在“可持續(xù) 共未來”2023英特爾可持續(xù)發(fā)展高峰論壇上，英特爾全方位展示其如何攜手生態(tài)伙伴推動冷板方案標準化，并通過將綠色數據中心技術框架升級至2.0版本，以及圍繞處理器、系統(tǒng)及軟件與工具等創(chuàng)新，助推數據中心低碳、高能效可持續(xù)發(fā)展。

會上，英特爾數據中心與人工智能集團副總裁兼中國區(qū)總經理陳葆立指出：“受高算力需求和數據要素帶動影響，數據中心低碳化刻不容緩。基于此，英特爾一方面開發(fā)多樣化創(chuàng)新的性能優(yōu)化技術以降低自身運行的碳足跡，同時亦攜手生態(tài)伙伴推動跨價值鏈的碳排放承諾和行動，旨在實現提高能效和利用率的雙重目標，助力數據中心大步邁進可持續(xù)發(fā)展時代。”

英特爾作為主要貢獻者，攜手業(yè)界20余家生態(tài)伙伴共同編纂并于近期發(fā)布冷板液冷團體標準，旨在基于多家生態(tài)伙伴的液冷技術深厚實踐經驗，通過規(guī)范服務器及相關設備對液冷系統(tǒng)中冷板的設計、結構、性能、環(huán)境適應性的技術要求，以及簡化設計與替代材料的選擇等，從全產業(yè)鏈維度推動冷板方案標準化與成本優(yōu)化，進一步降低產業(yè)與技術門檻，加速冷板液冷技術應用與方案落地。同時，基于英特爾最新一代數據中心平臺，英特爾亦與本地服務器廠商展開浸沒式液冷系統(tǒng)合作與創(chuàng)新，并將把相關經驗和技術內容向廣大生態(tài)伙伴分享，以期推動和加速浸沒式液冷解決方案落地。

(資料圖)

為助力生態(tài)伙伴打造更低碳節(jié)能的解決方案和參考設計，英特爾將綠色數據中心技術框架由1.0升級至2.0，該2.0版本不僅進一步覆蓋隱含碳排放，同時也細化運營碳排放的維度。該框架在原有的高能效與高功率密度、先進散熱技術和基礎設施智能化三個垂直領域，以及XPU、服務器、機架、數據中心四個水平方向的基礎上，新增材料和可循環(huán)設計模塊，旨在將可持續(xù)理念深入貫穿至源頭的原材料及設計中，通過模塊化服務器設計、可降解PCB及負責任材料計劃等，大幅降低數據中心整體生命周期的能耗。值得注意的是，在隱含碳排放中，英特爾創(chuàng)新性地提出創(chuàng)建模塊化服務器，并攜手生態(tài)伙伴合力打造通用開放服務器平臺（OCSP），并發(fā)布OCSP模塊化規(guī)范。截至目前，已有100多位本地生態(tài)伙伴加入OCSP社區(qū)，且多家廠商已推出或正在研發(fā)符合OCSP規(guī)范的主板、機箱和其他模組。

值得注意的是，英特爾致力于打造具備能效比的數據中心處理器，為低碳數據中心基礎架構筑基。今年1月發(fā)布的第四代英特爾^?至強^?可擴展處理器，是英特爾迄今為止最具能效比的數據中心處理器。其本身的設計也在各環(huán)節(jié)內置多種提高能效的技術，如新的優(yōu)化電源模式可以為某些工作負載帶來高達20%的插槽節(jié)能，而對性能的影響僅有不到5%¹；其內置的面向不同工作負載的加速器引擎，可帶來平均2.9倍²的能效提升，對AI工作負載更能帶來高達14倍³的能效提升。而得益于其優(yōu)異的性能表現，該款數據中心處理器現已被諸多生態(tài)伙伴廣泛應用于多樣化工作負載中。

此外，提升供電板塊效率亦有助于降低數據中心碳排放，基于此英特爾也積極攜手生態(tài)伙伴從加速48v配電架構應用、以電源匯流排方案提升主板電源效率等維度，創(chuàng)新數據中心電源節(jié)能解決方案。而對于存量數據中心及基礎設施，英特爾也通過軟件與工具優(yōu)化為其提供了可持續(xù)發(fā)展的新途徑。其中，英特爾^?智慧節(jié)能解決方案基于模塊化的軟件設計理念，可通過軟件和AI模型進行預測和干預，進而提升整體運行能效。

目前，英特爾已聯手多家生態(tài)伙伴實現數據中心系統(tǒng)和平臺級創(chuàng)新及應用。肩負在整個價值鏈上推動碳減排的使命，英特爾不僅將以穩(wěn)健執(zhí)行力把低碳深入貫徹至數據中心產品生產、設計等全流程中，也將持續(xù)攜手中國本地生態(tài)伙伴通力合作，打造基于實際需求的多樣化解決方案，共朝高能效、高算力、高技術、高安全的低碳數據中心邁進。

¹ 第四代英特爾^?至強^?可擴展處理器優(yōu)化電源模式開啟時比關閉時系統(tǒng)節(jié)能可高達20%，包括SpecJBB、PECINT 和 NIGNX key handshake等特定工作負載。

² 如下工作負載的幾何平均值：RocksDB（IAA vs ZTD）、ClickHouse（IAA vs ZTD）、SPDK大型媒介與數據請求代理（DSA vs開箱即用）、圖像分類ResNet-50（AMX vs VNNI）、物體識別SSD-ResNet-34（AMX vs VNNI）、QATzip（QAT vs zlib）。

³英特爾^?高級矩陣擴展（英特爾^?AMX）加速器在物體識別SSD-RN-34（AMX vs FP32）的工作負載上帶來的能效提升。

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