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在人工智能 (AI) 进步的推动下，数字经济正以前所未有的速度扩张。
这种快速增长加剧了对强大基础设施的需求，并刺激了数据中心的激增，导致美国能源消耗大幅增加——这是几十年来从未见过的。事实上，国际能源署 (IEA) 预测，到 2026 年，全球对人工智能驱动的数据中心的能源需求将增加一倍以上。
这给人工智能时代带来了一个关键的僵局：平衡数据中心对环境的影响与扩展基础设施以支持蓬勃发展的人工智能技术的需求。
为了支持人工智能的进步，各家公司正在美国各地从大都市到农村地区等不同地点迅速建设新的数据中心。然而，与数据中心巨大的能源和水消耗相关的社会压力越来越大，这促使 DC 所有者加大努力，使这些设施更加可持续。
行业预测表明，每年开发 120-130 个新的超大规模数据中心的速度主要由人工智能推动，这表明这种扩张趋势将持续到未来。
人工智能热潮及其带来的能源需求激增
人工智能应用的大量能源消耗生动地说明了能源需求的激增，ChatGPT 等工具消耗的能源比标准的谷歌搜索多 10 倍。
人工智能模型通常需要大量计算能力来训练和推断，而这正是基于 GPU 的新型高耗电服务器发挥作用的地方。这些服务器的功耗增加会导致产生额外的热量，从而需要增加数据中心内冷却系统的能耗。这些冷却系统对于保持最佳工作温度至关重要，因为它们可以防止因产生大量集中热量而导致过热和热点。这就是为什么人工智能计算所需的电源和散热与传统数据中心不同。
与基于 GPU 的新型服务器相关的人工智能应用的能源强度不断增加，这为数据中心行业面临的可持续发展挑战增加了另一层复杂性，并强调迫切需要创新但环保的冷却和能源管理方法。因此，开发更高效的冷却解决方案策略变得越来越重要。
虚拟孪生：在人工智能驱动的数据中心中实现可持续性转型
为了应对满足全球对可持续数据中心日益增长的需求的挑战，必须采取整体方法，对整个数据中心的行为进行建模和模拟，同时考虑：
不同的服务器及其相关的应用程序负载
冷却系统及其产生的冷空气模式
直接液体冷却 (DLC) 系统（如果有）
这就是虚拟孪生发挥作用的地方。虚拟孪生允许数据中心利益相关者和运营商在整个数据中心的生命周期内对现实世界的现象进行虚拟建模和分析，并启用基于场景的模拟来预测和解决潜在问题。
虚拟孪生的优势在于，它能够通过汇总每个子系统的行为来全面分析数据中心的能源行为，从服务器及其应用负载、冷却系统或 DLC 系统或两者的组合开始，从能源管理系统到为数据中心供电的电网。
通过控制这些不同子系统的模型参数，利益相关者可以协调不同服务器上应用程序的分布，并优化冷空气生产系统（DLC 系统）的参数，以显着降低能耗。这种控制也可以通过基于 AI 的应用程序自动执行。这种方法旨在协调和调整计算分配的快速变化与反应缓慢的气候系统，以确保始终保持最佳冷却效果。
此外，虚拟孪生可以模拟电气、冷却和太阳能电池板系统在各种条件下（包括设备故障）的性能，从而提供有关数据中心各个层面（从单个资产到整个系统）性能的宝贵见解。此功能使公司能够确保其设施符合设计规范，同时降低用电量和运营成本。通过促进更精确的规划和运营调整，虚拟孪生可以增强可持续性并最大限度地减少数据中心对环境的影响。
最后，虚拟孪生可以捕获可与模拟数据进行比较的真实数据，以便规划未来的升级以提高能源效率，同时降低运营成本。
鉴于冷却系统和服务器约占数据中心能源消耗的 80%，这些系统的虚拟模拟和组合分析代表了一种变革性方法，使数据中心所有者能够降低能源消耗，并实现 20% 至 30% 的冷却能源成本节省和高达 10% 的服务器能源成本节省。
规划前进的道路：可持续创新的未来
总体而言，数据中心的材料、空间、能源和水消耗对环境和运营的影响是巨大的。无论是在偏远地区开发超大规模数据中心，还是在靠近最终用户的边缘数据中心，业主运营商都必须实施创新战略，以最大限度地减少碳足迹，同时满足日益增长的市场需求。
在这些因素之间取得适当的平衡对于实现可持续发展目标和确保运营效率至关重要。采用先进技术和可持续实践将是实现更环保、更高效的数据中心未来的关键。
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