AI服务器电源管理的核心技术与挑战：推动数据中心可持续发展的关键
一、引言
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，数据中心作为支撑AI应用的重要基础设施，其电源管理技术的创新与发展日益受到关注。
AI服务器的电源管理不仅关乎数据中心的运营效率，更是推动数据中心可持续发展的关键所在。
本文将深入探讨AI服务器电源管理的核心技术、挑战及上市公司相关情况。
二、AI服务器电源管理的核心技术
1. 高效能电源设计
AI服务器的高效能电源设计是确保服务器稳定运行的基础。
高效的电源设计能确保服务器在面临高负载时，仍然能保持稳定的电压和电流供应，避免因电源波动导致的服务器性能下降或故障。
2. 智能电源管理策略
智能电源管理策略是AI服务器电源管理的核心技术之一。
通过智能识别服务器的负载情况，自动调整服务器的电源供应，以实现能源的最优分配。
同时，智能电源管理策略还能预测服务器的电源需求，提前进行电源准备，确保服务器的稳定运行。
3. 热管理与散热技术
AI服务器在运行时会产生大量热量，如何有效散热成为电源管理的重要任务。
高效的热管理与散热技术能够确保服务器在高温环境下正常运行，避免因过热导致的性能下降或损坏。
三、AI服务器电源管理的挑战
1. 能源效率的挑战
随着数据中心规模的不断扩大，如何提高能源利用效率成为AI服务器电源管理面临的重要挑战。
数据中心需要寻求更加高效的电源管理策略，以降低能耗，实现绿色、可持续发展。
2. 散热技术的挑战
AI服务器的高密度部署和高速运算产生大量热量，对散热技术提出了更高的要求。
如何有效散热、降低服务器温度，确保服务器的稳定运行，是AI服务器电源管理面临的又一挑战。
3. 智能化管理的挑战
随着AI技术的不断发展，数据中心的规模日益扩大，管理复杂度也随之增加。
如何实现AI服务器的智能化管理，提高管理效率，成为AI服务器电源管理面临的重要挑战。
四、推动数据中心可持续发展的关键因素
1. 创新电源管理技术的研发与应用
创新是推动数据中心可持续发展的关键。
数据中心需要不断探索新的电源管理技术，提高能源利用效率，降低能耗，实现绿色、可持续发展。
2. 智能化管理系统的建设与应用
智能化管理是数据中心可持续发展的重要保障。
通过建立智能化管理系统，实现数据中心的自动化、智能化管理，提高管理效率，降低运营成本。
五、相关上市公司情况介绍（排名不分先后）
近期国内有一些公司在AI服务器电源管理上表现突出： 华硕集团、联想集团等。这些公司在高效能电源设计、智能电源管理策略以及热管理与散热技术等方面都有深入的研究和突出的表现。它们在研发和应用创新电源管理技术以及建设智能化管理系统方面也做出了显著的成绩。这些公司不仅在满足当前AI服务器电源管理需求方面表现出色，也在应对未来的挑战方面展现出强大的潜力。尤其是华硕集团和联想集团都在积极探索新的电源管理技术，如利用可再生能源进行供电等绿色能源技术，以实现数据中心的绿色可持续发展目标。通过不断提升技术创新能力、增强研发实力、推动智能化管理系统的发展和应用，这些公司将成为推动数据中心可持续发展的关键力量。综上所述六结束语 。人工智能技术的飞速发展给数据中心带来了新的挑战和机遇数据中心的可持续发展是全社会面临的重大课题而AI服务器电源管理的创新与发展是其中的关键环节之一未来我们将不断探索新的技术和策略以应对新的挑战推动数据中心的可持续发展为人工智能技术的进一步发展和应用提供坚实的支撑和保障同时我们也期待更多的企业加入到这一领域中来共同推动行业的进步和发展为人工智能的未来发展做出更大的贡献希望本文的分析和数据能提供有用的信息以供进一步的研究和分析需要强调的是上述的公司仅是市场上的部分表现优秀企业读者在实际选择投资或合作对象时还需要进行更深入的市场调研和风险评估以做出明智的决策同时随着科技的不断发展新的技术和公司将会不断涌现市场参与者应持续关注行业动态以把握市场机遇和挑战。六、结束语 随着人工智能技术的不断进步和发展其在各个领域的应用越来越广泛而数据中心作为支撑人工智能技术的重要基础设施其可持续发展对于整个社会的可持续发展具有重要意义而AI服务器电源管理的创新与发展是实现数据中心可持续发展的重要环节之一。面对未来随着数据中心的规模不断扩大能源效率的挑战将愈加严峻对散热技术和智能化管理的需求也将不断提高因此我们需要不断探索新的技术和策略以应对新的挑战推动数据中心的可持续发展为人工智能技术的进一步发展和应用提供坚实的支撑和保障。文章到此结束感谢大家的阅读！
