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分析人工智能和数据中心能源消耗
可能改变数据中心负载增长轨迹的一个关键不确定因素是生成式 AI 模型的使用。2022 年 11 月 30 日，OpenAI 发布了 ChatGPT，这激发了公众和企业的想象力。关于这些工具将得到多么广泛的使用以及它们将在多大程度上改变计算需求的证据才刚刚开始出现。据估计，这些早期的应用程序需要大约十倍的电力——从传统谷歌搜索的 0.3 瓦时到 Chat-GPT 查询的 2.9 瓦时——来响应用户查询。根据用户提示和其他新兴 AI 应用程序创作原创音乐、照片和视频可能需要更多的电力。全球互联网用户多达 53 亿，这些工具的广泛采用可能会导致电力需求发生重大变化。另一方面，历史表明，增加处理能力的需求在很大程度上被数据中心效率的提高所抵消。
替代燃料数据中心燃料特性比较
注释 [1] 标准化学式代表理想燃料。某些表值以范围表示，以代表现场遇到的典型燃料变化。 [2] GGE 表值反映了常见汽油基线参考（E0、E10 和吲哚认证燃料）的 Btu 范围。 [3] 必须考虑用于给车辆加油的仪表或分配设备的类型。对于使用科里奥利流量计分配 CNG 的快速加气站，这些流量计测量燃料质量并根据 GGE 报告分配的燃料，应使用磅/GGE 因子。对于按时加气站或使用以立方英尺为单位测量/记录的传统住宅和商业燃气表的其他应用，应使用 CF/GGE 因子。 [4] 请参阅压缩天然气汽油和柴油加仑当量方法，网址为 http://afdc.energy.gov/fuels/equivalency_methodology.html。 [5] E85 是一种高浓度汽油-乙醇混合物，乙醇含量为 51% 至 83%，具体比例取决于地理位置和季节。在寒冷气候下，冬季的乙醇含量较低，以确保车辆能够启动。根据成分，E85 的低热值从 83,950 到 95,450 Btu/加仑不等。[6] 锂离子电池密度为 400 Wh/l，摘自 Linden 和 Reddy 的《电池手册》，第 3 版，麦格劳-希尔出版社，纽约，2002 年。[7] 用于运输时，锂离子能量密度增加了 3.4 倍，以解释电动汽车传动系统相对于内燃机的效率提高。资料来源 (a) NIST 手册 44 – 质量流量计附录 E https://www.nist.gov/file/323701 (b) 第 78 届全国度量衡大会报告，1993 年，NIST 特别出版物 854，第 322-326 页。https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/Legacy/SP/nistspecialpublication854.pdf (c) 交通运输中的温室气体、管制排放和能源使用 (GREET) 模型。2023 年。输入燃料规格。阿贡国家实验室。伊利诺伊州芝加哥。 https://greet.es.anl.gov/ (d) R. McCormick 和 K. Moriarty，《生物柴油处理和使用指南 - 第六版》，美国国家可再生能源实验室 (NREL)，2023 年。https://afdc.energy.gov/files/u/publication/biodiesel_handling_use_guide.pdf (e) 美国石油协会 (API)，《醇和醚》，出版物编号 4261，第 3 版。（华盛顿特区，2001 年 6 月），表 2。 (f) 《石油产品调查：车用汽油》，1986 年夏季，1986/1987 年冬季。国家石油和能源研究所。 (g) 美国石油协会 (API)，《醇和醚》，出版物编号 4261，第 3 版。（华盛顿特区，2001 年 6 月），表 B-1。 (h) K. Owen 和 T. Coley。1995 年。《汽车燃料参考书：第二版》。美国汽车工程师协会。宾夕法尼亚州沃伦代尔。https://www.osti.gov/biblio/160564-automotive-fuels-reference- book-second-edition (i) J. Heywood。1988 年。《内燃机基础知识》。麦格劳-希尔公司。纽约。(j) 甲醇研究所。纯甲醇的物理性质。访问于 2024 年 3 月 14 日，网址为 https://www.methanol.org/wp-content/uploads/2016/06/Physical-Properties-of-Pure-Methanol.pdf (k) Foss, Michelle。2012 年。液化天然气安全与保障。经济地质局、杰克逊地球科学学院。德克萨斯大学奥斯汀分校。 (l) 能源信息管理局。“能源使用解释：运输能源使用。” https://www.eia.gov/energyexplained/use-of-energy/transportation.php (m) J. Sheehan、V. Camobreco、J. Duffield、M. Graboski 和 H. Shapouri。1998 年。生物柴油和石油柴油生命周期概述。NREL 和美国能源部 (DOE)。NREL/TP-580-24772。 https://www.nrel.gov/docs/legosti/fy98/24772.pdf (n) M. Wang。2005 年。燃料乙醇对能源和温室气体排放的影响。向 NGCA 可再生燃料论坛发表的演讲。阿贡国家实验室。伊利诺伊州芝加哥。https://www.researchgate.net/publication/228787542_Energy_and_greenhouse_gas_emissions_impacts_of_fuel_ethanol
