綠色算力研究報(bào)告2024年

綠色算力技術(shù)創(chuàng)新研究報(bào)告(2024

年)算力是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代集信息計(jì)算力、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)載力、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)力于

一體的關(guān)鍵生產(chǎn)力，已成為推動(dòng)各領(lǐng)域數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型的重要基

石。自我國正式提出“雙碳”戰(zhàn)略目標(biāo)以來，綠色低碳、節(jié)能環(huán)保成為各產(chǎn)業(yè)布局的底層邏輯，經(jīng)濟(jì)社會(huì)對(duì)生產(chǎn)、應(yīng)用和消費(fèi)綠色算力提出

明確訴求。技術(shù)創(chuàng)新是綠色算力發(fā)展的根本。當(dāng)前，算力產(chǎn)業(yè)正以綠色為主

攻方向，推進(jìn)算力基礎(chǔ)設(shè)施全生命周期綠色設(shè)計(jì)，圍繞計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等核心環(huán)節(jié)加強(qiáng)技術(shù)攻關(guān)，構(gòu)建算力資源供給與應(yīng)用相融合的“數(shù)字化”+“綠色化”服務(wù)體系，以實(shí)際行動(dòng)積極踐行“雙碳”戰(zhàn)略，

實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。伴隨產(chǎn)業(yè)鏈上下游各方的共同協(xié)作與融合發(fā)展，綠色算力在新技術(shù)、新產(chǎn)品、新解決方案的落地應(yīng)用上取得了積極進(jìn)展。為梳理綠色算力技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展態(tài)勢(shì)，推動(dòng)我國算力產(chǎn)業(yè)綠色高質(zhì)

量發(fā)展，中國信息通信研究院云計(jì)算與大數(shù)據(jù)研究所編制《綠色算力

技術(shù)創(chuàng)新研究報(bào)告（2024

年）》。報(bào)告從算力供需視角出發(fā)，聚焦算力

設(shè)施、算力設(shè)備、算力平臺(tái)、算力賦能“四位一體”綠色發(fā)展，剖析綠色算力的發(fā)展背景、概念內(nèi)涵、發(fā)展演進(jìn)路徑和屬性特征，深入探討綠色算力在設(shè)施層、設(shè)備層和平臺(tái)層的技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展情況，總結(jié)綠色算力技術(shù)賦能的典型應(yīng)用場(chǎng)景，最后展望我國綠色算力發(fā)展，并提

出對(duì)應(yīng)建議。目

錄一、綠色算力發(fā)展態(tài)勢(shì)..............................................................................................1（一）綠色算力發(fā)展背景.................................................................................................1（二）綠色算力概念內(nèi)涵.................................................................................................3（三）綠色算力發(fā)展演進(jìn).................................................................................................6（四）綠色算力屬性特征.................................................................................................9二、綠色算力設(shè)施層技術(shù)創(chuàng)新................................................................................11（一）建設(shè)綠色能源替代，降低供電傳輸損耗......................................................11（二）創(chuàng)新儲(chǔ)能部署方式，探索環(huán)境友好介質(zhì)......................................................13（三）應(yīng)用自然冷卻技術(shù)，突破液冷技術(shù)難點(diǎn)......................................................15三、綠色算力設(shè)備層技術(shù)創(chuàng)新................................................................................17（一）優(yōu)化服務(wù)器硬件節(jié)能，發(fā)展動(dòng)態(tài)能耗管理.................................................18（二）開發(fā)存儲(chǔ)材料及工藝，促進(jìn)數(shù)據(jù)技術(shù)高效.................................................20（三）應(yīng)用無損網(wǎng)絡(luò)介質(zhì)，推動(dòng)彈性網(wǎng)絡(luò)部署......................................................23四、綠色算力平臺(tái)層技術(shù)創(chuàng)新................................................................................24（一）迭代資源管理技術(shù)，調(diào)度綠色算力資源......................................................25（二）簡(jiǎn)化產(chǎn)品開發(fā)模式，優(yōu)化模型算法效率......................................................27（三）完善環(huán)境監(jiān)測(cè)體系，實(shí)現(xiàn)智能動(dòng)態(tài)調(diào)優(yōu)......................................................29五、綠色算力技術(shù)賦能經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展....................................................................31（一）加速科研技術(shù)革命...............................................................................................32（二）賦能產(chǎn)業(yè)節(jié)能低碳...............................................................................................33（三）助力社會(huì)治理格局構(gòu)建

.....................................................................................34六、綠色算力發(fā)展的展望與建議............................................................................36（一）加強(qiáng)綠色算力政策保障

.....................................................................................36（二）夯實(shí)綠色能源底座支撐

.....................................................................................37（三）鞏固綠色設(shè)備技術(shù)創(chuàng)新

.....................................................................................38（四）聚焦綠色平臺(tái)能力建設(shè)

.....................................................................................38（五）深入挖掘應(yīng)用場(chǎng)景價(jià)值

.....................................................................................39圖

目

錄圖1綠色算力框架圖

...............................................................................................................3圖2綠色算力發(fā)展演進(jìn)階段..................................................................................................6圖3綠色算力屬性特征...........................................................................................................9一、綠色算力發(fā)展態(tài)勢(shì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，算力正在成為一種新的生產(chǎn)力，廣泛融合到社會(huì)

生產(chǎn)生活的方方面面，為千行百業(yè)的數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型提供基礎(chǔ)動(dòng)力。以數(shù)據(jù)中心、智算中心為代表的算力基礎(chǔ)設(shè)施作為算力的重要載

體，承載著支撐數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重任。近年來，算力總規(guī)模不斷擴(kuò)大、

用能需求不斷增長(zhǎng)，其綠色發(fā)展進(jìn)程受到廣泛關(guān)注，推動(dòng)算力向綠色算力發(fā)展勢(shì)在必行。（一）綠色算力發(fā)展背景政策上看，我國算力綠色發(fā)展的側(cè)重點(diǎn)，正逐步從聚焦數(shù)據(jù)中心

規(guī)劃、選址、布局綠色轉(zhuǎn)向到實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)用能、生產(chǎn)和應(yīng)用的全鏈條綠

色。早在

2013

年

1

月，工信部等部門印發(fā)了《關(guān)于數(shù)據(jù)中心建設(shè)布

局的指導(dǎo)意見》，提出要充分考慮資源環(huán)境條件，推進(jìn)綠色數(shù)據(jù)中心

建設(shè)。隨著我國算力產(chǎn)業(yè)總體規(guī)模快速增長(zhǎng)，以數(shù)據(jù)中心為代表的算

力基礎(chǔ)設(shè)施整體能耗和碳排放問題越發(fā)突出，政策開始關(guān)注用能環(huán)節(jié)

綠色。2020年

12

月，發(fā)改委出臺(tái)《關(guān)于加快構(gòu)建全國一體化大數(shù)據(jù)

中心協(xié)同創(chuàng)新體系的指導(dǎo)意見》提出要探索電力網(wǎng)和數(shù)據(jù)網(wǎng)聯(lián)動(dòng)建設(shè)、

協(xié)同運(yùn)行機(jī)制。2021年

7

月，工信部出臺(tái)《新型數(shù)據(jù)中心發(fā)展三年行

動(dòng)計(jì)劃（2021-2023年）》鼓勵(lì)企業(yè)探索建設(shè)分布式光伏發(fā)電、燃?xì)夥?/p>

布式供能等配套系統(tǒng)，引導(dǎo)新型數(shù)據(jù)中心向新能源發(fā)電側(cè)建設(shè)，就地

消納新能源。“雙碳”戰(zhàn)略提出后，國家強(qiáng)調(diào)要堅(jiān)持把節(jié)約資源貫穿于經(jīng)濟(jì)社會(huì)

發(fā)展全過程、各領(lǐng)域，算力全產(chǎn)業(yè)鏈綠色發(fā)展逐漸具備政策基礎(chǔ)。2021綠色算力技術(shù)創(chuàng)新研究報(bào)告（2024年）1年

9

月，國務(wù)院發(fā)布《關(guān)于完整準(zhǔn)確全面貫徹新發(fā)展理念做好碳達(dá)峰碳中和工作的意見》提出要加快構(gòu)建清潔低碳安全高效能源體系，提升數(shù)據(jù)中心等信息化基礎(chǔ)設(shè)施能效水平。2021年

12

月，國家發(fā)改委等四部門發(fā)布《貫徹落實(shí)碳達(dá)峰碳中和目標(biāo)要求推動(dòng)數(shù)據(jù)中心和5G等新型基礎(chǔ)設(shè)施綠色高質(zhì)量發(fā)展實(shí)施方案》提出要發(fā)揮市場(chǎng)主體作用，

強(qiáng)化標(biāo)準(zhǔn)引領(lǐng)，引入競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制、激勵(lì)機(jī)制和成本倒逼機(jī)制，促進(jìn)全產(chǎn)

業(yè)鏈綠色低碳發(fā)展。2023年

10

月，工信部等六部門聯(lián)合出臺(tái)《算力

基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃》提出要推進(jìn)算力應(yīng)用全產(chǎn)業(yè)鏈節(jié)能減

排。產(chǎn)業(yè)上看，算力市場(chǎng)規(guī)模穩(wěn)步增長(zhǎng)，算力市場(chǎng)主體日益豐富，堅(jiān)

持綠色發(fā)展是實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的必然要求。隨著算力應(yīng)用場(chǎng)景不斷拓

展，算力需求愈發(fā)旺盛，截至

2023

年

6

月底，全國在用數(shù)據(jù)中心機(jī)

架總規(guī)模超過

760

萬標(biāo)準(zhǔn)機(jī)架，我國算力總規(guī)模達(dá)到

197EFLOPS（每

秒1.97

萬億億次浮點(diǎn)運(yùn)算），存儲(chǔ)總規(guī)模超過1080EB（

1.08

萬億吉

字節(jié)），算力總規(guī)模近五年年均增速近

30%。算力產(chǎn)業(yè)生態(tài)主體日益

豐富，以中國電信、中國移動(dòng)等為代表的基礎(chǔ)電信運(yùn)營商，和以世紀(jì)

互聯(lián)、秦淮數(shù)據(jù)等為代表的第三方數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商，依靠建設(shè)起步早

的先發(fā)優(yōu)勢(shì)已在本土持有大規(guī)模數(shù)據(jù)中心資源；我國傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)，

如國家電網(wǎng)、南方電網(wǎng)、中石油、中石化等也開始積極推動(dòng)算力基礎(chǔ)

設(shè)施建設(shè)，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供支撐；阿里巴巴、騰訊、百度等互

聯(lián)網(wǎng)廠商借助平臺(tái)優(yōu)勢(shì)，全面應(yīng)用自研核心技術(shù)自建云計(jì)算、智算數(shù)

據(jù)中心；隨著芯片、服務(wù)器在人工智能、云計(jì)算和數(shù)據(jù)中心等領(lǐng)域發(fā)綠色算力技術(shù)創(chuàng)新研究報(bào)告（2024年）2揮著越來越重要的作用，國內(nèi)算力設(shè)備頭部廠家，如浪潮、華為、新華三、聯(lián)想等在硬件算力方面不斷進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新與突破。總的來看，算力市場(chǎng)具有產(chǎn)業(yè)鏈條長(zhǎng)、參與主體多、應(yīng)用范圍廣