高大上的百度数据中心节能减排技术有哪些
1. 全球首例采用市电直供，HVDC offline(高压直流离线)供电架构，Capex节省80%，供电效率由90%左右提升至99.5%，做到了极致。
2. 网络自研分布式锂电系统(BBS)与整机柜服务器完美结合，国内首发上线，极大简化前端配电，模块化弹性部署，供电效率高达99.5%，节省机房面积25%以上。
3. 充用利用机房楼顶空间，清洁的太阳能光伏直接并网发电技术，即发即用，在节能的同时还极大减少污染物排放。
4. 数据中心冷冻站通过板式换热系统，实现极致水侧免费冷却，华北地区全年超过94%的时间可利用室外自然冷源免费冷却。
5. 采用AHU(Air Handle Unit)风墙冷却技术，通过与高温耐腐蚀服务器配合，采用全新气流组织方案，解决了空气污染及腐蚀难题，全年100%实现风侧免费冷却。
6. 自研“蜂巢”预制模块技术，采用无架空地板设计，全面支持整机柜部署，在保证高质量交付的同时，成本持续下降，建设工期缩短一半。
7. 网络自研OCU(Overhead Cooling Unit)新型空调末端，与预制模块技术完美结合，利用空气对流原理，空调末端无风扇、零功耗。
8. 网络独创的数据中心污水回收再利用技术，冷却水系统节水率为44.8%，数据中心园区年均节水量可达到48万吨。
9. 网络自主研发的“北极”(天蝎)整机柜服务器，采用共享电源、共享风扇架构，部件全部标准化、模块化、一体化，支持40摄氏度环境温度长期运行。
总拥有成本(TCO)降低15%，交付效率提升20倍，日可交付能力超过1万台。
10. 服务器集群全面混部并采用智能流量调度系统，大幅提升服务器利用率，降低冗余服务器数量;通过智能数据中心节电技术，在同样供电能力下，可多装服务器25%以上。
11. 智能决策运维平台，由监控系统、统一管理平台、大数据分析平台、策略决策平台四大模块组成。
其故障定位准确率达92%，停电恢复时间由10分钟缩短到30秒
全球最大sap hana系统建立在以下哪个厂商的服务器产品上
、SAP HANA一体机硬件提供商1、戴尔戴尔SAP HANA解决方案是戴尔的企业级产品和服务与SAP HANA联手为用户提供集分析、性能管理和运营为一体的服务。
戴尔的最优化配置和SAP认证的SAP HANA解决方案包括硬件设备、预装软件以及全方位的服务。
戴尔与SAP保持着长期的密切协作关系，在提供基于专业服务以及世界级服务器与存储器的解决方案方面具有深厚历史。
英特尔是戴尔的长期技术伙伴，戴尔SAP HANA解决方案正是基于英特尔的开放式行业标准服务器技术。
戴尔始终根据开放式行业标准来提供硬件解决方案，不存在限制客户选择的专有技术。
戴尔的集成SAP HANA解决方案包括：• 戴尔硬件——戴尔PowerEdge R910采用英特尔E7技术，拥有SAP HANA认证，包含支持SAP HANA解决方案所需的一切因素。
这种一体化解决方案包括例如生命周期控制器等强大的系统管理功能，提供无缝的集成执行与管理。
戴尔PowerEdge服务器采Energy Smart技术，包含电源管理功能，能够在SAP HANA环境下进行功耗限定、功耗存储、电源预估。
• 预装软件——SAP HANA设备软件和SUSE Linux Enterprise for SAP使预装软件成为戴尔SAP HANA解决方案的一部分。
• 安装和配置服务——SAP HANA 部署规划、布局设计、安装和检测SAP HANA内存数据库，以支持开发、质量保证以及产品布局设计。
• 支持服务——戴尔的世界级ProSupport服务模式及任务关键型服务能够确保SAP HANA解决方案顺利运行。
数据中心要如何实现节能减排增加能效
