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6部门联华体会体育合发文绿色算力或受市场追捧

点击数:      更新时间:2023-10-23 02:45:45

  华体会体育工业和信息化部、中央网信办华体会体育、教育部、国家卫生健康委、中国人民银行、国务院国资委等六部门近日联合印发《算力基础设施高质量发展行动计划》,提出到2025年,计算力方面,算力规模超过300 EFLOPS,智能算力占比达到35%,东西部算力平衡协调发展。运载力方面,国家枢纽节点数据中心集群间基本实现不高于理论时延1.5倍的直连网络传输,重点应用场所光传送网(OTN)覆盖率达到80%,骨干网、城域网全面支持IPv6,SRv6等创新技术使用占比达到40%。存储力方面,存储总量超过1800EB,先进存储容量占比达到30%以上,重点行业核心数据、重要数据灾备覆盖率达到100%。应用赋能方面,打造一批算力新业务、新模式、新业态,工业、金融等领域算力渗透率显著提升,医疗、交通等领域应用实现规模化复制推广,能源、教育等领域应用范围进一步扩大。每个重点领域打造30个以上应用标杆。

  各省、自治区、直辖市通信管理局,各省、自治区、直辖市及新疆生产建设兵团工业和信息化主管部门、党委网信办华体会体育、教育厅(局、教委)、卫生健康主管部门,中国人民银行上海总部、各省、自治区、直辖市分行,有关中央企业、中央金融企业,各有关单位:

  现将《算力基础设施高质量发展行动计划》印发给你们,请结合实际,认真贯彻落实。

  之前召开的中国绿色算力大会的数据显示,我国算力总规模已达180EFLOPS,约占全球的27%,算力产业年增长率近30%,算力规模排名全球第二且增速排名第一。

  而据国网能源研究院的测算,2020年华体会体育,我国数据中心用电量已达2000亿千瓦时,占用电总量比重约2.7%;预计到2030年,数据中心用电量至少将翻一番,超过4000亿千瓦时,用电总量占比将升至3.7%。

  由此,“绿色算力”应运而生。绿色算力即指算力生产、供给、服务等全过程的绿色低碳,涉及底层设施、算力资源、管理平台和应用服务等多个层面的节能减排。推进绿色算力发展,不仅将进一步降低算力成本,也能有效赋能千行百业进行绿色化转型升级。

  2015年,《中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》中提出五大发展理念,即创新、协调华体会体育、绿色、开放、共享。

  节约资源、节约能源是绿色发展的题中之义,而在蕴藏算力和存力的数据中心已经成为“耗能大户”的今天,找寻让数据中心的算力更绿色低碳的可行方法,具体而言,至少有三条途径:

  算效越高,意味着数据中心单位功率的算力越强,效能越高,完成同样的计算任务,则能耗越低。提高算效需要计算方法的突破,关键在软件系统。

  电能比即数据中心电能利用效率PUE,指数据中心总耗电量与数据中心IT设备耗电量的比值,一般用年均PUE值。

  PUE值总是大于1,数值越小则电能利用效率越高,因为PUE越接近于1,表明用于IT设备的电能占比越高,制冷、供配电等非IT设备耗能越低。

  今年4月,财政部、生态环境部、工信部联合发布《绿色数据中心政府采购需求标准(试行)》。此文件要求,2023年6月起数据中心电能比不高于1.4,2025年起数据中心电能比不高于1.3。

  做好数据中心选址(如选在夏季凉爽的西部高原),采用创新冷却技术,采用用电设备智能节电技术等华体会体育,可以有效降低PUE。

  绿色能源即清洁能源,指生产过程不排放污染物的能源,包括可再生能源和核能。

  据国家统计局今年年初发布的《中华人民共和国2022年国民经济和社会发展统计公报》,2022年我国全年水电、核电、风电、太阳能发电等清洁能源发电量共计29599亿千瓦时,比上年增长8.5%。

  在我国西北地区,风电、太阳能装机量大,在我国西南地区,水电占比高。因此,我们大力发展“东数西算”,在西部地区建设星罗棋布、算力庞大的数据中心,服务于全国的计算和数据存储需求,通过使用清洁能源,推进算力绿色化。

  绿色算力的关键目标之一是降低能源消耗,随着技术的进步和创新,绿色算力解决方案正在不断提高能源效率,通过优化算法、硬件设计和数据中心管理等方面实现能源消耗的最小化。

  绿色算力解决方案致力于减少对环境的影响,采用可再生能源、优化散热设计、提高设备利用率等手段来推动可持续发展,实现低碳和环保的计算环境。

  边缘计算是指将数据处理和存储推向网络边缘,接近数据源的计算方式。绿色算力在边缘计算方面具有潜力,可以减少数据传输的延迟和能源消耗,提高计算效率,适应日益增长的边缘计算需求。

  通过绿色算力解决方案,可以实现智能能源管理、智能交通系统、智慧灯光控制等功能,提升建筑和城市的能源效率和可持续发展水平。

  通过优化数据中心设计、能源供应和设备管理等方面,绿色算力解决方案可以降低数据中心的能耗和碳排放,实现更高效的数据处理。

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