泛等特點(diǎn)，各企業(yè)在面對(duì)擴(kuò)大經(jīng)濟(jì)效益、降低成本損耗等現(xiàn)實(shí)需求時(shí)，

紛紛轉(zhuǎn)向綠色技術(shù)創(chuàng)新和綠色管理創(chuàng)新，力圖探索節(jié)約資源和提高能效的先進(jìn)手段。以阿里、騰訊、百度、萬國、中興等企業(yè)為代表的算

力產(chǎn)業(yè)龍頭，積極踐行綠色發(fā)展理念，按年度發(fā)布可持續(xù)發(fā)展報(bào)告或

ESG

報(bào)告，闡述其綠色發(fā)展舉措，積極踐行雙碳目標(biāo)，承諾不晚于

2030年實(shí)現(xiàn)“碳中和”目標(biāo)。（二）

綠色算力概念內(nèi)涵來源：

中國信息通信研究院圖

1

綠色算力框架圖綠色算力，是算力基礎(chǔ)設(shè)施實(shí)現(xiàn)綠色、低碳、可持續(xù)發(fā)展的一種綠色算力技術(shù)創(chuàng)新研究報(bào)告（2024年）3算力形式，是把自然資源、環(huán)境資源作為算力發(fā)展要考慮的關(guān)鍵，把經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)境保護(hù)、社會(huì)責(zé)任有機(jī)融合，可實(shí)現(xiàn)算力的低碳清潔、

高效利用與科學(xué)配置，達(dá)成算力設(shè)施、算力設(shè)備、算力平臺(tái)和算力賦

能的“四位一體”綠色發(fā)展。對(duì)國家而言，綠色算力是戰(zhàn)略之所需也

是發(fā)展必然，對(duì)推動(dòng)我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義；對(duì)企業(yè)

而言，綠色算力是降本增效關(guān)鍵之舉也是提質(zhì)增收實(shí)現(xiàn)之基，是助力

產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的新引擎。如今，經(jīng)濟(jì)社會(huì)對(duì)綠色算力重要性的認(rèn)知

不斷加深，綠色算力技術(shù)也在不斷創(chuàng)新并日益廣泛地應(yīng)用于各產(chǎn)業(yè)的

數(shù)字化發(fā)展與實(shí)踐。綠色算力技術(shù)是保障綠色算力發(fā)展的技術(shù)體系，

主要包括材料創(chuàng)新、產(chǎn)品創(chuàng)新、工藝創(chuàng)新和手段創(chuàng)新等，涉及底層硬

件、平臺(tái)軟件、核心算法等多方面，并需要考慮碳排放、水資源、廢

棄物、土地、生態(tài)系統(tǒng)多樣資源。我國綠色算力技術(shù)體系正不斷發(fā)展

與完善，并逐步形成規(guī)模效益。對(duì)企業(yè)而言，利用綠色算力技術(shù)驅(qū)動(dòng)降本增效、提高盈利是其生

產(chǎn)經(jīng)營的根本訴求。國外領(lǐng)先科技企業(yè)正致力于以全方位的綠色技術(shù)

驅(qū)動(dòng)經(jīng)營管理。谷歌

1自建

100%電氣化建筑

BayView利用太陽能、

風(fēng)力和地?zé)岙a(chǎn)生電力，研發(fā)張量處理單元(TPU)

v4超級(jí)計(jì)算機(jī)進(jìn)行機(jī)

器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練提高能源利用效率，利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)防止制冷劑泄

露，用海水進(jìn)行冷卻提高用水效率。微軟

2在數(shù)據(jù)中心配置鋰電子電

池組減少依賴煤炭或天然氣的情況下保障用電穩(wěn)定性，開發(fā)氫聚合物

電解質(zhì)膜（PEM）燃料電池技術(shù)，采用雨水收集和再利用技術(shù)重復(fù)使1

《谷歌

2023

環(huán)境報(bào)告》2

微軟《2022

年環(huán)境可持續(xù)發(fā)展報(bào)告》綠色算力技術(shù)創(chuàng)新研究報(bào)告（2024年）4用水資源，采用直接風(fēng)冷和直接蒸發(fā)冷技術(shù)冷卻服務(wù)器，運(yùn)行雙相液體浸沒式冷卻技術(shù)，探索微流體技術(shù)更高效冷卻芯片，探索綠色軟件

技術(shù)，如開發(fā)碳感知軟件開發(fā)工具包（SDK）給出最低碳能源的工作

負(fù)載建議，開發(fā)架構(gòu)良好的框架（Well-ArchitectedFramework，WAF）

優(yōu)化

Azure

云計(jì)算平臺(tái)工作負(fù)載，使用資源超額訂閱和收集技術(shù)提高

云資源利用率等等?！半p碳”戰(zhàn)略為我國綠色算力技術(shù)創(chuàng)新帶來了空前重要的歷史機(jī)遇，我國算力產(chǎn)業(yè)應(yīng)充分吸收和借鑒國外成功經(jīng)驗(yàn)和做法，一方面是要更加注重綠色可持續(xù)發(fā)展，用能上從煤炭、石油等傳統(tǒng)化石能源向太陽能、風(fēng)能、地?zé)崮?、氫能等綠色可再生能源轉(zhuǎn)變，減少水資源利用，探索污水、海水、雨水、中水等的開發(fā)應(yīng)用場(chǎng)景，材料使用上向集約節(jié)約、質(zhì)量效益好的新材料轉(zhuǎn)變，同時(shí)促進(jìn)可降解材料使用和廢

物回收利用；另一方面是要加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新，算力涉及諸多學(xué)科和領(lǐng)域，

包括計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、物理學(xué)、工程學(xué)等，堅(jiān)持產(chǎn)學(xué)研用深度融合，

激發(fā)技術(shù)在產(chǎn)業(yè)要素配置上的重要作用，將技術(shù)創(chuàng)新作為算力綠色發(fā)

展的突破口，以綠色算力為基石助力經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。綠色算力技術(shù)創(chuàng)新研究報(bào)告（2024年）5來源：

中國信息通信研究院圖2

綠色算力發(fā)展演進(jìn)階段1.初級(jí)階段（

1996-2006年）數(shù)據(jù)中心開始商業(yè)化運(yùn)營，快速擴(kuò)張忽略環(huán)境影響。隨著互聯(lián)網(wǎng)

的出現(xiàn)，分散的數(shù)據(jù)資源被有效整合并通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行分發(fā)傳輸，數(shù)

據(jù)中心進(jìn)入商業(yè)化發(fā)展階段，為了承接處理激增的互聯(lián)網(wǎng)和金融交易

等數(shù)據(jù)，大中小型數(shù)據(jù)中心均加速建設(shè)，數(shù)據(jù)中心規(guī)模和數(shù)量均顯著

增加。然而，在這種傳統(tǒng)增長(zhǎng)模式下，過分強(qiáng)調(diào)產(chǎn)能規(guī)模擴(kuò)張，而忽

視了與之對(duì)應(yīng)的能源消耗，環(huán)境污染問題日益突出。這一階段，數(shù)據(jù)

中心時(shí)代到來，綠色發(fā)展概念還未引起廣泛重視，產(chǎn)業(yè)發(fā)展不得不以

消耗大量能源為代價(jià)。2.起步階段（2007-2020年）xUE

指標(biāo)體系初步形成，數(shù)據(jù)中心能效管理水平成為關(guān)注重點(diǎn)。（

三）綠色算力發(fā)展演進(jìn)綠色算力技術(shù)創(chuàng)新研究報(bào)告（2024年）62007年，電能利用效率（Power

Usage

Effectiveness，PUE）指標(biāo)被提出用以評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)中心能源利用效率。PUE

為數(shù)據(jù)中心消耗的所有能源

與

IT

負(fù)載消耗的能源的比值，PUE值越低，說明數(shù)據(jù)中心用于

IT設(shè)

備以外的能耗越低、約節(jié)能。隨后，

水資源利用效率（Water

Usage

Effectiveness，WUE）、碳利用效率（CarbonUsageEffectiveness，CUE）、基礎(chǔ)設(shè)施利用效率（Infrastructure

UsageEffectiveness，IUE），面積使用效率（SpaceUsageEffectiveness，SUE）等指標(biāo)又陸續(xù)被提出，有效豐富了數(shù)據(jù)中心能耗評(píng)價(jià)指標(biāo)。美國通過數(shù)據(jù)中心優(yōu)化倡議（DCOI）、美國聯(lián)邦數(shù)據(jù)中心整合計(jì)

劃（FDCCI）、聯(lián)邦政府信息技術(shù)采購改革法案（FITARA）等一系列舉措整合和關(guān)閉數(shù)據(jù)中心，數(shù)據(jù)中心平均

PUE

從

2.0

降低到近一半

大型數(shù)據(jù)中心達(dá)到

1.5

甚至

1.4

以下?！稓W盟數(shù)據(jù)中心能源效率行為準(zhǔn)

則》的最佳實(shí)踐指南和《歐洲數(shù)據(jù)中心能源效率現(xiàn)狀白皮書》規(guī)范了

PUE、SUE、DCIE

等指標(biāo)。我國發(fā)布《關(guān)于數(shù)據(jù)中心建設(shè)布局的指導(dǎo)

意見》《關(guān)于加強(qiáng)綠色數(shù)據(jù)中心建設(shè)的指導(dǎo)意見》等政策文件，引導(dǎo)

數(shù)據(jù)中心追求先進(jìn)

PUE，依據(jù)

CUE概念制定了數(shù)據(jù)中心碳排放核算

和管理體系建設(shè)的詳細(xì)標(biāo)準(zhǔn)。這一階段，衡量數(shù)據(jù)中心能耗綜合管理能力及綠色程度的評(píng)價(jià)體系已經(jīng)初步形成，產(chǎn)業(yè)圍繞xUE能耗指標(biāo)

體系進(jìn)行數(shù)據(jù)中心建設(shè)和改造。3.發(fā)展階段（2021~2030年）算力效率開始被關(guān)注，算力綠色評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)一步豐富。隨著氣候

變化和碳排放的威脅變得前所未有地嚴(yán)峻，全球范圍內(nèi)的各個(gè)國家紛綠色算力技術(shù)創(chuàng)新研究報(bào)告（2024年）7紛提出“雙碳”戰(zhàn)略做出前瞻性回應(yīng)。中國、新加坡、墨西哥等國家提出了

2030

年前實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰的目標(biāo)，還有一些發(fā)達(dá)國家在更早的時(shí)

間點(diǎn)實(shí)現(xiàn)了碳達(dá)峰，在向碳中和邁進(jìn)，全球各國都在努力減少溫室氣

體排放，以應(yīng)對(duì)氣候變化帶來的挑戰(zhàn)。在xUE系列評(píng)價(jià)指標(biāo)逐步落

地應(yīng)用的同時(shí)，產(chǎn)業(yè)開始圍繞

IT設(shè)備進(jìn)一步研究如何提升效率水平。2022年，算力碳效（Carbon

Emission

Per

Server,

CEPS）指標(biāo)由

開放數(shù)據(jù)中心委員會(huì)提出，為服務(wù)器使用周期內(nèi)產(chǎn)生的碳排放與所提供的算力性能的比值，可理解為服務(wù)器單位算力性能的碳排放量。上述指標(biāo)的提出反映了產(chǎn)業(yè)從單純關(guān)注能耗指標(biāo)延伸到關(guān)注