私人/混合云 - 数据中心服务
ISG收集数据，以进行研究和创建提供商/供应商概况。 ISG Advisors使用了个人资料和支持数据来提出建议，并将任何适用的提供商/供应商的经验和资格告知客户，以外包客户确定的工作。 此数据是作为ISG Futuresource™流程和候选提供商资格（CPQ）流程的一部分收集的。 iSG可能会选择仅利用与某些国家或地区有关的收集的数据，以便其顾问的教育和目的，而不是生产ISG提供商LENS™报告。 这些决定将基于直接从提供商/供应商收到的信息的水平和完整性以及这些国家或地区经验丰富的分析师的可用性做出。 提交的信息也可以用于单个研究项目，也可以用于首席分析师将撰写的简报。ISG收集数据，以进行研究和创建提供商/供应商概况。ISG Advisors使用了个人资料和支持数据来提出建议，并将任何适用的提供商/供应商的经验和资格告知客户，以外包客户确定的工作。此数据是作为ISG Futuresource™流程和候选提供商资格（CPQ）流程的一部分收集的。iSG可能会选择仅利用与某些国家或地区有关的收集的数据，以便其顾问的教育和目的，而不是生产ISG提供商LENS™报告。这些决定将基于直接从提供商/供应商收到的信息的水平和完整性以及这些国家或地区经验丰富的分析师的可用性做出。提交的信息也可以用于单个研究项目，也可以用于首席分析师将撰写的简报。
数据中心与可再生能源和氢能的整合
这份为奥法利郡议会撰写的报告说明了数据中心运营商为何应考虑在爱尔兰中部地区设立数据中心。数据中心是全球互联网基础设施的重要组成部分，支撑着影响我们日常生活方方面面的数字革命。全球数据中心市场持续快速增长，并集中在几个主要枢纽：重要的欧洲市场包括都柏林、法兰克福、伦敦、阿姆斯特丹和巴黎。出于一系列战略和财务原因，数据中心运营商越来越多地寻求在远离这些枢纽的地方开发新设施，这是一个复杂且多方面的决策过程。相反，数据中心的发展有多种有利的经济因素，因此对爱尔兰中部地区（奥法利郡、朗福德郡、韦斯特米斯郡和莱伊什郡）来说是一个积极的机会，这些郡距离都柏林数据中心枢纽不到 75 英里。中部地区为数据中心开发商提供了极具吸引力的优势，其基础如下：
数据中心快速参考指南
一致的恒定功率对数据中心至关重要，但是您的UPS系统仅与维持其电池一样好。enersys®构建了广泛的电池系统，专门设计用于处理当今复杂的在线和双转换UPS备用电源系统的需求。
量子至上：数据中心转型
量子计算机最近在超越传统计算机方面取得了重大进展。例如，仅使用 54 量子比特处理器，量子计算机就能够在 200 秒内完成目标计算，而传统计算机通常需要至少 10,000 年才能完成。由于量子计算机如此强大，我们当前的加密标准可能会在几分钟内被破解。这将导致数据中心基础设施发生变化，使用量子网络和量子安全，能够直接与量子计算机交互，同时保持数据安全。量子计算机也非常高效；量子处理器使用大约 1.5kW 的功率，而普通服务器机架使用 5 到 10kW 的功率。在 1.5kW 中，大部分功率仅用于冷却目的。这种转变将推动数据中心进入传统计算机无法实现的新用例。
数据中心下一代防火墙用例 - ...
•数据中心WAN网关 - 这是您控制谁以及可以访问公司资源的数据中心的主要入口。使用博物馆中的美术类比，这是必须达到可用性和安全之间的平衡的地方。此外，您可以控制谁可以访问数据中心的数据。这是您的第一道防线，wan网关数据中心的访问策略必须与边缘的用户策略保持一致。
重建煤炭发电厂：数据中心
•互连的电点：退休或退休的煤炭发电厂背后与网格相互联系的点，该网格由物理基础设施及其使用的权利组成。在现有的互连点连接新的负载或发电资源可能需要进行互连研究，并可能进行一些设备升级，但预计要比试图构建并连接到新的互连点要快，便宜[3]。像数据中心这样的新大量负载可能会在访问网格时面临多年延迟[4]。新发电机还可以面临延迟，并需要进行大量的传输升级。一些网格操作员已经加速了在退休设施中替换生成的互连过程，这是一种与煤重开发兼容清洁能源的途径[5]。
在数据中心部署液体冷却
电力团队还应分析基础设施，看它是否可以适应更耗电的工作负载，例如人工智能。IT、设施和电力等更大的团队应审查物理空间，看架空地板是否能支撑新电力和混合冷却系统的总重量，并确定管道的接入路线。还应检查设施是否需要对现有基础设施进行维护，因为现有管道或设备可能受到污染或质量下降，从而导致效率低下或故障。联合团队应审查现场供水情况，确定其是否适合用于计划中的液体冷却系统。最后，应解决任何安全法规合规问题，以确保新解决方案符合标准且安全使用。