我们的研究表明，通过更加严格的管理，公司可以将数据中心的能效提高一倍，从而降低成本并减少温室气体的排放。
具体而言，公司需要更积极地管理技术资产，提高现有服务器的利用率水平；公司还需要更准确地预测业务需求对应用程序、服务器和数据中心设施容量的推动效应，以便控制不必要的资本和运营支出。
数据中心的效率是一个战略问题。
企业建造和运营数据中心花费的资金在公司IT预算中占的比例不断上升，导致用于急需技术项目的预算越来越少。
数据中心建造计划是董事会一级的决策。
同时，监管部门和外部利益相关方也越来越关注公司管理自身碳足迹的方式。
采用最佳实践不仅有助于公司减少污染，还能够提高它们作为良好企业公民的形象。
IT成本高昂如今，公司进行的分析越来越复杂，客户要求实时访问账户，广大员工也在寻找新的技术密集型协作方法。
因此，即使在经济放缓时，人们对于计算、存储和网络容量的需求也在继续增长。
为了应对这一趋势，IT部门正不断增加计算资源。
在美国，数据中心的服务器数量正在以每年约10%的速度增加。
与此同时，在中国和印度等新兴市场，机构正在变得越来越复杂，更多的运营工作实现了自动化，同时有越来越多的外包数据业务在这里进行，因此数据中心的数量呈现出更快的增长态势。
这种对计算资源无法抑制的需求，导致全球数据中心容量稳步上升。
目前，这种增长并没有显露出即将结束的迹象，通常在经济衰退时期它只会进入温和增长状态。
这一增长已经导致了IT成本激增。
如果将设施、存储设备、服务器和人员成本都计算在内，数据中心支出一般会占到企业IT总预算的25%。
随着服务器数量不断增长，电价也正以高于收入和其他IT成本的速度攀升，上述比例只会日益提高。
每年，运行这些设施的成本都在以高达20%的速度上升，而IT总支出的增长速度仅为6%，二者相差极为悬殊。
数据中心支出的不断增加，改变了许多企业的经济结构，尤其是金融、信息服务、媒体和电信公司等信息密集型企业。
在过去5年中，成立一个大型企业数据中心所需的投资已经从1.5亿美元升至5亿美元。
在IT密集型企业中，最大设施的造价正逼近10亿美元。
这一支出挤占了新产品开发的资本，降低了某些数据密集型产品的经济效益，并降低了利润。
此外，不断上升的能耗产生了更多、范围更广的碳足迹，导致了环境恶化。
对于大多数服务行业，数据中心是企业最主要的温室气体排放来源。
在2000到2006年间，用于存储和处理数据的电力翻倍，每个数据设施的平均耗电量相当于2.5万个家庭的总和。
世界上共有4400万台服务器，消耗了总电力的0.5%。
如今，数据中心的碳排放已经接近阿根廷和荷兰等国家的碳排放水平。
仅仅在美国，到2010年数据中心的预计用电增长量就相当于要新建10座电厂的发电量。
目前的预测显示，如果不对需求加以遏制，2020年全球数据中心的碳排放将是现在的4倍。
监管部门已经注意到这些发展趋势，正在督促公司拿出解决方案。
美国环保署(EPA)建议，作为建立运营效率标准的第一步，大型数据中心应当使用能量计。
同时，欧盟也发布了一套自愿执行的行为准则，其中介绍了以较高的能效运行数据中心的最佳实践。
随着数据中心排放量的持续上升，政府可能会为了减排而施加更大的压力。
第2页：全面应对挑战全面应对挑战在信息密集型机构中，许多部门和级别的人员都可以做出影响数据中心运营效率的决策。
金融交易员可以选择运行复杂的蒙特卡洛(MonteCarlo)分析，而药物研究人员可以决定要将多少临床实验影像数据存储起来。
负责应用程序开发的管理人员可以决定用多少编程工作来满足这些需要。
服务器基础设施的管理人员可以做出设备采购决策。
设施主管则可以决定数据中心的位置、电力供应，以及在预测的需求出现前安装设备的时间表。
上述决策通常是在孤立状态下做出的。
销售经理可能会选择将交易由隔夜结算改为即时结算，金融分析师则可能希望为历史数据存储几份副本，他们完全没有考虑到这样做会对数据中心的成本造成什么影响。
应用程序开发人员很少想到要对自身的工作进行优化，以将服务器用量降到最低，也很少考虑开发能够跨服务器共享的设计应用程序。
购买服务器的管理人员可能会选择价格最低或他们最熟悉的产品。
但是这些服务器也许会浪费数据中心的电力或空间。