IT

服務(wù)器、

軟件應(yīng)用平臺(tái)計(jì)算效率等性能指標(biāo)。這一階段，算力產(chǎn)業(yè)正向著更節(jié)

能、更高效的方向探索，充分發(fā)揮軟硬件資源潛力，不斷實(shí)現(xiàn)新的突破。當(dāng)前，我國及部分先進(jìn)國家綠色算力發(fā)展處于該階段，多元化性能評(píng)價(jià)指標(biāo)被陸續(xù)提出，企業(yè)將綠色意識(shí)與業(yè)務(wù)發(fā)展深度結(jié)合作為提升競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵核心，貫穿生產(chǎn)經(jīng)營始終。4.成熟階段（2030年~未來）綠色算力技術(shù)全面普及，綠色算力賦能千行百業(yè)。面向未來，算

力產(chǎn)業(yè)對(duì)清潔用能實(shí)現(xiàn)“零碳”提出了更高要求，如應(yīng)用百分百可再生能源、長(zhǎng)時(shí)儲(chǔ)能技術(shù)、余熱回收節(jié)能技術(shù)等，用更少的能源消耗、更低的碳排放和水足跡生產(chǎn)更多的算力。伴隨分布式計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用

與普及，服務(wù)器集群的計(jì)算效率、軟硬結(jié)合的計(jì)算體系架構(gòu)和系統(tǒng)平

臺(tái)的高效運(yùn)行被充分關(guān)注，通過面向應(yīng)用環(huán)節(jié)的計(jì)算綠色化技術(shù)進(jìn)一

步提升算力利用效率，將服務(wù)器算力盡可能轉(zhuǎn)化成可供平臺(tái)端調(diào)度應(yīng)綠色算力技術(shù)創(chuàng)新研究報(bào)告（2024年）8用的軟件算力以節(jié)能減碳，正成為數(shù)字科技企業(yè)探索和實(shí)踐的綠色技術(shù)創(chuàng)新前沿。隨著算力賦能持續(xù)深化，包括工業(yè)、金融、政務(wù)、醫(yī)療

等在內(nèi)的各行各業(yè)算力需求被充分滿足，算力服務(wù)全面融入百姓生活

的方方面面，算力綠色標(biāo)識(shí)被建立，綠色算力消費(fèi)蔚然成風(fēng)。算力將

在生產(chǎn)、應(yīng)用、消費(fèi)的各個(gè)環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)綠色節(jié)能。這一階段，算力產(chǎn)業(yè)

實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展，算力產(chǎn)業(yè)鏈各層的綠色技術(shù)趨于成熟，綠色產(chǎn)品布

局趨于完善，綠色標(biāo)準(zhǔn)體系趨于完備，綠色融入算力的方方面面。（四）

綠色算力屬性特征來源：

中國信息通信研究院圖3

綠色算力屬性特征1.全局性算力與綠色發(fā)展的深度融合，既需要財(cái)政、稅收、金融、教育等

各體系協(xié)同聯(lián)動(dòng)、支持配合，又需要產(chǎn)業(yè)內(nèi)各領(lǐng)域間優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)、匯聚

合力。算力覆蓋產(chǎn)業(yè)廣泛多元，進(jìn)一步深化發(fā)展綠色技術(shù)，需要更多

的資金支持，要靠國家財(cái)稅政策引導(dǎo)和綠色金融相關(guān)產(chǎn)品推動(dòng)，多管l產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)系數(shù)大

，技術(shù)聯(lián)代

功能強(qiáng)l有效帶動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，孵化高增長(zhǎng)企業(yè)l算力實(shí)現(xiàn)全面綠色發(fā)展是一項(xiàng)長(zhǎng)期的綜合性任務(wù)l需要穩(wěn)扎穩(wěn)打、循序漸進(jìn)l財(cái)政

、稅收

、金融

、教育等各體系協(xié)同聯(lián)動(dòng)、支持配合l產(chǎn)業(yè)內(nèi)各領(lǐng)域間優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)

、匯聚合力全局性先導(dǎo)性綠色算力技術(shù)創(chuàng)新研究報(bào)告（2024年）長(zhǎng)期性9齊下促使投資向綠色算力產(chǎn)業(yè)傾斜。綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力強(qiáng)勁，方興未艾，綠色算力作為其中的重要一環(huán)，對(duì)創(chuàng)新型、技能型和應(yīng)用型人才

需求迫切，需要科研機(jī)構(gòu)、高校、行業(yè)協(xié)會(huì)等各方協(xié)助，共同建設(shè)綠

色算力人才隊(duì)伍。引導(dǎo)數(shù)據(jù)中心骨干企業(yè)將項(xiàng)目建設(shè)在風(fēng)、光資源密

集地區(qū)，實(shí)現(xiàn)新能源發(fā)電、儲(chǔ)能、數(shù)據(jù)中心融合發(fā)展。發(fā)揮軟硬件企

業(yè)各自優(yōu)勢(shì)，引導(dǎo)芯片與服務(wù)器能力相匹配，芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展與模型算

法規(guī)模相適應(yīng)，減少磨合和不兼容等問題，實(shí)現(xiàn)算力高效輸出。2.先導(dǎo)性綠色算力產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)系數(shù)大，技術(shù)聯(lián)帶功能強(qiáng)，可有效帶動(dòng)數(shù)字經(jīng)

濟(jì)發(fā)展，孵化高增長(zhǎng)企業(yè)。綠色算力產(chǎn)業(yè)影響力強(qiáng)，是有力支撐各行

業(yè)早日實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰與碳中和目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展的重要引擎。具體來

看，綠色算力與能源電力、半導(dǎo)體、集成電路、消費(fèi)軟件等產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)

密切，可有效帶動(dòng)其他產(chǎn)業(yè)向著綠色發(fā)展。從本質(zhì)上講，綠色算力具

備算力產(chǎn)業(yè)和綠色產(chǎn)業(yè)二者的雙重特征。在賦能下游應(yīng)用上，綠色算

力一方面可支撐如人工智能、大數(shù)據(jù)、

5G、元宇宙等新興技術(shù)發(fā)展，

以更少的能耗代價(jià)進(jìn)行更大規(guī)模的訓(xùn)練運(yùn)算；另一方面可以賦能高耗

能產(chǎn)業(yè)進(jìn)行技術(shù)改造和降本增效，如帶動(dòng)鋼鐵、建筑、石化化工等重

點(diǎn)領(lǐng)域構(gòu)建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)工業(yè)制造再升級(jí)、帶動(dòng)智慧城市建設(shè)，提升城市“腦力”，讓城市更“智慧”，生活更便利。3.長(zhǎng)期性算力實(shí)現(xiàn)全面綠色發(fā)展是一項(xiàng)長(zhǎng)期的綜合性任務(wù)，需要穩(wěn)扎穩(wěn)打、

循序漸進(jìn)。綠色算力涉及范圍龐雜，因此需要從不同層面、不同視角綠色算力技術(shù)創(chuàng)新研究報(bào)告（2024年）10統(tǒng)籌考慮，促進(jìn)其健康有序發(fā)展，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)高質(zhì)量可持續(xù)發(fā)展。宏觀上，為保障綠色算力發(fā)展行穩(wěn)致遠(yuǎn)，制定政策規(guī)劃時(shí)，要處理好

綠色算力和產(chǎn)業(yè)需求目標(biāo)之間的關(guān)系，達(dá)到二者有效平衡；推行綠色

算力政策時(shí)，要注意節(jié)奏，預(yù)留適當(dāng)?shù)木彌_期，用動(dòng)態(tài)發(fā)展的眼光不

斷豐富和完善工作思路，做到有序且量力而行。另一方面，要充分意

識(shí)到，綠色算力的創(chuàng)新發(fā)展是一項(xiàng)長(zhǎng)周期活動(dòng)，涵蓋產(chǎn)品、工藝、原

料、組織管理和市場(chǎng)等方方面面的創(chuàng)新，算力從淺綠、經(jīng)歷中綠、深

綠和完全的綠色需要時(shí)間的沉淀從而厚積薄發(fā)。未來，通過綠色算力

技術(shù)的進(jìn)步，綠色算力經(jīng)濟(jì)將成為助推和引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新增長(zhǎng)點(diǎn)。二、綠色算力設(shè)施層技術(shù)創(chuàng)新算力基礎(chǔ)設(shè)施是集信息計(jì)算力、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)載力、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)力于一體

的新型信息基礎(chǔ)設(shè)施，本文所說的算力設(shè)施，是前者的組成部分，主

要是指數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施，提供“風(fēng)火水電”等保證算力正常生產(chǎn)，

為

IT及網(wǎng)絡(luò)設(shè)備提供基礎(chǔ)的動(dòng)力來源、能源配送和可靠性保障。PUE

是衡量數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施能效的主要指標(biāo)，截至

2022

年底，全國在

用超大型數(shù)據(jù)中心平均PUE為1.36，大型數(shù)據(jù)中心平均PUE為

1.42

，

最優(yōu)水平達(dá)到

1.08。全國規(guī)劃在建數(shù)據(jù)中心平均設(shè)計(jì)

PUE

為

1.32

左

右，超大型、大型數(shù)據(jù)中心的平均設(shè)計(jì)

PUE分別為

1.28

、1.29。算力

設(shè)施層面的綠色算力技術(shù)將從供配電系統(tǒng)、儲(chǔ)能系統(tǒng)、制冷散熱系統(tǒng)

三個(gè)部分展開。（一）建設(shè)綠色能源替代，降低供電傳輸損耗數(shù)據(jù)中心作為傳統(tǒng)的耗能大戶，電算轉(zhuǎn)化的載體，運(yùn)行主要依靠綠色算力技術(shù)創(chuàng)新研究報(bào)告（2024年）11電力驅(qū)動(dòng)，電量消耗和隨之產(chǎn)生的碳排放不容忽視。我國已提出了到2025

年底，國家樞紐節(jié)點(diǎn)新建數(shù)據(jù)中心綠電占比超過80%的建設(shè)目

標(biāo)。穩(wěn)步提升太陽能、風(fēng)能、水能等可再生能源電力在數(shù)據(jù)中心的應(yīng)

用，是算力綠色發(fā)展的關(guān)鍵之一。自建可再生能源擴(kuò)大消納規(guī)模，探索“源網(wǎng)荷儲(chǔ)”模式實(shí)現(xiàn)零碳。

數(shù)據(jù)中心自建綠電主要有兩種技術(shù)手段，一是自建分布式光伏設(shè)備，提高綠色能源消納比例。在車棚、屋頂或園區(qū)空地安裝光伏組件，利用太陽能發(fā)電為數(shù)據(jù)中心供電。國內(nèi)如中國電信、萬國、騰訊等均有數(shù)據(jù)中心自建分布式光伏。除了利用太陽能之外，也有數(shù)據(jù)中心探索分布式風(fēng)力發(fā)電。二是建設(shè)源網(wǎng)荷儲(chǔ)（微電網(wǎng)）能源綜合利用系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)零碳能源完全覆蓋。以數(shù)據(jù)中心為負(fù)荷的“源網(wǎng)荷儲(chǔ)”項(xiàng)目，通

