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DeepMind声称通过AI为Google全球机房节能15%的新闻有多少可信度?

在DeepMind的官网blog里[3],提到了Google使用DeepMind提供的AI技术,在机房的能耗上获得了大幅的削减,对应于PUE(Power Usage Effectiveness[19])的减少。具体来说,通过build了一个Machine Learning的模型,对机房的PUE指标[14]趋势进行预测,从而指导制冷设备的配置优化,减少了闲置的用于制冷的电力消耗。从[3]里public出的指标来看,这项技术能够为Google减少15%的数据中心整体耗电量。而从[15]的数据来看,2014年,Google全年的电力消耗已经达到了4,402,836 MWh,这个数字相当于30多万美国家庭一年的电力消耗。所以15%的整体耗电量节省可以映射成上亿美元的资金节省[4](对于这里节省的具体数字,我会有一些concern,认为实际的电量节省没有这么显著,我结合具体数字,估算的电力节省大约在5百万美元左右,在文末会有一些对应的细节分析)。 这是一个看起来很让人amazing的数字,从[5]里,能够看到一些更有趣的数字: 从2000年到2005年,全美的机房电力消耗累积增加了90%; 从2005年到2010年,全美的机房电力消耗累积增加了24%; 从2010年到2014年,全美的机房电力消耗累积只增加了4%。 而从[7]里,我们能够看到,服务器数量的增长速度可是显著高于上面的电力消耗增长数字: 2000年到2005年,服务器年复合新增率是15%(累积增长率100%); 2005年到2010年,服务器年复合新增率是5%(累积增长率27%); 2010年到2014年,服务器年复合新增率是3%(累积增长率12%)。 考虑到每年服务器的折旧淘汰率,不能简单地把服务器数量增长率与机房电力消耗增长率进行对比。不过,还是能够看到机房电力消耗的增幅持续下降的趋势要比服务器数量增幅的下降趋势更为明显。这从[7]里提供的一个关于机房能耗的趋势图可以更为直观地感受到:

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