2024年多主体数据中心算力-电力跨域协同优化报告.docx

ECE2024

华北电力大学

NORTMCNAEECTfoCPOWERUNVERSTY

多主体数据中心算力-电力跨域协同优化

丁肇豪

新能源电力系统全国重点实验室华北电力大学

2024.12.14

目录华北电力大学NORTMCNAEECTfoCPOWER

目录

华北电力大学

NORTMCNAEECTfoCPOWERUNVERSTY

1研究背景

2关键挑战和创新点

3模型方案

4算例分析

5结论与展望

研究背景ECE2024

华北电力大学

NORTHCNAELECToCPoWERUNVLRS/TY

数字经济时代的到来，数据中心已经成为支撑社会经济发展的重要新型基础设施，其能耗巨大，且占比持续增长。特别是以ChatGPT为代表的生成式人工智能的兴起，引发了数据中心能耗的新一轮飙升。

670520

670

520

426.8

314.5

226

166

124

100

0

2016201720182019202020212022

全国数据中心在用机架数(万架)

700

600

500-

400-

300

200

3000

3.13

2500

2.43

2.35

2000

1.781.86

2

1500

1000

500

0

20152016

全国数据中心用电量(亿千瓦时)数据中心用电量占比%

201720182019

1.51

0.50

3.5

3

2.5

20212022

2020

2.53

2.69

1.94

100797

100000

50000ChatGPT每天需要响应约1.95亿次查询请求，预计每天进行推理的耗电量为564兆瓦时，一年约消耗2.06亿干瓦时电力。

50000

228001287据波士顿咨询公司预估，到2030年，仅美国数据中心的电力消耗就将达到390太瓦时，约占美国全社会用电量7.5%。

22800

1287

0

ChatGPT-3ChatGPT-4

ChatGPT-3

ChatGPT-4ChatGPT-5

ChatGPT模型训练能耗(MWh)

ChatGPT

研究背景华北电力大学NORTMCNAELECTeCPoWERUNVELRSTYECE2024

研究背景

华北电力大学

NORTMCNAELECTeCPoWERUNVELRSTY

数据中心处理的计算任务类型多样，在线任务和离线任务具有不同计算特性，在时空多维度展现出灵活性。

■空间灵活性——在线任务

需要实时响应，时间延迟敏感，但多为轻量级计算，可以在不同地理位置数据中心间转移。

■时间灵活性——离线任务

处理时间长，对数据和资源依赖性强，异地转移难度大，可在满足服务水平协议(SLA)前提下适当推迟执行。

网页服务流式计算电商业务

计算任务空间转移

服务器

机器学习数据库服务(SQL)

机器学习

数据库服务(SQL)

因面囱廊

ChatGPT

调度后计算任务处理完成时间

离线离线

任务任务

到达时间时间转移截止时间

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研究背景华北电力大学NORTHCHNAEECrpc

研究背景

华北电力大学

NORTHCHNAEECrpcPoNERUNVERSTY

CloudOrchestration技术的发展为不同主体云运营商的开展合作提供了技术基础，使得多云数据中心能够实现在跨域市场信号(电力侧、算力侧)的引导下，协同调度任务并异地执行。从而可以改变数据中心能耗，降低整体运营成本，实现数据中心间资源的余缺互济，释放更大程度的灵活性。

任务转移

-

AWS

节点电价25.96$/MWh

节点电价

25.96$/MWh

节点电价16.96$/MWhkubernetes

节点电价

16.96$/MWh

节点电价

23.28$/MWh

DockerSwarm?

kubernetes/

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华北电力大学NORTHCHNAELECrpC