過建設(shè)大規(guī)模的風(fēng)電或光伏設(shè)備，實(shí)現(xiàn)綠電自發(fā)自用和用電需求百分

百覆蓋。當(dāng)前，

合盈數(shù)據(jù)、中國廣電等公司開始規(guī)劃數(shù)據(jù)中心源網(wǎng)荷

儲(chǔ)一體化項(xiàng)目建設(shè)。創(chuàng)新供電模式減少傳輸損耗，縮短電力傳輸路徑節(jié)能增效。供配

電系統(tǒng)占數(shù)據(jù)中心總能耗的約

10%。近年來，高壓直流技術(shù)逐漸被數(shù)

據(jù)中心領(lǐng)域所接受，新建的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心廣泛采用了“一路市電+

一路高壓直流”相結(jié)合的模式，供電效率可普遍提升到

94%-95%。高壓直流主要是指240V/336V直流供電技術(shù)，并可分為在線和離線兩種應(yīng)用模式。在線，是指交流電能始終經(jīng)高壓直流整流后為

IT

設(shè)備供

電，通常會(huì)存在一定損耗；離線，是指正常情況下市電直供

IT設(shè)備，

高壓直流電源僅為蓄電池提供浮充，市電中斷后，轉(zhuǎn)由蓄電池供電，綠色算力技術(shù)創(chuàng)新研究報(bào)告（2024年）12在這種架構(gòu)下，正常情況為

IT

設(shè)備供電的電能不經(jīng)過高壓直流轉(zhuǎn)換，此部分損耗幾乎可以忽略，因此節(jié)能效果顯著。若采用高壓直流離線

架構(gòu)，供電效率可以提升到

97%以上。百度云計(jì)算（陽泉）數(shù)據(jù)中心采用“市電直供+高壓直流離線”架構(gòu)及自研分布式鋰電系統(tǒng)，供電

效率提升至

99.5%。如前介紹的數(shù)據(jù)中心分布式發(fā)電、“源網(wǎng)荷儲(chǔ)”新方案，除了可有

效提升綠電利用外，還可以憑借其在負(fù)荷側(cè)就近建立電源供電的特點(diǎn)，

有效縮短“源”“荷”距離，減少傳輸損耗。位于國家樞紐節(jié)點(diǎn)集群起步區(qū)的吳江算力調(diào)度中心項(xiàng)目采用高效供電系統(tǒng)，變壓器優(yōu)先選擇一級(jí)

能效干式變壓器；優(yōu)化供電半徑，合理選擇變壓器的容量、提高負(fù)荷

率，使設(shè)備處于經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀態(tài)；采用

240V

直流系統(tǒng)、10kV

交流輸入

的

240V

直流系統(tǒng)等損耗率低的架構(gòu)和設(shè)備；結(jié)合數(shù)據(jù)中心智慧管理

系統(tǒng)設(shè)置能耗計(jì)量系統(tǒng)；選用節(jié)能型光源和燈具，結(jié)合智慧園區(qū)進(jìn)行智能控制；在可利用屋面（例如指揮調(diào)度中心）設(shè)置光伏發(fā)電，用于建筑用電。（二）

創(chuàng)新儲(chǔ)能部署方式，探索環(huán)境友好介質(zhì)對(duì)于數(shù)據(jù)中心而言，儲(chǔ)能不可或缺。儲(chǔ)能技術(shù)是推動(dòng)算力在設(shè)施

層實(shí)現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型的重要因素，儲(chǔ)能與供配電系統(tǒng)協(xié)調(diào)配合，輸出穩(wěn)定

電力，共同保障數(shù)據(jù)中心電力系統(tǒng)平穩(wěn)運(yùn)行。不同的儲(chǔ)能部署方式可滿足數(shù)據(jù)中心多樣儲(chǔ)能需求，促進(jìn)整體用

電穩(wěn)定。按照部署的位置，儲(chǔ)能可分為數(shù)據(jù)中心級(jí)儲(chǔ)能和數(shù)據(jù)中心內(nèi)

儲(chǔ)能，兩種方式均可減少煤炭或天然氣電力依賴，降低溫室氣體排放。綠色算力技術(shù)創(chuàng)新研究報(bào)告（2024年）13數(shù)據(jù)中心級(jí)儲(chǔ)能往往將儲(chǔ)能獨(dú)立部署在數(shù)據(jù)中心樓旁，儲(chǔ)能一方面可作為數(shù)據(jù)中心的備用電源，另一方面參與市場(chǎng)電力市場(chǎng)調(diào)峰、輔助調(diào)

頻等輔助服務(wù)，在提高數(shù)據(jù)中心供電可靠性的同時(shí)，也從電力市場(chǎng)服務(wù)中獲取收益補(bǔ)償，是應(yīng)對(duì)極端事件、保障能源安全、支撐數(shù)據(jù)中心

電力系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行的重要技術(shù)。數(shù)據(jù)中心內(nèi)儲(chǔ)能主要采用分布式結(jié)構(gòu)，

包括機(jī)柜級(jí)分布式供電系統(tǒng)（DPS）和服務(wù)器級(jí)備用鋰電池組（BBU）

等。DPS分布式電源采用高效率供電模塊以及全鋰電池備電系統(tǒng)，配

合能源管理系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)機(jī)柜級(jí)的能源管理并進(jìn)行智能調(diào)度。在綠色低碳產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)下，儲(chǔ)能介質(zhì)或儲(chǔ)能材料需具備安全可靠、性價(jià)比高、環(huán)境友好、循環(huán)壽命長(zhǎng)等優(yōu)點(diǎn)。儲(chǔ)能有多種形式，對(duì)于數(shù)

據(jù)中心領(lǐng)域，傳統(tǒng)的鉛酸電池仍是提供短暫供電的主要后備電源。然而，傳統(tǒng)的鉛酸電池存在循環(huán)壽命短、能量密度低，生命周期結(jié)束造成環(huán)境污染等問題。在雙碳目標(biāo)下，我國正構(gòu)建以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)，這給新型儲(chǔ)能技術(shù)發(fā)展提供了支撐。數(shù)據(jù)中心主要探索的方向?yàn)殇囯姵貎?chǔ)能。磷酸鐵鋰電池是指用磷酸鐵鋰作為正極材料的鋰離子電池，該電池不含任何重金屬與稀有金屬，無毒，無污染，為

綠色型環(huán)保電池。當(dāng)前，谷歌、微軟、AWS、特斯拉、思科、英特爾

等國際科技公司以及阿里、騰訊、百度等國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)公司均有數(shù)據(jù)中心已經(jīng)在使用鋰電池供配電系統(tǒng)。此外，業(yè)界針對(duì)氫能燃料電池也展

開多項(xiàng)實(shí)驗(yàn)與測(cè)試，證實(shí)了其作為數(shù)據(jù)中心電源的可行性。微軟在

2022

年

7

月試點(diǎn)推出零排放的

3

兆瓦氫聚合物電解質(zhì)膜（PEM）燃

料電池備用電源發(fā)電機(jī)，用于數(shù)據(jù)中心多兆瓦發(fā)電需求。但同時(shí)，安綠色算力技術(shù)創(chuàng)新研究報(bào)告（2024年）14全問題仍是制約儲(chǔ)能的關(guān)鍵，數(shù)據(jù)中心在部署儲(chǔ)能時(shí)也需注重系統(tǒng)整體的安全性，保障不間斷可持續(xù)運(yùn)行。相信未來，隨著供配電系統(tǒng)、儲(chǔ)能系統(tǒng)等多種模式融合，可以實(shí)

現(xiàn)綠電生產(chǎn)、平抑峰谷、降低排放等多重目標(biāo)，形成完整的能源供應(yīng)

體系，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。（三）

應(yīng)用自然冷卻技術(shù)，突破液冷技術(shù)難點(diǎn)數(shù)據(jù)中心

IT

設(shè)備在運(yùn)行時(shí)會(huì)持續(xù)產(chǎn)生熱量，制冷系統(tǒng)的主要作用是散熱制冷，維持

IT

設(shè)備正常運(yùn)行的環(huán)境條件，屬于數(shù)據(jù)中心必

不可少的基礎(chǔ)設(shè)施。對(duì)于數(shù)據(jù)中心而言，制冷系統(tǒng)是除

IT

系統(tǒng)能耗

外最大的耗能單元，不少老、舊、小數(shù)據(jù)中心的制冷設(shè)備耗能占比高

達(dá)

30%-50%，制冷是影響數(shù)據(jù)中心高效節(jié)能的重要因素。使用自然冷卻技術(shù)，減少和避免使用機(jī)械制冷成為數(shù)據(jù)中心減少

能耗的關(guān)鍵。自然冷卻主要分為風(fēng)側(cè)自然冷卻和水側(cè)自然冷卻兩大類。

在選擇制冷整體設(shè)計(jì)方案時(shí)應(yīng)充分綜合考慮數(shù)據(jù)中心所在地區(qū)的氣

候特點(diǎn)、水資源供應(yīng)情況、數(shù)據(jù)中心規(guī)模以及

IT

功率密度，充分利

用自然冷源制冷。直接新風(fēng)自然冷卻技術(shù)是散熱效率最高的空氣冷卻方式，是將經(jīng)

過過濾等處理的空氣直接供應(yīng)到數(shù)據(jù)中心，已被微軟、谷歌和雅虎等

公司所采用。直接水側(cè)自然冷卻技術(shù)是采用河水、湖水、海水等自然

冷源水進(jìn)行冷卻的技術(shù)，在我國應(yīng)用取得了較大進(jìn)展。如海蘭信海底

數(shù)據(jù)中心示范項(xiàng)目以海洋作為自然冷源，將服務(wù)器安放在海底的壓力綠色算力技術(shù)創(chuàng)新研究報(bào)告（2024年）15容器中，通過海水的流動(dòng)進(jìn)行自然冷卻

3。采用湖水自然冷卻的阿里巴巴千島湖數(shù)據(jù)中心也已投入運(yùn)行。研發(fā)液冷技術(shù)，實(shí)現(xiàn)服務(wù)器高效散熱大幅減少數(shù)據(jù)中心制冷用電

需求。液冷技術(shù)是數(shù)據(jù)中心新興制冷技術(shù)，隨著生成式人工智能、大

模型計(jì)算的需求帶動(dòng)

GPU、FPGA

等發(fā)熱量大的元件應(yīng)用發(fā)展，高功

率機(jī)柜逐漸增多，液冷技術(shù)開始被提出用于解決高功率密度機(jī)柜散熱

需求。據(jù)

IDC

數(shù)據(jù)顯示，2023

上半年中國液冷服務(wù)器市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到

6.6

億美元，同比增長(zhǎng)283.3%，預(yù)計(jì)

2023

年全年將達(dá)到

15.1

億美元。當(dāng)前，常見的液冷技術(shù)主要包括冷板式液冷技術(shù)和浸沒式液冷技術(shù)。

冷板式液冷是通過與裝有液體的冷板直接接觸來散熱，或者由導(dǎo)熱部

件將熱量傳導(dǎo)到冷板上，然后通過冷板內(nèi)部液體循環(huán)帶走熱量。隨著

冷板技術(shù)的逐漸成熟，提高冷板效率、降低冷板成本的需求也越來越

強(qiáng)烈。傳統(tǒng)的銅冷板存在一些限制，例如：整體冷板的重量限制，鏟齒

Fin厚度的制造限制，流阻的限制等等。聯(lián)想、寧暢等創(chuàng)新冷板材

料，如采用新型鋁材料冷板、銅鋁結(jié)合冷板作為核心換熱部件，提升

水冷板熱性能提升；新華三采用全焊接+高耐壓

EPDM管設(shè)計(jì)，提升

冷板耐壓能力和可靠性。此外，中國移動(dòng)設(shè)計(jì)院研發(fā)解耦型冷板式液

冷機(jī)柜產(chǎn)品，推動(dòng)液冷基礎(chǔ)設(shè)施側(cè)與

IT

設(shè)備側(cè)解耦，推進(jìn)機(jī)柜與服

務(wù)器接口標(biāo)準(zhǔn)化，液冷機(jī)柜可用于通算、智算、超算、異構(gòu)算力等多

業(yè)務(wù)場(chǎng)景，采用解耦盲插、風(fēng)液融合的設(shè)計(jì)理念，可與多種類型服務(wù)