很多时候，管理人员会超额购买设备，以保证在最极端的使用情况下拥有足够的容量，而这会造成容量过剩。
管理人员往往会建造有多余空间和高制冷容量的设施，以满足极端情况下的需求或应对紧急扩建。
这些决策在整个机构中累加起来，将对成本和环境造成重大影响。
在许多情况下，公司可以在不降低自身数据管理能力的前提下，停用现有的部分服务器，并搁置购买新服务器的计划。
这可以借助一些众所周知的技术来实现。
比如虚拟化，这种技术实际上是通过寻找服务器的空闲部分来运行应用程序，以达到容量共享的目的。
但是公司不一定会这样做，因为没有哪位高管能够承担“端对端”的责任。
在机构内部，管理人员会以最符合自身利益的方式行事，这就造成大多数数据中心效率低下，每台服务器上常常只运行了一个软件应用程序。
我们分析了一家媒体公司的近500台服务器，其中利用率低于3%的占三分之一，而低于10%的则占三分之二。
虽然有诸多用于跟踪使用情况的现成管理工具，但这家公司没有使用其中任何一种。
从全球来看，我们估计服务器的日常利用率一般最高只有5%到10%而已，这造成了能源和资金的浪费。
对此，数据中心管理人员一般会回答，配备这些服务器是为了在极端情况下提供容量，例如应付圣诞节前一天的购物潮。
但一般来说，这一论断并不成立，因为数据显示：如果平均利用率极低，那么高峰时段的利用率也会很低。
此外，数据设施的数量不断攀升，但所存放的服务器和相关设备有时仅占数据设施容量的一半，这说明有上亿美元的资本支出被浪费了。
即使公司报告认为数据中心已经满载，但沿着数据中心的过道行走，经常会发现服务器机架上有很多空位，原先放在这些空位中的设备都已经淘汰。
之所以出现这种不一致的现象，部分原因在于预测数据中心需求的难度很高。
运营的时间框架是一个问题。
数据中心的设计和建造一般需要2年或更长时间，而预计的使用寿命至少为12年，因此容量是在业务部门产生实际需求之前就已经设定的。
与此同时，对于业务决策如何互相影响，如何转化为对新应用程序的需求，以及需要多少服务器容量才能满足需求，还存在着认识不够全面的现象。
例如，如果客户需求增长50%，许多公司很难预测出服务器和数据中心的容量是需要增加25%，还是增加100%。
在极端情况下，我们发现一些设施在投入运营后常年处于半空状态；而另一些公司在建成一个数据中心之后，很快就发觉需要再建一个新的。
如今数据中心已经成为一项昂贵的资产，由此可以推断，财务绩效责任落实得十分糟糕。
设施的财务和管理责任往往会落在不动产管理人员身上，而这些人基本不具备相关的专业技术知识，对于IT与核心业务问题的联系也缺乏深入的认识。
同时，管理服务器运营的人员很少去了解关键运营支出的数据，例如耗电量或IT设备所占不动产的实际成本。
相反，当IT管理人员决定购置更多的应用程序或新的服务器时，有时只会使用硬件初始成本和软件许可证费用等基本指标。
计算实际成本时，需要考虑设施运营和租赁、电力使用、支持以及折旧等因素。
这些费用可能是服务器初始购置成本的4到5倍。
加上前面说到的孤立决策和责任问题，数据中心通常会添加额外的服务器作为保险措施，而很少讨论成本权衡或业务需求。
在缺乏实际成本分析的情况下，过度建造、过度设计和效率低下就成了普遍现象。
第3页：改革运营方式改革运营方式在研究之初，我们以为通过建造新的节能型数据中心，可为降低数据中心的成本和碳排放指出一条光明大道。
新的设施可以发挥当前各种技术的优势，利用自然冷却方法和碳排放较低的电源。
但我们还了解到，在降低成本和碳排放方面成效最显著的方法是改善公司现有数据中心效率低下的状况。
通过改善资产管理，增强管理层的责任意识，并且为降低能源成本和碳排放设立清晰的目标，大多数公司都能够在2012年之前将IT能效提高一倍，并遏制其数据中心温室气体排放的增长。
实际上，您无需另行建造就能获得最环保的数据中心。
积极管理资产一家大型公司采用的做法表明，规范现有服务器和设施的使用就可能产生巨大的收益。
这家公司原本的计划是，增加服务器的数量，并建造一个新的数据中心来容纳这些服务器和其他IT设备，以便满足自身在2010年的信息需求。
该公司的董事会已经批准了这项计划，但这意味着企业在这一年会有大量的资本支出。
