昨日，維諦技術(Vertiv，NYSE：VRT)和北京大學深圳環(huán)境與能源學院聯(lián)合成立的數(shù)據(jù)中心AI技術聯(lián)合實驗室在維諦技術(Vertiv)模塊化T4級數(shù)據(jù)中心進行了掛牌儀式，雙方將圍繞AI技術在數(shù)????中心領域的應用落地展開一系列研究合作。
北京大學深圳研究生院環(huán)境與能源學院教授、博士生導師馬曉明（左）和維諦技術(Vertiv)亞太區(qū)熱量管理及融合解決方案事業(yè)部副總裁冉啟坤（右）參加掛牌儀式
產(chǎn)學研深度合作，聯(lián)合攻關核心課題
2020年12月，我國將“做好碳達峰、碳中和工作”納入2021年的重點任務之一。數(shù)據(jù)中心作為高載能行業(yè)，提高節(jié)能水平，保障行業(yè)可持續(xù)發(fā)展的需求迫在眉睫。維諦技術(Vertiv)作為網(wǎng)絡能源業(yè)務領先的龍頭企業(yè)，在數(shù)據(jù)中心節(jié)能解決方案的研究方面一直處于領先地位；北京大學作為頂尖學府，其下屬的深圳環(huán)境能源學院長期專注于環(huán)境能源大數(shù)據(jù)挖掘以及人工智能在環(huán)境領域應用的研究工作。本次雙方的合作將以IDC創(chuàng)新節(jié)能技術為主要研究方向，第一階段的研究將聚焦于將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；通過軟硬件深度耦合，降低機房空調(diào)總體平均功耗。
AI技術飛速發(fā)展，行業(yè)應用倍受期待
在數(shù)據(jù)經(jīng)濟快速規(guī)模發(fā)展、創(chuàng)新應用不斷迭代、產(chǎn)業(yè)逐步完善的帶動下，AI算法也在不斷更新，特別是AI算法中與神經(jīng)網(wǎng)絡相關模型取得長足進步。以深度學習為代表的機器學習算法近年來發(fā)展迅猛，從圍棋、游戲到工業(yè)控制，控制策略逐步從基于規(guī)則的控制進化到利用大數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能控制。AI技術已經(jīng)成為數(shù)據(jù)中心節(jié)能領域最????期待的幾個技術之一，本次合作無疑將大大加速相關技術在行業(yè)的落地。
多技術有機結合，充分利用自然冷源
結合維諦技術(Vertiv)現(xiàn)有的全時自然冷解決方案，研究擬配置蒸發(fā)式冷凝+全時變頻壓縮模式、全時變頻壓縮模式、蒸發(fā)式冷凝+氟泵自然冷模式、氟泵自然冷模式，及“部分壓縮+氟系自然冷”混合模式等五種主要運行工況，為數(shù)據(jù)中心最大限度地利用自然冷源進行制冷轉(zhuǎn)換提供可能。多種制冷模式之間，以制冷能效提高、熱點消除、可靠運行為目標，通過強化學習形成最佳切換策略，最終實現(xiàn)低PUE與高可靠性的目的。
單控與群控結合，優(yōu)化空調(diào)控制策略
整體算法架構采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡與強化學習技術相結合，對單空調(diào)內(nèi)部各個組件、機房內(nèi)部多臺空調(diào)進行優(yōu)化控制。單空調(diào)與多空調(diào)優(yōu)化相結合，可以在滿足機房所需冷量輸出、滿足服務器正常穩(wěn)定運行的情況下，最大化降低機房空調(diào)整體功耗，降低數(shù)據(jù)中心PUE的目標。
AI技術的逐步成熟正在將數(shù)據(jù)中心節(jié)能的目標一步步拉近，維諦技術(Vertiv) & 北京大學數(shù)據(jù)中心AI技術聯(lián)合實驗室研發(fā)的高效制冷技術將率先在維諦技術(Vertiv)數(shù)據(jù)中心解決方案中應用，并將擴展至交通、電信、能源、醫(yī)療等行業(yè)，雙方后續(xù)也將會在能源環(huán)境領域展開更深入的合作研究。
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