器適配。綠色算力技術(shù)創(chuàng)新研究報(bào)告（2024年）3

華彩杯算力應(yīng)用創(chuàng)新大賽優(yōu)秀案例16浸沒式液冷是將發(fā)熱的電子元件浸沒在冷媒（冷卻液）中，

依靠液體流動(dòng)循環(huán)帶走熱量。相比而言，浸沒式液冷的平均

PUE

更低，散熱效率更高。浪潮、寧暢、聯(lián)想、新華三等主流

IT

設(shè)備廠商紛紛

發(fā)力液冷產(chǎn)品研發(fā)，覆蓋風(fēng)液冷混合、冷板液冷、浸沒式液冷等主流

液冷技術(shù)，布局全棧數(shù)據(jù)中心液冷產(chǎn)品，提供從服務(wù)器、機(jī)柜、機(jī)房

到數(shù)據(jù)中心的全系統(tǒng)液冷解決方案，實(shí)現(xiàn)全應(yīng)用場(chǎng)景下差異化節(jié)能降

耗。余熱回收有著廣泛的應(yīng)用前景，可有效幫助減少碳排。隨著更大

規(guī)模、更多數(shù)量的數(shù)據(jù)中心建設(shè)，服務(wù)器在運(yùn)行的過程中，產(chǎn)生大量

的余熱，這些余熱有著易提取、熱源充足等特點(diǎn)，這些余熱如果能被

加以利用，可以加速“碳中和”進(jìn)程。余熱回收再利用技術(shù)是利用熱泵將余熱回收，用于建筑供熱、生活熱水等，可減少碳排放，提高能源

利用效率。聯(lián)想研發(fā)的溫水水冷技術(shù)可實(shí)現(xiàn)溫水液冷和數(shù)據(jù)中心熱能

回收，提升算力降低能耗，實(shí)現(xiàn)熱能的回收再利用。新華三把液冷服

務(wù)器中高溫回水和熱回收技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心熱能高效回收和

利用，可實(shí)現(xiàn)園區(qū)的生活供熱。三、綠色算力設(shè)備層技術(shù)創(chuàng)新算力設(shè)備是算力產(chǎn)生的源頭，綜合了計(jì)算、存儲(chǔ)等

IT

和網(wǎng)絡(luò)設(shè)

備，以服務(wù)器、芯片為核心部件，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的處理與輸出。現(xiàn)階段，

針對(duì)算力設(shè)備的綠色技術(shù)發(fā)展，主要圍繞服務(wù)器計(jì)算高效、先進(jìn)存儲(chǔ)、

網(wǎng)絡(luò)傳輸無損等方面進(jìn)行研究。綠色算力技術(shù)創(chuàng)新研究報(bào)告（2024年）17（

一）優(yōu)化服務(wù)器硬件節(jié)能，發(fā)展動(dòng)態(tài)能耗管理在過去很長(zhǎng)一段時(shí)間，為了滿足不斷增長(zhǎng)的用戶數(shù)據(jù)處理需求，企業(yè)主要是通過擴(kuò)大機(jī)架和服務(wù)器規(guī)模來提供更多算力，但是這也會(huì)

導(dǎo)致運(yùn)營成本的增加和場(chǎng)地空間的浪費(fèi)。發(fā)達(dá)地區(qū)日益緊張的土地資

源使得以擴(kuò)大服務(wù)器規(guī)模來提升算力水平的數(shù)據(jù)中心建設(shè)模式難以

開展。依據(jù)指令集架構(gòu)、產(chǎn)品形態(tài)等維度對(duì)服務(wù)器進(jìn)行工藝和產(chǎn)品創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)高效節(jié)能。服務(wù)器承載處理數(shù)據(jù)和實(shí)現(xiàn)結(jié)果輸出的功能，是算力供給的核心裝備，也是數(shù)據(jù)中心中最主要的業(yè)務(wù)耗能設(shè)備，約占數(shù)據(jù)中心IT

設(shè)備能耗的90%。伴隨社會(huì)對(duì)信息計(jì)算力需求呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，服務(wù)器生命周期的高效節(jié)能對(duì)算力綠色發(fā)展至關(guān)重要。從指令集架構(gòu)上看，基于精簡(jiǎn)指令集（RISC）架構(gòu)的處理器以其

低功耗、高效能、成本低、高可靠的優(yōu)勢(shì)正在成為讓信息計(jì)算更綠色

的主力。從邏輯上來看，CPU

的指令集可以分為兩種主要類型，即復(fù)

雜指令集（CISC）和精簡(jiǎn)指令集（RISC）。復(fù)雜指令集的代表是

X86

，

由英特爾和

AMD

主導(dǎo)；精簡(jiǎn)指令集包括

ARM架構(gòu)、RISC-V

架構(gòu)、

MIPS

架構(gòu)等。隨著產(chǎn)業(yè)智能算力需求的不斷增長(zhǎng)，以及生成式

AI

對(duì)于異構(gòu)算力的龐大需求，ARM

架構(gòu)服務(wù)器在云游戲、數(shù)字人等新興

應(yīng)用市場(chǎng)展現(xiàn)出獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。據(jù)投資銀行Bernstein

數(shù)據(jù)顯示，我國數(shù)據(jù)中心正在加快部署

ARM

服務(wù)器，截至

2023

年一季度，我國已擁

有占全球約40%的ARM服務(wù)器。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，在中國服務(wù)器市場(chǎng)，

當(dāng)前

Arm

的份額可能已經(jīng)超過了

10%。與此同時(shí)，RISC-V

近年來發(fā)綠色算力技術(shù)創(chuàng)新研究報(bào)告（2024年）18展趨勢(shì)日益迅猛，有望與

ARM

分庭抗禮。RISC-V

指令集是基于精簡(jiǎn)指令集計(jì)算（RISC）原理建立的開放指令集架構(gòu)（ISA）。RISC-V

指令集完全開源，設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單，易于移植

Unix

系統(tǒng)，模塊化設(shè)計(jì)，完

整工具鏈，同時(shí)有大量的開源實(shí)現(xiàn)和流片案例，國內(nèi)外企業(yè)均有關(guān)注

RISC-V或以RISC-V指令集進(jìn)行開發(fā)，積極布局RISC-V賽道。從產(chǎn)品形態(tài)上看，建設(shè)高密度服務(wù)器成為提升計(jì)算效率的重要舉

措。高密度服務(wù)器內(nèi)，電源和風(fēng)扇以共享方式進(jìn)行設(shè)計(jì)，位于同一機(jī)箱內(nèi)的多臺(tái)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)可以共享電源和風(fēng)扇，一方面降低了機(jī)體的重量和空間占用，提升單位面積算力，另一方面能夠提升電源和散熱系統(tǒng)的使用效率，降低運(yùn)營成本，能夠進(jìn)一步增加數(shù)據(jù)中心功率密度和

數(shù)據(jù)中心“每平方米”的計(jì)算能力。刀片服務(wù)器是高密度服務(wù)器的一種，

主要應(yīng)用在商業(yè)智能分析及數(shù)據(jù)挖掘等大規(guī)模計(jì)算場(chǎng)景，具有耗電量

低、可靠性高等優(yōu)點(diǎn)。整機(jī)柜服務(wù)器是提升計(jì)算密度的另一種形式，依據(jù)模塊化設(shè)計(jì)思路優(yōu)化服務(wù)器內(nèi)部架構(gòu)，采用工廠預(yù)制的設(shè)計(jì)大幅

縮短工期。通過管理工具加強(qiáng)對(duì)服務(wù)器電源、風(fēng)扇等硬件的控制力度來進(jìn)行

能源節(jié)約。服務(wù)器整機(jī)節(jié)能技術(shù)有功耗封頂節(jié)能技術(shù)、動(dòng)態(tài)調(diào)頻調(diào)壓、

啟動(dòng)低功耗、智能休眠技術(shù)、智能能耗管理、節(jié)能風(fēng)扇調(diào)速等技術(shù)。功耗封頂技術(shù)通過服務(wù)器內(nèi)置的功耗測(cè)量模塊來實(shí)時(shí)獲取服務(wù)

器的運(yùn)行功耗，然后通過限制處理器或者其他部件的性能來將服務(wù)器

的總功耗控制在設(shè)定的上限功耗以下，防止功耗超標(biāo)的同時(shí)提高服務(wù)

器利用率。綠色算力技術(shù)創(chuàng)新研究報(bào)告（2024年）19動(dòng)態(tài)調(diào)頻調(diào)壓技術(shù)是在服務(wù)器低負(fù)載時(shí)降低

CPU

頻率和電壓，降低

CPU

的漏電損耗和開關(guān)損耗，大幅度降低處理器功耗。某些服

務(wù)器會(huì)將預(yù)先調(diào)優(yōu)好的功率模型內(nèi)置于

BIOS

中，在不影響性能的情況下為工作負(fù)載實(shí)現(xiàn)插槽節(jié)能。啟動(dòng)低功耗技術(shù)包括硬盤錯(cuò)峰上電、

刀片錯(cuò)峰上電、CPU

關(guān)核技術(shù)，確保服務(wù)器上電過程的功耗低于系統(tǒng)

下的運(yùn)行功耗，消除上電瞬間電流過大帶來的供電風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)為用戶

節(jié)省電費(fèi)開支。智能能耗管理包括在服務(wù)器內(nèi)置遙測(cè)工具，這些工具提供關(guān)鍵的

數(shù)據(jù)和

AI

功能，幫助企業(yè)智能地監(jiān)測(cè)和管理

CPU

資源、建立模型來

幫助預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)中心或網(wǎng)絡(luò)的峰值負(fù)載，調(diào)整

CPU

頻率以便在需求下

降時(shí)降低用電量，還能夠在有可再生能源供應(yīng)時(shí)選擇性地增加工作負(fù)

載，從而有機(jī)會(huì)降低數(shù)據(jù)中心的碳排放量。（二）

開發(fā)存儲(chǔ)材料及工藝，促進(jìn)數(shù)據(jù)技術(shù)高效據(jù)

IDC

數(shù)據(jù)顯示，全球數(shù)據(jù)年產(chǎn)生量將在

2025

年達(dá)到175ZB。

為保存不斷增長(zhǎng)的海量數(shù)據(jù)，對(duì)存儲(chǔ)容量的需求亦成幾何式增長(zhǎng)，存

儲(chǔ)耗電量激增，高性能、低能耗存儲(chǔ)需求攀升。數(shù)據(jù)分級(jí)、冷熱數(shù)據(jù)分治、優(yōu)化存儲(chǔ)設(shè)計(jì)成為降低單位容量數(shù)據(jù)

