持续发展的数据中心冷却趋势

司是将人工智能(AI)技术应用在数据中心冷却方面的行业先驱。该公司于2016年在其数据中心设施采用了人工智能技术，并随着时间的推移不断改进。该人工智能系统每五分钟从大量传感器收集一次数据。然后，人工智能算法预测不同的行为组合对数据中心能源使用的正面或负面影响。

人们通常认为人工智能对数据中心较大的贡献可能与冷却有关，因为人工智能将加强冷却系统的温度控制，从而减少用于冷却的能量。与人工智能和数据中心冷却相关的另一个好处是，它可以在冷却系统出现故障并造成停机之前识别出冷却系统的问题。

很多人知道，在保持数据中心理想温度的同时降低运营成本至关重要。人工智能可以为此提供帮助。以谷歌公司为例，该公司无需人工干预即可保持数据中心有效冷却。此外，由于计划外数据中心停机的每分钟成本平均为9,000美元。可以理解，数据中心运营商希望尽可能地避免这些费用。

3、泵送两相冷却系统

当数据中心的温度高于传统的空气冷却和水冷系统所能达到的水平时，数据中心运营商通常会选择泵送的两相冷却系统。这是通过采用非导电、非腐蚀性液体蒸发热量进行冷却。

一些供应商提供的泵送两相冷却系统占用空间比传统冷却方案少50%。此外，泵送两相冷却系统相关的总能耗较小，因为这种冷却技术不需要采用冷却器或专用暖通空调系统。

在一篇研究论文中，科学家们阐述了使用磁力泵驱动的两相冷却系统的价值，他们发现当室内和室外温度分别为10℃和25℃时，制冷量分别达到3.429kW和9.241kW。此外，能效比(EER)显著高于传统制冷系统。

这样的冷却技术可以满足很多数据中心的需求。它可以让数据中心运营商可以减少其冷却足迹，提高能源效率，并获得足够的冷却能力。

4、在选择冷却解决方案时更多地认识到水资源短缺

在评估2019年数据中心发展趋势时，分析师表示，数据中心运营商将在保持数据中心设施有效冷却的同时减少用水量。尽管在一些地区运营的数据中心设施中，水资源并不面临短缺问题，但在全球水资源紧张的国家和地区，运营数据中心的组织提高这种认识是十分必要的。

如果这些地区的数据中心运营商仍然采用使用大量水资源的冷却解

（编辑：鞍山站长网）

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