人工智能神经网络——Google节能新方案

数据中心是典型的能量黑洞，一个二十万台服务器的数据中心，可能体积不大，但能耗却相当于一个五十万人口规模的小型城市！Google作为互联网行业巨头，坐拥百万服务器，降低1%的能耗可以每年节约千万甚至上亿的电力成本。

近日，在Data Centers Europe 2014简报中，Google数据中心副总裁JoeKava介绍了一种基于人工智能的数据中心节能降耗新技术。通过采用神经网络算法，计算机可实现对数据中心PUE的预测，准确率可达99.6%。根据准确预测的PUE，数据中心就可以制定更优的运行方案，从而实现智能节能。

神经网络算法是一种自适应机器人：通过搜集对PUE有影响的各个参数（譬如冷机功率、服务器负载、水泵功率等）和PUE值的历史数据，自适应模拟出数据中心系统结构，并对此数据中心未来的PUE进行预测。之所以称之为神经网络，是因为这个自适应机器人结构和生物神经结构十分相似：

算法具有与生物神经元同样的工作模式，聪明的你看出算二者的相似点了没？

话说Google这个酷炫的智能控制算法，是由“天才小子” Jim Gao研究出来的，输入包含了服务器总负载、水泵、冷却塔、冷水机组、干式冷却器、运行中的冷水注水泵、冷却塔温度、湿球温度、户外湿度、风速、风向等19个变量。更加令人惊讶的是这样一个神奇的系统是Jim Gao在Google的20%自由工作时间中研究出来的！

虽然这个神奇的系统还没有投入到实际应用，但是作为一种前瞻性的技术，人工智能在数据中心自动化运营中潜藏的强大力量已经现出冰山一脚了呢！人工智能控制将把数据中心运行效率提高到一个全新的层次，可以想象这将是制造数据中心的工程师们难以企及的一场大变革。

后记：仰慕过Jim Gao的年轻有为，小WI陷入了深深的沉思，如果老板也给我20%的自由工作时间，小WI一定致力于帮助广大腾讯数据中心单身男女青年摆脱单身的伟大事业中去！此致，敬礼！