成本和功耗、提升數(shù)據(jù)存儲(chǔ)效率和密度的有效方式。隨著數(shù)據(jù)量的爆

炸式增長(zhǎng)以及數(shù)據(jù)類型的日益細(xì)化，讓數(shù)據(jù)分級(jí)和冷溫?zé)釘?shù)據(jù)分治可

更好的降低存儲(chǔ)能耗。冷熱數(shù)據(jù)分治的原理就是將訪問次數(shù)多的熱數(shù)

據(jù)存儲(chǔ)到讀寫快的存儲(chǔ)介質(zhì)中，訪問次數(shù)少的冷數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在不經(jīng)常訪

問，生命周期長(zhǎng)的存儲(chǔ)介質(zhì)中，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分治降低存儲(chǔ)能耗。固態(tài)硬綠色算力技術(shù)創(chuàng)新研究報(bào)告（2024年）20盤存儲(chǔ)熱數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分治的降低能耗的關(guān)鍵點(diǎn)之一，固態(tài)硬盤（SSD）讀寫速度快、功耗低且發(fā)熱量少，更適合熱存儲(chǔ)。固態(tài)硬盤存儲(chǔ)介質(zhì)

有

FLASH

閃存芯片和

DRAM存儲(chǔ)芯片，閃存介質(zhì)存儲(chǔ)有高密度、高可靠、低延遲、低能耗等優(yōu)勢(shì)。目前，SSD

單盤容量已經(jīng)達(dá)到

30TB

以上，在同等應(yīng)用場(chǎng)景下，SSD

數(shù)據(jù)訪問比磁盤快

100倍左右，吞吐

量大

100倍，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力大幅提升，進(jìn)一步降低了存儲(chǔ)能耗。冷數(shù)

據(jù)的存儲(chǔ)介質(zhì)需要滿足生命周期長(zhǎng)，碳排放低等特點(diǎn)，這樣才能夠?qū)?/p>

現(xiàn)低碳節(jié)能的目的，常見的冷存儲(chǔ)介質(zhì)包括機(jī)械硬盤（HDD）、磁盤、

光盤等。機(jī)械硬盤讀寫速度相對(duì)較慢、使用壽命長(zhǎng)，適合冷存儲(chǔ)場(chǎng)景。

此外，磁帶、藍(lán)光光盤等載體也常用于溫、冷數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，磁帶生命

周期內(nèi)二氧化碳排放顯著低于硬盤并且磁帶可以大大減少電子垃圾

的數(shù)量。光存儲(chǔ)用電量?jī)H為磁盤陣列存儲(chǔ)的幾十分之一，能夠有效降

低數(shù)據(jù)中心PUE

值，是未來綠色數(shù)據(jù)中心建設(shè)行之有效的存儲(chǔ)介質(zhì)。合理的存儲(chǔ)設(shè)計(jì)是節(jié)能降耗的關(guān)鍵。存算分離架構(gòu)、高密度設(shè)計(jì)

以及風(fēng)液冷融合設(shè)計(jì)都可以大幅降低能耗。數(shù)據(jù)中心新型存算分離架

構(gòu)具備資源解耦以及細(xì)粒度的處理分工兩個(gè)關(guān)鍵特征。資源解耦可以

使

CPU、GPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)等組建為相互獨(dú)立的資源池，細(xì)粒度分工

可以使數(shù)據(jù)處理等CPU

不擅長(zhǎng)的任務(wù)被DPU等專用數(shù)據(jù)處理器替

代，可以實(shí)現(xiàn)能效比最優(yōu)組合。存算分離架構(gòu)將會(huì)大大提升資源利用

率，減少數(shù)據(jù)遷移。高密化設(shè)計(jì)上，專門設(shè)計(jì)的高密存儲(chǔ)型節(jié)點(diǎn)，密度達(dá)到傳統(tǒng)存儲(chǔ)服務(wù)器的

2-2.6

倍，結(jié)合存算分離架構(gòu)，同等容量下

帶來能耗節(jié)約10%-30%。風(fēng)液冷融合設(shè)計(jì)上，CPU

、GPU

等大功率綠色算力技術(shù)創(chuàng)新研究報(bào)告（2024年）21器件采用液冷，其他器件如存儲(chǔ)、內(nèi)存、電源采用風(fēng)冷冷卻，降低內(nèi)存、HDD等存儲(chǔ)關(guān)鍵部件的工作溫度，降低風(fēng)扇轉(zhuǎn)速，維護(hù)設(shè)備運(yùn)

轉(zhuǎn)性能，達(dá)到節(jié)能降耗的目的。數(shù)據(jù)融合技術(shù)、軟件編碼技術(shù)、數(shù)據(jù)重刪技術(shù)和探索系統(tǒng)協(xié)同節(jié)

能是業(yè)界研究的綠色技術(shù)熱點(diǎn)。數(shù)據(jù)融合技術(shù)，允許多云多業(yè)務(wù)共享

存儲(chǔ)系統(tǒng)的文件資源，減少數(shù)據(jù)搬遷和重復(fù)存儲(chǔ)，提升超過

30%的數(shù)

據(jù)處理效率，降低約

20%能耗。軟件編碼技術(shù)，在大數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景，

采用存算分離架構(gòu)后，利用數(shù)據(jù)糾刪碼（ErasureCode

，EC）技術(shù)替

代傳統(tǒng)三副本數(shù)據(jù)冗余，可以把磁盤利用率從

30%上下提升到約

90%

左右，降低能耗約

40%。數(shù)據(jù)重刪技術(shù)，利用定長(zhǎng)重刪、變長(zhǎng)重刪、

相似重刪算法把相同數(shù)據(jù)刪除，通過數(shù)據(jù)壓縮、壓緊算法把定長(zhǎng)的數(shù)

據(jù)塊優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)布局，節(jié)約存儲(chǔ)空間。借助閃存介質(zhì)帶來的

100倍

性能提升，目前業(yè)界已經(jīng)能夠在數(shù)據(jù)庫、桌面云、虛擬機(jī)等業(yè)務(wù)場(chǎng)景

實(shí)現(xiàn)

2-3.6倍的數(shù)據(jù)縮減率（重刪壓縮前數(shù)據(jù)總量/重刪壓縮后數(shù)據(jù)總

量），耗能節(jié)約

50%以上。探索存儲(chǔ)系統(tǒng)協(xié)同節(jié)能方式，可通過感知

存儲(chǔ)中不同控制器中

CPU

的業(yè)務(wù)壓力，動(dòng)態(tài)實(shí)現(xiàn)

CPU

降頻，甚至可

以根據(jù)大量業(yè)務(wù)運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)存儲(chǔ)不同時(shí)期的全局負(fù)載進(jìn)行建模，實(shí)現(xiàn)

預(yù)測(cè)式的精準(zhǔn)降頻、動(dòng)態(tài)節(jié)能。算力時(shí)代，運(yùn)營商存儲(chǔ)數(shù)據(jù)量龐大，需要對(duì)海量數(shù)據(jù)應(yīng)用先進(jìn)存

儲(chǔ)技術(shù)進(jìn)行節(jié)能優(yōu)化。中國移動(dòng)、中國聯(lián)通等利用存算分離技術(shù)創(chuàng)新，

大幅地降低了計(jì)算和存儲(chǔ)服務(wù)器消耗。中國電信天翼云自主研發(fā)的存

儲(chǔ)資源盤活系統(tǒng)HBlock，可以把通用服務(wù)器及其管理的存儲(chǔ)資源轉(zhuǎn)綠色算力技術(shù)創(chuàng)新研究報(bào)告（2024年）22換成高性能的虛擬存儲(chǔ)陣列，可被視為本地盤陣的替代品，用于本地?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)，幫助用戶提高資源利用率，優(yōu)化資源成本。（三）

應(yīng)用無損網(wǎng)絡(luò)介質(zhì)，推動(dòng)彈性網(wǎng)絡(luò)部署算力的傳輸和供給需以可靠的網(wǎng)絡(luò)連接為基礎(chǔ)。一方面，龐大用

戶規(guī)模的加速增長(zhǎng)離不開網(wǎng)絡(luò)傳輸設(shè)備的提速換代；另一方面，配合

云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等數(shù)字技術(shù)

和產(chǎn)業(yè)的融合應(yīng)用發(fā)展，打造無損高效的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)載服務(wù)能力，是在數(shù)

字經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展道路上需要邁出的關(guān)鍵一步。部署超低損耗光纖、實(shí)現(xiàn)全光接入網(wǎng)絡(luò)覆蓋是降低損耗、提升網(wǎng)絡(luò)傳輸效率的關(guān)鍵。超低損耗光纖常用于長(zhǎng)距離和高速光信號(hào)傳輸，

具有更低的損耗、更強(qiáng)的抗拉強(qiáng)度和更小的彎曲半徑，可以支持更遠(yuǎn)

的傳輸距離和更高的傳輸速率?，F(xiàn)網(wǎng)中光纜

G.652

光纖占比較高，超

低損大有效面積的G.654光纖正在加快落地應(yīng)用當(dāng)中，這種光纖在

1.55μm

處的損耗極小，僅有

0.18dB/km。G.654E

光纖的應(yīng)用，降低

了衰減和非線性等因素的影響，可以減少光放站和光再生中繼站的設(shè)

置，有效降低網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營成本。全光網(wǎng)是指光信息流在傳輸及交換時(shí)始

終以光的形式存在，而不需要經(jīng)過光/電、電/光轉(zhuǎn)換。相對(duì)于無線傳

輸和電域交換技術(shù)，全光網(wǎng)技術(shù)在單位比特公里傳輸能耗和單位比特

交換能耗方面，節(jié)能效果十分顯著。根據(jù)中國電信實(shí)際網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)，與

鏈狀密集波分復(fù)用（DWDM）系統(tǒng)相比，ROADM全光交換網(wǎng)可降低

大約

50%的能耗和機(jī)房空間、節(jié)約大約30%的成本。網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)適配技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)彈性智能技術(shù)可通過優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源利綠色算力技術(shù)創(chuàng)新研究報(bào)告（2024年）23用減少能源消耗。網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)適配技術(shù)在不降低網(wǎng)絡(luò)設(shè)備處理能力的情況下，通過動(dòng)態(tài)調(diào)整路由協(xié)議可以達(dá)到節(jié)能的目的。網(wǎng)絡(luò)設(shè)備可以根

據(jù)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載變化動(dòng)態(tài)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)接口速率，也可以通過計(jì)算網(wǎng)絡(luò)設(shè)備負(fù)

載動(dòng)態(tài)調(diào)整處理器的電壓與頻率，提高處理器能效。網(wǎng)絡(luò)設(shè)備協(xié)議節(jié)

能技術(shù)根據(jù)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的特點(diǎn)，動(dòng)態(tài)感知網(wǎng)絡(luò)流量的實(shí)時(shí)變化來動(dòng)態(tài)調(diào)

整路由，使得在網(wǎng)絡(luò)連通性和網(wǎng)絡(luò)性能等約束條件下使用的網(wǎng)絡(luò)資源

最少。網(wǎng)絡(luò)彈性智能技術(shù)可以根據(jù)需求動(dòng)態(tài)調(diào)整連接和帶寬，提升網(wǎng)

絡(luò)整體效率，實(shí)現(xiàn)整體節(jié)能的效果，例如

SRv6、FlexE技術(shù)。SRv6是

一種基于

IPv6

平面的源路由技術(shù)，SRv6

繼承了

SR（段路由）給網(wǎng)

