諦技術（Vertiv）基礎設施數(shù)字化管理專家查帥榮。
AI技術為何被視作最受期待的技術之一？
查帥榮：盡管PUE每降低1%都會對數(shù)據(jù)中心節(jié)能帶來巨大變化，但是隨著PUE的逐步降低，小數(shù)點后每一個數(shù)字的降低都意味著巨大的努力。這也催生了更多技術在數(shù)據(jù)中心節(jié)能領域的應用。那么，在數(shù)據(jù)中心節(jié)能領域，AI技術為何被視作最受期待的技術之一？徐歡樂：近年來AI技術不斷發(fā)展、更新，特別是AI算法中與神經網(wǎng)絡相關模型取得長足進步。AI的優(yōu)勢在于能通過算法上和數(shù)據(jù)上的優(yōu)勢，規(guī)避中間一些復雜的物理模型，而不需要關心內部的物理運行邏輯。只需利用AI技術，不斷收集樣本進行強化學習。自動適應環(huán)境及負載變化，得到更優(yōu)的控制輸出，從而解放值守人力，達到全時段最優(yōu)控制，實現(xiàn)能源使用效率的提高。
實現(xiàn)AI節(jié)能普惠的關鍵技術是什么？
查帥榮：隨著AI技術在數(shù)據(jù)中心節(jié)能領域應用的不斷成熟，對于數(shù)據(jù)中心廠商來說，也對其產品研發(fā)帶來了革新性的變化。作為最早同維諦展開AI合作的技術專家，徐博你覺得AI普惠的關鍵是什么？
徐歡樂：關鍵是要簡化傳統(tǒng)神經網(wǎng)絡模型，強調對環(huán)境的適應性，可以在較短時間內，根據(jù)負載運行情況、外部氣候環(huán)境條件等一系列數(shù)據(jù)進行學習，實現(xiàn)對空調系統(tǒng)的自動化控制，可在不同負載率下找到系統(tǒng)的最佳運行點，將對算力和歷史數(shù)據(jù)嚴重依賴的大數(shù)據(jù)問題變成可以不斷迭代優(yōu)化的小數(shù)據(jù)問題。
查帥榮： 維諦技術（Vertiv）是較早對AI節(jié)能進行嘗試的廠商之一，與國內頂級大學聯(lián)合成立了數(shù)據(jù)中心AI技術聯(lián)合實驗室，聚焦于將AI技術應用于變頻壓縮機、變頻氟泵、間接蒸發(fā)冷卻等設備的精確控制。開發(fā)了適用于各種場景的AI系列產品，與徐博合作開發(fā)的AI Lite就是其中一款按照AI普惠理念開發(fā)的產品，能請徐博大概介紹下這款產品的開發(fā)思路和特點么？
徐歡樂：AI Lite作為重要的科研成果，采用強化學習+回歸預測的算法方案，減少了對于歷史數(shù)據(jù)和算力的依賴，能夠自動適應各種模塊化機房場景，實現(xiàn)比普通控制算法更高等級的節(jié)能。AI Lite創(chuàng)造性地將強化學習算法同簡單實用的線性回歸相結合，充分契合數(shù)據(jù)中心控制場景，通過單空調與多空調優(yōu)化相結合，可以在滿足冷量輸出的情況下，有效降低空調整體功耗。AI Lite充分集成本地邊緣算力，深度融合空調控制策略，為客戶帶來一鍵交付、快速生效的應用體驗。
如何利用AI技術進行能源全景管理？
徐歡樂：從運維管理角度出發(fā)，應用AI技術也能幫助數(shù)據(jù)中心實現(xiàn)節(jié)能。其中，通過引入AI技術，能源管理會成為降低數(shù)據(jù)中心PUE的一大“法寶”，具體有哪些亮點？
查帥榮：維諦技術（Vertiv）通過將AI與DCIM以及能源管理系統(tǒng)整合，形成整個數(shù)據(jù)中心的能源管理數(shù)據(jù)中臺，采集各個系統(tǒng)的參數(shù)，比如機柜前門的溫度、UPS電池充電的能耗、室外機運行的溫度以及室外天氣等等。有了維度全面的數(shù)據(jù)支撐，平臺節(jié)能程序就可以精準測量系統(tǒng)的全景PUE，方便后續(xù)對能耗較高的系統(tǒng)進行優(yōu)化，也形成了非常直觀的能耗分布地圖，讓數(shù)據(jù)中心的運營一目了然。
徐歡樂：從維諦技術（Vertiv）的實踐來看，基于AI技術的能源管理平臺，不僅能夠優(yōu)化數(shù)據(jù)中心的能源使用，而且還可以實現(xiàn)對業(yè)務狀態(tài)的實時監(jiān)控和未來風險預測。
查帥榮：維諦技術（Vertiv）通過與外部相關機構展開團隊合作，盡力拓展和豐滿能源數(shù)據(jù)的維度，增強數(shù)據(jù)可用性，通過數(shù)據(jù)中心基礎設施數(shù)據(jù)中臺驅動AI業(yè)務應用前臺，將大數(shù)據(jù)積累的長期優(yōu)勢同邊緣采集計算的快速響應相結合；利用AI獨有的預測功能，能提前預知系統(tǒng)風險，如針對局部熱點的預測，準確率已能達到95%以上，預警時間裕量提高到了30分鐘。
徐歡樂：數(shù)據(jù)中心能源系統(tǒng)是一個有機的整體，利用AI+可視化技術相結合，可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心能耗的全景管理。避免頭痛醫(yī)頭，腳痛醫(yī)腳，真正做到分階段優(yōu)化，統(tǒng)籌兼顧，為數(shù)據(jù)中心更有效地進行能耗控制、降低PUE帶來更加充足的信心。
徐歡樂
澳門大學博士生導師
云計算與分布式系統(tǒng)實驗室主任
研究方向為云計算，機器學習理論。
徐歡樂于2012年及2016年分別獲得上海交通大學學士與香港中文大學博士學位。徐歡樂在微服務負載特征提取，大數(shù)據(jù)資源調度，云計算作業(yè)性能優(yōu)化，以及基于機器學習的智能決策優(yōu)化方面積累了豐富的理論研究經驗與軟硬件平臺開發(fā)經驗。徐歡樂關于微服務特征分析的工作曾獲得2021 年ACM SoCC 國際云計算頂級會議最佳論文獎，這是該會議舉辦十多年來首次由中國團隊獲獎。徐歡樂與阿里巴巴、維諦技術等著名企業(yè)在微服務資源管理、云數(shù)據(jù)中心資源調度、數(shù)據(jù)中心節(jié)能等方面展開了深入的合作。
查帥榮
電力機械與電氣工程師/會計師
維諦技術基礎設施數(shù)字化管理專家
研究方向為基礎設施管理、能耗數(shù)據(jù)中臺、碳金融、數(shù)據(jù)中心REITs。
查帥榮在數(shù)據(jù)中心DCIM系統(tǒng)以及智能化園區(qū)數(shù)據(jù)中臺設計方面積累了豐富的理論與實踐經驗，曾主導完成了中國電信華東云基地、騰訊青浦數(shù)據(jù)中心園區(qū)、京東濱州數(shù)據(jù)中心園區(qū)等眾多大型數(shù)據(jù)中心園區(qū)基礎設施數(shù)據(jù)中臺及DCIM系統(tǒng)的設計建設。對于AI、碳金融、REITs等新的技術和商業(yè)模式在數(shù)據(jù)中心的應用可能性和所需數(shù)據(jù)平臺基礎有深入的前瞻性研究和獨特的見解。