于是，这家公司彻底修改了计划。
它将关闭5000多台很少使用的服务器。
通过对占公司应用程序总量15%的3700个应用程序进行虚拟化，可以将现役服务器的数量由2.5万台减少至2万台。
公司还更换了一些较为陈旧的服务器，代之以能够将用电效率提高20%的产品。
这些调整使公司得以搁置原先的数据中心扩建计划，并因此节省了3.05亿美元的资本投资成本。
由于服务器数量和耗电量的下降，运营支出预计将减少4500万美元，降低到7500万美元。
考虑到停用和虚拟化因素，服务器运行时的平均容量利用率将由目前的5.6%升至9.1%。
该公司仍然能够满足自身日益增长的数据需求，但是电力需求的减少，意味着未来4年内的二氧化碳排放将由59.1万吨削减至34.1万吨。
公司还可以通过对不断上升的数据需求加强管理来实现节约。
对于应当保留多少数据，是否要缩减某些数据密集型分析的规模，业务部门应当审查相关的政策。
一些交易的计算可以推迟，以降低服务器在高峰时段的利用率，也并不是所有企业信息都需要基于广泛备份的灾难恢复功能。
更好的预测和规划是提高数据中心效率的基础。
公司应当跟踪自己对数据需求的预测与实际需求之间的差异，然后向能够最大限度减少预测偏差的业务部门提供奖励。
数据中心的管理人员应尽可能全面了解未来的趋势，例如机构增长和业务周期等，然后将这一趋势与自身采用的模型结合起来。
由数据中心、应用架构师和设施操作人员提供的建议可以用于改善这些模型。
一家全球通信公司制定了一套规划流程，将每个业务部门数据增长量的各种发展情况包括在内。
虽然公司最终得出的结论是，它需要扩大容量，但是未来需求中有很大一部分可通过现有资产来满足，这比原计划节约了35%的资本支出。
许多机构并没有将数据中心看作一种稀缺的昂贵资源，而是将其当成了等待注水的水桶。
为了避免这种趋势，公司在估算新服务器或附加应用程序和数据的成本时，可以采用实际拥有成本(TCO)核算法。
业务部门、软件开发人员或IT管理人员在进行支出决策时，很少会将应用程序和服务器的生命周期运行成本考虑在内。
提早计算这些成本，有助于限制过量的需求。
管理这些变化可能十分困难。
大型机构中的许多人并没有意识到数据的成本。
企业的每一个部门都会产生对于数据中心服务的需求。
满足这些需求的责任分散在IT部门(包括运营和应用开发)、设施规划人员、共享服务团队和企业不动产职能部门身上。
成本报告工作并没有统一的标准。
第4页：提高总体效率提高总体效率作为数据中心改进计划的一部分，我们建议采用一项新的指标：企业数据中心平均效率(CADE)。
与美国的企业燃料平均经济性(CAFE)里程标准类似，CADE考虑了数据中心内的设施能效、设施利用率和服务器利用率水平。
将这些因素综合起来，就得到了数据中心的总体效率，即CADE(图)。
减少了成本和碳排放的公司将提高自身数据中心的CADE分数。
这就像在汽车行业中，出色的里程数能够提高CAFE评级一样。
为了给改进工作设立目标，我们将CADE分为五级。
属于CADE第1级的数据中心运营效率最低；大多数机构最初可能都会被归入较低的级别。
关闭利用率低下的服务器、采用虚拟化技术以及提高设施空间的使用效率，都将提高CADE分数。
借助CADE，公司还可以对整个数据中心的设施进行基准比较分析，或者与竞争对手进行比较，也可以为管理人员设立绩效目标并加以跟踪。
在数据中心的需求管理方面，我们建议采用一种由首席信息官全权负责的新治理模型。
在这种体制下，首席信息官能够更为透彻地了解各业务部门的数据需求；对于需要更多服务器或软件应用的新数据项目，他们可以强制要求将能耗和设施成本考虑到相应的投资回报计算中。
我们还建议首席信息官采用一种新的指标来衡量改进情况，请参见副文“提高数据中心的效率”。
通过强化责任，首席信息官将拥有更高的积极性来寻求改进，例如采用虚拟化技术和提高现有设施的利用率。
由于这种模型将关键业务决策的更多责任集中在首席信息官身上，因此不但需要首席执行官的全力支持，而且要求机构转变以往对于业务部门的数据中心扩容请求有求必应的思维模式。
此外，首席信息官还应当设定将数据中心的能效提高