絡(luò)帶來的所有好處，如簡(jiǎn)化協(xié)議、簡(jiǎn)化網(wǎng)絡(luò)（設(shè)計(jì)、部署、維護(hù)）、高

可靠性、源路由技術(shù)、SDN理念等，可以實(shí)現(xiàn)靈活的網(wǎng)絡(luò)互連。FlexE

（FlexibleEthernet，靈活以太）技術(shù)是基于高速

Ethernet接口，為滿

足高速傳送、帶寬配置靈活等需求而發(fā)展的技術(shù)，可以提供靈活、高

效、可靠的通信通道，支持多種業(yè)務(wù)處理和網(wǎng)絡(luò)切片，提升網(wǎng)絡(luò)性能

和資源利用率，有助于網(wǎng)絡(luò)的高效管理和運(yùn)營。四、綠色算力平臺(tái)層技術(shù)創(chuàng)新算力平臺(tái)是以數(shù)據(jù)中心算力設(shè)備的硬件算力為基礎(chǔ)，集成了系統(tǒng)、

應(yīng)用程序、算法等多樣化工具和軟件，給服務(wù)對(duì)象提供算力的平臺(tái)。

隨著算力產(chǎn)業(yè)鏈條脈絡(luò)逐漸明晰，利用平臺(tái)能力匯聚算力資源，以場(chǎng)景化、智能化實(shí)現(xiàn)算力供需精準(zhǔn)匹配，逐漸成為綠色化發(fā)展的關(guān)鍵。

要發(fā)揮全局資源調(diào)度優(yōu)化、產(chǎn)品開發(fā)簡(jiǎn)化和綠色監(jiān)測(cè)評(píng)估智能化等功

能，實(shí)現(xiàn)算力利用效率提高與平臺(tái)層面的綠色低碳。綠色算力技術(shù)創(chuàng)新研究報(bào)告（2024年）24（

一）迭代資源管理技術(shù)，調(diào)度綠色算力資源算力資源調(diào)度是根據(jù)不同的任務(wù)和計(jì)算需求，在算力平臺(tái)合理分

配和利用算力資源的過程，是提高算力利用效率，減少資源浪費(fèi)，保

證任務(wù)高效執(zhí)行的重要環(huán)節(jié)。當(dāng)前，我國算力產(chǎn)業(yè)已經(jīng)開始探索跨區(qū)

域及跨集群的算力資源調(diào)度平臺(tái)建設(shè)，根據(jù)規(guī)模大小及覆蓋范圍，可

分為全國性算力調(diào)度平臺(tái)和企業(yè)級(jí)調(diào)度平臺(tái)。虛擬化、池化技術(shù)是提高服務(wù)器利用率，減少能源消耗和碳排放

的關(guān)鍵技術(shù)要素。算力由芯片、服務(wù)器等

IT

設(shè)備生產(chǎn)出來后，在用

戶實(shí)際使用算力之前，還需通過算力平臺(tái)發(fā)揮銜接算力供需雙方的橋

梁作用，如何高效地將硬件算力轉(zhuǎn)化為軟件算力，匯集和統(tǒng)一硬件算

力是首要和關(guān)鍵，相關(guān)技術(shù)突破經(jīng)歷了算力虛擬化和算力池化兩個(gè)階

段。算力虛擬化，是在物理服務(wù)器硬件或主機(jī)操作系統(tǒng)上插入精簡(jiǎn)的

軟件層，該軟件層包含一個(gè)以動(dòng)態(tài)和透明方式分配硬件資源的虛擬機(jī)

監(jiān)視器。多個(gè)操作系統(tǒng)可以同時(shí)在單臺(tái)物理服務(wù)器上運(yùn)行，彼此之間

共享硬件資源。該技術(shù)能夠?qū)⒎?wù)器

CPU

的平均占用率提高

10%~

30％，實(shí)現(xiàn)服務(wù)器硬件資源整合，有效節(jié)能

20％～

50％。算力池化技術(shù)從虛擬化發(fā)展而來。當(dāng)前，算力逐漸由串行走向并

行、單核走向雙核、同構(gòu)走向異構(gòu)，異構(gòu)計(jì)算已經(jīng)成為計(jì)算架構(gòu)的主

流，資源管納的范圍從單個(gè)節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展到由算力網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)起來的全部算

力節(jié)點(diǎn)，將多個(gè)計(jì)算資源匯聚到一個(gè)池中，通過調(diào)度算法，按需靈活

調(diào)用任意程序，從而提高計(jì)算資源的利用率，降低能耗。算力池化的綠色算力技術(shù)創(chuàng)新研究報(bào)告（2024年）25一個(gè)重要特性是彈性伸縮。根據(jù)用戶需求的變化，算力平臺(tái)能夠自動(dòng)調(diào)整資源池的規(guī)模，增加或減少計(jì)算資源的數(shù)量，以滿足用戶的實(shí)時(shí)

需求。這種能力可以提高資源利用率，并降低用戶的成本。此外，容器化、容器編排、微服務(wù)化等云原生技術(shù)使得應(yīng)用程序更加輕量級(jí)、可移植和高彈性，從而實(shí)現(xiàn)了應(yīng)用程序的快速部署、擴(kuò)

展和縮減，進(jìn)一步減少了能源消耗和碳排放。谷歌開發(fā)的開源

Kubernetes平臺(tái)，通過有效管理容器和根據(jù)需求擴(kuò)展資源來優(yōu)化資源

利用，可以防止過度配置，并允許更好地利用基礎(chǔ)設(shè)施資源，從而實(shí)

現(xiàn)節(jié)省成本的作用。算力資源調(diào)度技術(shù)不僅適用于企業(yè)自用算力平臺(tái)幫助提高資源

管理效率，也適用于全國性或地區(qū)性算力平臺(tái)實(shí)現(xiàn)更大范圍的綠色。

企業(yè)自用算力平臺(tái)可以利用先進(jìn)的資源調(diào)度技術(shù)更好地管理和使用

計(jì)算資源，提高計(jì)算任務(wù)的效率和可靠性。算力產(chǎn)業(yè)鏈中上游企業(yè)依

據(jù)各自的算力資源優(yōu)勢(shì)紛紛布局建設(shè)企業(yè)算力平臺(tái)生態(tài)。廣東聯(lián)通天

穹算力調(diào)度平臺(tái)整合基礎(chǔ)、智能、超算算力，匯聚

AI

算法倉，實(shí)現(xiàn)一點(diǎn)供應(yīng)，構(gòu)建算網(wǎng)邊安一體化調(diào)度體系，實(shí)現(xiàn)算力資源統(tǒng)一管理，

推動(dòng)精準(zhǔn)匹配和按需獲取

4。阿里云推出智能計(jì)算解決方案“飛天智算

平臺(tái)”，適配多種芯片架構(gòu)，支持

X86、ARM

、GPU、NPU

等多種處

理器混合部署和統(tǒng)一調(diào)度，可以適配多種國內(nèi)自研芯片，并進(jìn)行應(yīng)用

優(yōu)化。對(duì)于覆蓋用戶范圍更廣的全國性或地區(qū)性算力平臺(tái)，資源調(diào)度能綠色算力技術(shù)創(chuàng)新研究報(bào)告（2024年）4

華彩杯算力應(yīng)用創(chuàng)新大賽優(yōu)秀案例26力可以幫助用戶以較低成本靈活地獲取和管理低碳綠色計(jì)算資源，降低資源的浪費(fèi)。這對(duì)于需要大量計(jì)算資源的應(yīng)用場(chǎng)景，如人工智能、

大數(shù)據(jù)分析等，具有重要意義。2023年，中國信通院搭建的中國算力

平臺(tái)·算力資源匹配平臺(tái)正式上線。該平臺(tái)匯聚算力資源、存力資源、

運(yùn)力資源等多元綜合算力，集算力供給與算力需求資源于一體，實(shí)現(xiàn)

算力供需雙方在平臺(tái)內(nèi)進(jìn)行算力交易，靈活調(diào)度算力資源，為促進(jìn)算

力資源的精準(zhǔn)配置和按需獲取奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。（二）

簡(jiǎn)化產(chǎn)品開發(fā)模式，優(yōu)化模型算法效率算力在經(jīng)過虛擬化和池化后，根據(jù)負(fù)載調(diào)用任意大小的算力成為

可能。計(jì)算架構(gòu)提供了一種可擴(kuò)展和適應(yīng)不斷變化的硬件和軟件環(huán)境

的方案。計(jì)算架構(gòu)可以屏蔽異構(gòu)硬件差異，減少用戶跨架構(gòu)編程的重

編譯和遷移代價(jià)，提供統(tǒng)一異構(gòu)硬件開發(fā)工具，并提供便捷化業(yè)務(wù)開

發(fā)和部署方式，實(shí)現(xiàn)算力的優(yōu)化配置和高效利用。無服務(wù)器與人工智能工具可幫助簡(jiǎn)化產(chǎn)品開發(fā)，實(shí)現(xiàn)算力資源高

效利用。無服務(wù)器（Serverless）是一種新型的計(jì)算架構(gòu)，它是一種基

于事件驅(qū)動(dòng)的計(jì)算模型，可以自動(dòng)擴(kuò)展和縮減計(jì)算資源，而無需用戶

管理服務(wù)器。無服務(wù)架構(gòu)廣泛服務(wù)于智能科學(xué)模擬、數(shù)字化政府治理、

平臺(tái)型算力共享等場(chǎng)景，提供安全可信的服務(wù)保障。它抽象了底層基礎(chǔ)架構(gòu)的細(xì)節(jié)，如服務(wù)器配置、網(wǎng)絡(luò)和操作系統(tǒng)管理，允許開發(fā)人員

只需專注于編寫和部署他們的功能即可。例如，

AWS

Lambda

和

Microsoft

Azure

可以允許企業(yè)在不提供或管理服務(wù)器的情況下運(yùn)行代

碼及使用計(jì)算資源。這種方法支持根據(jù)需求進(jìn)行自動(dòng)伸縮，通過僅在綠色算力技術(shù)創(chuàng)新研究報(bào)告（2024年）27需要時(shí)動(dòng)態(tài)分配資源來確保高效的

CPU

利用率。通過提高CPU利用率來達(dá)到高效利用算力資源，降低能耗的目的。在人工智能應(yīng)用開發(fā)中，人工智能應(yīng)用框架可以作為平臺(tái)架構(gòu)的

一部分，提供機(jī)器學(xué)習(xí)模型的開發(fā)、訓(xùn)練和部署服務(wù)。PyTorch

和

TensorFlow是目前最流行的深度學(xué)習(xí)框架，通過計(jì)算效率優(yōu)化、資源優(yōu)化和壓縮、硬件優(yōu)化和兼容性以及社區(qū)合作和共享等方面的努力，為綠色低碳化發(fā)展做出了積極貢獻(xiàn)。PyTorch

和

TensorFlow

等框架提

供了自動(dòng)微分功能，可以優(yōu)化和訓(xùn)練模型，減少手動(dòng)計(jì)算導(dǎo)數(shù)的復(fù)雜

性，提高計(jì)算效率。支持異步計(jì)算，同時(shí)進(jìn)行計(jì)算和數(shù)據(jù)傳輸，提高

計(jì)算效率，降低能源消耗。支持將大型模型拆分為多個(gè)部分，并在多個(gè)設(shè)備上并行計(jì)算，以加速模型訓(xùn)練和推理，降低整體能耗。提供了模型壓縮和量化的技術(shù)，通過減少模型參數(shù)的數(shù)量、使用低精度數(shù)據(jù)

