REF610C11LCLR GOP2 D674A906U01 可以通过人工智能进行优化
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人工智能实施的基本(也是推荐的)第一步是使用该技术检测耗电设备。AI可以快速识别表现不佳的资产和存在维护问题的资产，这两种资产都会导致过度的功耗。在整个大型数据中心，这些类型的资产所浪费的电力会很快增加成本，并对环境产生重大影响。
冷却对于数据中心至关重要，尤其是因为温度热点可能会在最意想不到的时候出现。随着这些情况的恶化，计算机设备可能会开始出现故障，出现奇怪的异常情况，并浪费能源。此外，随着设备变热，其效率可能会降低，需要更多的能量来运行。这可能会导致一点效率下降螺旋。由于热点通常会逐渐恶化，它们可能会在相当长的时间内未被发现，从而导致潜在的严重问题。通过人工智能分析进行自动监控是一种早期检测热点的“最佳实践”方法，可提高运营效率和整体节能。新的认知能力也在发展和增强，以支持这种类型的发现。例如，人工智能驱动的视觉可以通过对热点异常的热成像检测来查明问题，允许机器视觉在某些情况下用改进的检测能力取代传统传感器。
增强的人工智能功能不断发展和演变，以最大限度地减少能耗，最大限度地减少停机时间，并最大限度地提高效率。人工智能正在帮助的一些较新领域必须平衡服务器之间以及给定服务器内多个CPU之间的负载，以最大限度地减少总体发热，从而减少功耗。数据中心的配电也可以通过人工智能进行优化。通过多变量模式的异常以及与电力输送相关的情境意识的整体分析检测到的相关异常是一个持续发展的领域。此外，传感器变得越来越多产，为AI提供了额外的“原材料”来执行进一步的分析，并提供更复杂的见解，以便数据中心可以继续扩展，同时使用更少的能源。
毫无疑问，可持续发展已经成为企业高管、投资者和政府的头等大事——事实上，许多美国大公司正在做出重大承诺。例如，脸书已经表示，到2020年底，其数据中心将100%使用绿色能源，而微软正在转向到2025年为其数据中心提供100%的可再生能源。数据中心是并将继续是我们生活的数据驱动型经济不可或缺的一部分；因此，找到减少碳排放的方法至关重要。这就是人工智能可以发挥主要作用的地方。通过优化运营和提高能效，人工智能可以确保数据中心变得更加可持续，因为世界正在继续向更绿色的全球经济发展。
