“服贸会”绿意盎然！

近日，以“服务合作促发展，绿色创新迎未来”为主题的2022年中国国际服务贸易交易会（简称“服贸会”）在北京召开。在服贸会展会现场，记者看到，在诸多琳琅满目的高新科技展台中，“绿”这个字几乎无处不在。可见，随着如今数字化转型升级进度加快，数据中心作为未来经济社会发展的战略资源和数字基础设施，在迎来爆发式增长的同时，其算力不均衡、能耗高、精细化管理不足等问题日益凸显，如何使得数据中心绿色发展已然成为全行业十分关心的问题。

绿色数字产品进入生活

绿色电脑、绿色物流、绿色汽车……

在服贸会的现场，记者深切的体会到绿色数字产品已经进入到了人们生活的方方面面。与此同时，随着人工智能的不断发展，人们也愈发关注如何减少海量数据给环境造成的不可逆的影响。诸多高新技术龙头企业，也在此次服贸会上，纷纷展出自己的绿色数字产品。

英特尔在现场展示了“绿色电脑”与“绿色数据中心”两方面的创新实践。英特尔工作人员向《中国电子报》记者介绍，若想使得数据中心更加绿色发展，最关键的一点在于，在产品的全生命周期中均考虑到低碳因素。因此，“绿色电脑”的概念应运而生。据了解，“绿色电脑”意味着该产品从材料、生产、用户使用过程甚至报废后处理等全生命周期各个环节，均需要考虑如何将能源消耗降到最低。此外，还会通过大数据计算电脑在其生命周期中每个环节的能耗值，进而通过技术手段合理优化每个阶段的能耗，从而在不妥协计算性能的前提下达到能耗更低，打造更加绿色的生活和办公环境，全方位助力节能减排。

英特尔绿色数据中心展位

在亚马逊的可持续发展展区，展示了利用相关数据而开发的多种可持续解决方案，比如，对供应商可持续发展数据进行监测、分析和风险管理的企业可持续发展管理平台，该平台基于亚马逊云科技人工智能与机器学习技术及数据库服务打造，不仅可以安全便捷地集成第三方提供的碳排放数据，还能自动计算及汇总碳排放数据，并以图表的形式进行展示，使企业能够快速查询供应商的碳排放数据以及其他可持续发展相关的数据，从而快速响应所监测到的风险，以保证整个产业链的可持续发展。

此外，亚马逊云科技还展出了高能效、低能耗的自研芯片Amazon Graviton3处理器，这款处理器基于ARM架构打造，通过定制化芯片的设计能帮助客户提升性能、优化成本并降低能耗。该处理器与前一代Graviton2支持的计算实例对比，可节省高达60%的能源消耗。

亚马逊可持续发展展位

在阿里云展台，记者看到，阿里云展示了其最新发布的全栈智能计算解决方案飞天智算平台，该平台能够为各类科研和智能企业提供智能计算服务。与此同时，飞天智算平台也能通过技术减排、能源结构优化、区域布局优化、供应链减碳以及资源利用优化五个方面来降低单位算力的碳排放。在技术减排方面，通过液冷、电源技术以及智能运维等方式降低能耗，PUE（电能利用效率）最低可达1.09，大模型训练能耗仅为同等规模的1%。

阿里云绿色低碳数据中心展位

更“绿”也要更节省成本

在推动绿色数据中心进程中，高昂的成本一直是难以绕开的话题。那么如何使得数据中心的发展能够更“绿”的同时，还能尽可能节省成本呢？

首先，数据中心的绿色化不能只追求片面的“绿色”而是要综合考虑全生命周期的运营和业务需求，从而有效提升能效转换率，并提升PUE。在此次服贸会中，英特尔工作人员向《中国电子报》记者介绍，在人们的潜意识里，更高的算力会带来更高的能效，因此也会带来更高的能源消耗。事实上，二者并不冲突。若想降低推动绿色数据中心进程的过程中的成本，需要提升数据转换率，即PUE指标（电能利用效率）。例如，某个产品只能处理10%的数据，剩下90%是闲置的，虽然并不意味着这90%的数据是没有价值的，但最终往往只是造成损耗，形成资源浪费。因此，如果能加强产品处理数据的能力，在减少损耗的同时，还能将产品更好地发挥出利用价值，对于绿色数据中心的减少成本而言十分关键。

据了解，从数据中心的生命周期维度思考，可以将变“绿”的过程分为两个阶段，即设计建设阶段和运营阶段。从二者的碳排比例来看，前者仅占10%左右，而后者占比约90%。而在占据碳排90%的运营阶段，碳排放以用电为主。从电能消耗的组成来看，数据中心运营过程的电力消耗是由服务器、存储和网络等ICT设备，以及制冷、变电、供配电等其他设备产生的。以一个PUE=1.5的数据中心为例，其中67%的电力消耗来自ICT设备功耗，27%来自制冷系统功耗，5%功耗由供配电损耗。数据中心的运营阶段，通过浸没式冷却技术，可回收90%的余热，让数据中心从耗电大户变为“热电厂”，从而可以为其他建筑设施、温室等供热，进而大大节省成本。

其次，绿色数据中心的产品在形成规模并进行普及后，可有效减少成本，人们可以通过推动标准制定来加速规模化普及。例如，近日以英特尔为首的联合各方企业共同发布《绿色数据中心创新实践——冷板液冷系统设计参考》，旨在突破数据中心系统功耗限制，并在降低设计与使用成本的同时，建立并逐步完善冷板液冷的生态系统，从而有效降低数据中心PUE值并减少成本。