表示和優(yōu)化存儲(chǔ)格式等方法，降低模型的能耗和計(jì)算復(fù)雜度。通過計(jì)

算圖優(yōu)化和分析技術(shù)，可以對(duì)計(jì)算圖中的操作進(jìn)行重排、合并和優(yōu)化，以提高計(jì)算效率和降低能耗。此外，通過內(nèi)存管理和數(shù)據(jù)重用，框架提供內(nèi)存管理機(jī)制和數(shù)據(jù)重用策略，避免不必要的內(nèi)存分配和數(shù)據(jù)復(fù)制，減少能源消耗。除

PyTorch

、TensorFlow

等人工智能框架外，還有些平臺(tái)軟件也針對(duì)大型

AI

模型的開發(fā)、訓(xùn)練進(jìn)行了優(yōu)化，例如開

源軟件

DLRover。當(dāng)前，業(yè)界正在探索無服務(wù)架構(gòu)和人工智能的協(xié)同效應(yīng)，以期進(jìn)一步提高開發(fā)效率與算力利用效率，實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新。在應(yīng)用產(chǎn)品設(shè)計(jì)和優(yōu)化上，還需要考慮發(fā)展綠色算法，優(yōu)化策略

和參數(shù)設(shè)置，降低代碼運(yùn)行能耗。編寫良好的代碼可以消除冗余計(jì)算，綠色算力技術(shù)創(chuàng)新研究報(bào)告（2024年）28減少不必要的循環(huán)。使用高效的算法，利用提供更快訪問和處理的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以提高應(yīng)用程序的整體性能，減少不必要的計(jì)算。高效的

內(nèi)存管理和緩存技術(shù)對(duì)于優(yōu)化也至關(guān)重要。內(nèi)存池、緩存和最小化內(nèi)

存碎片等技術(shù)可以幫助減少內(nèi)存開銷并提高應(yīng)用程序性能。以

OceanBase

為例，基于

LSM

Tree（Log-structuredMerge

Tree，

日志結(jié)

構(gòu)合并樹）的高級(jí)壓縮技術(shù)可以大幅降低存儲(chǔ)成本，支付寶某核心業(yè)

務(wù)從

Oracle

遷移到

OceanBase

后，數(shù)據(jù)壓縮了三分之二，由100TB

壓縮到33TB。此外，通過自研的高性能分布式事務(wù)處理引擎、SQL引擎以及負(fù)載均衡等機(jī)制，提升數(shù)據(jù)庫的運(yùn)行效率，在同等算力水平

上可以承載更多的業(yè)務(wù)負(fù)載，提升資源使用效率。（三）

完善環(huán)境監(jiān)測(cè)體系，實(shí)現(xiàn)智能動(dòng)態(tài)調(diào)優(yōu)算力平臺(tái)的能效監(jiān)測(cè)和評(píng)估功能用于監(jiān)測(cè)和管理能源消耗和碳

排放，結(jié)合數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)工作負(fù)載的優(yōu)化，旨在確保

數(shù)據(jù)中心及算力設(shè)備的能源效率，同時(shí)降低碳排放，實(shí)現(xiàn)綠色、低碳、

可持續(xù)的運(yùn)營效果。資源和碳排放監(jiān)測(cè)是實(shí)現(xiàn)低碳運(yùn)營的基礎(chǔ)。資源監(jiān)測(cè)是指對(duì)數(shù)據(jù)中心和算力設(shè)備的資源消耗進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和記錄，包括電力系統(tǒng)、制

冷系統(tǒng)、環(huán)境溫濕度、IT

資源、IT

負(fù)載、PUE

等方面的運(yùn)行概況，

通過實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)的關(guān)鍵指標(biāo)了解數(shù)據(jù)中心的資源消耗情況，發(fā)現(xiàn)任何異?；驖撛诘哪茉蠢速M(fèi)，并及時(shí)采取措施應(yīng)對(duì)。隨著業(yè)務(wù)發(fā)展中的低能耗要求提升，針對(duì)硬件算力資源，常見的監(jiān)測(cè)指標(biāo)從

CPU

利用

率、內(nèi)存使用情況、網(wǎng)絡(luò)流量、磁盤

I/O

等延伸至面向業(yè)務(wù)的綜合算綠色算力技術(shù)創(chuàng)新研究報(bào)告（2024年）29力效用指標(biāo)。實(shí)時(shí)監(jiān)控利用如剖析器和跟蹤工具，可以幫助確定

CPU高使用率的區(qū)域，并優(yōu)化相應(yīng)的軟件組件。其中，

CPU利用率是國際

通用的重要能效監(jiān)測(cè)指標(biāo)，國際標(biāo)準(zhǔn)化組織和國際電工委員會(huì)聯(lián)合制

定的

ISO/IEC

30134

系列標(biāo)準(zhǔn)對(duì)數(shù)據(jù)中心

CPU

利用率部分指標(biāo)及測(cè)

定方法進(jìn)行了規(guī)定，以微軟、谷歌、IBM、阿里巴巴、騰訊等為代表的一眾互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在日常經(jīng)營活動(dòng)中也會(huì)通過監(jiān)控

CPU

利用率各項(xiàng)指標(biāo)來優(yōu)化服務(wù)器任務(wù)完成情況及能效表現(xiàn)。監(jiān)控

CPU

利用率可以

了解服務(wù)器的工作負(fù)載以及算力利用效率情況，采用針對(duì)性技術(shù)對(duì)算

力資源進(jìn)行合理分配。碳排放監(jiān)測(cè)是對(duì)數(shù)據(jù)中心和算力設(shè)備的碳排放

進(jìn)行監(jiān)測(cè)和記錄。通過了解碳排放情況，可以采取措施減少碳排放，

實(shí)現(xiàn)低碳運(yùn)營。供電、制冷、服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)等產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)亟需梳理核算碳足跡，推進(jìn)算力全產(chǎn)業(yè)鏈綠色節(jié)能。能效分析和人工智能調(diào)優(yōu)是實(shí)現(xiàn)低碳運(yùn)營的關(guān)鍵。能效分析是對(duì)

數(shù)據(jù)中心的能源效率和性能進(jìn)行綜合分析。通過分析歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前數(shù)據(jù)，進(jìn)行資源分配決策、容量規(guī)劃和確定性能瓶頸。針對(duì)硬件算力

資源，通過收集系統(tǒng)日志以及關(guān)鍵的性能指標(biāo)，如響應(yīng)時(shí)間、吞吐量、并發(fā)連接數(shù)等，可以深入了解系統(tǒng)的運(yùn)行情況和潛在問題。日志分析

可以幫助定位故障、發(fā)現(xiàn)異常行為，并為性能優(yōu)化提供有價(jià)值的線索。

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析可以得出資源的利用率等情況，包括

CPU、內(nèi)存、存

儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)等方面，確定系統(tǒng)是否存在資源瓶頸，并優(yōu)化資源分配以提

高整體性能。人工智能調(diào)優(yōu)是指在數(shù)據(jù)中心環(huán)境中，結(jié)合大數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)綠色算力技術(shù)創(chuàng)新研究報(bào)告（2024年）30習(xí)、AI算法等人工智能手段分析系統(tǒng)及各個(gè)節(jié)點(diǎn)的負(fù)載情況，然后根據(jù)這些信息自動(dòng)調(diào)整任務(wù)的分配，使負(fù)載達(dá)到平衡。這使得系統(tǒng)能

夠及時(shí)響應(yīng)工作負(fù)載變化和需求波動(dòng)，幫助組織提前做出資源分配和

調(diào)度的決策，從而減少資源浪費(fèi)和縮短響應(yīng)時(shí)間，更有效地管理和優(yōu)

化其

IT

資源，提高性能并確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性，提供更好的用戶體驗(yàn)。

英國的

DeepMind公司用數(shù)據(jù)中心的歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，預(yù)

測(cè)未來數(shù)小時(shí)的溫度和工作負(fù)荷，實(shí)時(shí)推送出節(jié)能方案，削減了谷歌

數(shù)據(jù)中心制冷能源費(fèi)用達(dá)

40%。近年來，國內(nèi)數(shù)據(jù)中心開始引入

DCIM（DataCenterInfrastructure

management,數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施管理）系統(tǒng)，對(duì)樓宇設(shè)施、基礎(chǔ)設(shè)施

IT

設(shè)備進(jìn)行能耗實(shí)時(shí)監(jiān)控，保障數(shù)據(jù)中心的高效運(yùn)行。部分公司逐漸將人工智能技術(shù)融合能耗監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)算力需求精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。螞蟻集團(tuán)結(jié)合人工智能和大數(shù)據(jù)資源畫像能力，對(duì)上層業(yè)務(wù)應(yīng)用未來

24

小時(shí)

資源的使用需求進(jìn)行智能預(yù)測(cè)，并綜合異構(gòu)算力歸一、工作負(fù)載Serverless化、實(shí)踐平臺(tái)工程和配置代碼化等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)所需計(jì)

算資源的快速擴(kuò)縮容和統(tǒng)一調(diào)度，目前的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度超過

90%，并結(jié)

合性能持續(xù)優(yōu)化（Continuous

Profiling）的能力動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)分析和實(shí)時(shí)優(yōu)化，已節(jié)約數(shù)十萬核資源。五、綠色算力技術(shù)賦能經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展，高精尖科研和重點(diǎn)行業(yè)如工業(yè)、建筑、

金融、能源等對(duì)算力的需求與日俱增，需要處理大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和

決策。人們?cè)谌粘Ｉ钪袑?duì)智慧城市和人工智能生成內(nèi)容需求也在快綠色算力技術(shù)創(chuàng)新研究報(bào)告（2024年）31速增長(zhǎng)，消費(fèi)者對(duì)于便捷生活和趣味化娛樂有著越來越高的期望。但能耗和環(huán)境壓力也隨之而來，亟需綠色算力技術(shù)創(chuàng)新降低成本、提高效率，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)高質(zhì)量發(fā)展和綠色轉(zhuǎn)型同步進(jìn)行。（一）加速科研技術(shù)革命支撐科學(xué)研究的海量、高性能算力需求。高校和科研院所是基礎(chǔ)

研究、原始技術(shù)創(chuàng)新的策源地。高性能計(jì)算、理論研究和實(shí)驗(yàn)成為當(dāng)

今高校開展科學(xué)研究的三大支柱，特別是高性能計(jì)算已成為衡量學(xué)校

科研實(shí)力的重要指標(biāo)。隨著學(xué)校師生對(duì)高性能計(jì)算的算力需求不斷增

加，算力成為科研重要的計(jì)算資源和工具，助力基礎(chǔ)科學(xué)的研究。在

科研型教學(xué)模式的推動(dòng)下，建立一個(gè)高效可靠的高性能計(jì)算中心成為

高校信息化發(fā)展的重中之重。與此同時(shí)，人工智能正以前所未有的速

度向前發(fā)展，高校和科研院所作為我國發(fā)展人工智能技術(shù)的重要高地，

肩負(fù)著該領(lǐng)域人才培養(yǎng)、科學(xué)研究和科技創(chuàng)新的責(zé)任