Google超節能機房如何讓冷卻用電再省40%

Google近幾年開始在資料中心維運上，運用機器學習技術，也引進DeepMind的機器學習技術，來找出更有效的機房維運動態調整機制，以減少能源的消耗。（圖片來源／Google）

近來Google公布今年第二季資料中心的用電數據，他們旗下所有資料中心的耗電指標PUE值（Power Usage Effectiveness）過去12個月的平均值為1.12，這一季的PUE值更只有1.11，比平均值更低，也意味著更加省電。

根據國際機房認證組織Uptime在2014年的調查，全球資料中心的平均PUE值為1.7，但Google資料中心遠遠比全球水準，還來得省電許多，除了機房硬體設施的特殊設計之外，另一個近2年才曝光的關鍵省電作法，就是用深度學習來找出冷卻用電的優化關鍵。

日前，Google更是運用了AlphaGo開發公司DeepMind的機器學習技術，無須改變機房設計，只靠軟體動態調整，就能讓冷卻設備整體耗電減少40％的成效，Google補充，即使在不同規模的能源消耗環境，這項技術也有能有幫助。

Google過去10年一直想要找出更好的機房節能作法，靠軟體或演算法來優化維運正是其中一項研發重點。Google在2014年初花了數億美元買下DeepMind公司後，也嘗試將DeepMind的機器學習技術，引進自家資料中心管理。DeepMind在一篇部落格文章中，揭露了優化機房管理的三大挑戰和Google的對策。

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