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高性能算力中心能效优先的资源调度机制1

高性能算力中心能效优先的资源调度机制

摘要

随着数字经济的快速发展，高性能算力中心作为国家关键信息基础设施，其能耗问

题日益凸显。本报告系统研究了能效优先的资源调度机制，旨在通过智能化调度算法和

系统优化，实现算力中心能源效率的显著提升。报告首先分析了当前算力中心能耗现状

及存在问题，指出传统调度机制在能效管理方面的不足。随后，基于热力学定律、排队

论和机器学习等理论基础，构建了多维能效评估模型和动态调度框架。技术路线部分详

细阐述了从数据采集、能效建模到算法优化的全流程实施方案，包括基于深度强化学习

的自适应调度算法和跨层级协同优化机制。通过仿真实验和案例分析，验证了所提机制

可降低15%20%的PUE值，提升30%以上的资源利用率。报告还全面评估了实施风

险并提出了相应的保障措施。研究表明，能效优先的资源调度机制不仅能显著降低运营

成本，还能助力国家”双碳”目标的实现，具有重大的经济和社会价值。

引言与背景

1.1研究背景与意义

高性能算力中心作为支撑人工智能、大数据处理、科学计算等前沿应用的核心基础

设施，其规模和数量正以年均20%以上的速度增长。根据中国信息通信研究院发布的

《算力中心白皮书》，截至2023年，我国算力中心总规模已超过500万标准机架，年耗

电量突破2000亿千瓦时，占全社会用电量的2.5%以上。随着”东数西算”工程的全面实

施和算力需求的持续攀升，预计到2025年，算力中心能耗将占全国总用电量的5%左

右。这种高能耗特征不仅带来巨大的运营成本压力，也与我国”碳达峰、碳中和”的战略

目标形成明显矛盾。

在传统算力中心运营中，资源调度主要关注性能指标如任务完成时间、吞吐量等，

而对能源效率的考虑相对不足。这种”性能优先”的调度模式导致大量能源浪费：一方面，

为应对峰值负载而过度配置的资源在多数时间处于低效运行状态；另一方面，缺乏对服

务器、冷却系统等组件的协同优化，造成整体能效低下。据行业统计，我国算力中心平

均PUE（PowerUsageEffectiveness）值约为1.6，远高于国际先进水平1.2，节能潜力

巨大。

因此，研究能效优先的资源调度机制具有多重意义：在经济效益层面，可显著降低

算力中心运营成本，按当前电价计算，每降低0.1的PUE值，一个10MW规模的算力

中心每年可节省电费约500万元；在环境效益层面，可减少碳排放，助力国家双碳目标

实现；在技术发展层面，可推动绿色计算技术的创新，提升我国算力基础设施的国际竞

争力。

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1.2国内外研究现状

国际上，能效优化研究已从单一组件节能发展到系统级协同优化。美国劳伦斯

伯克利国家实验室提出的”能源感知计算”框架，通过工作负载预测和动态电压频率调

整(DVFS)技术，实现了服务器级能耗降低1520%。欧盟”Horizon2020”计划资助的”

GREENEDGE”项目，开发了基于机器学习的跨层级能效管理系统，在测试环境中将

PUE降至1.15以下。谷歌公司开发的DeepMindAI系统，通过预测冷却需求并动态

调整制冷设备，将其数据中心的PUE降低了40%，达到1.06的行业领先水平。

国内研究起步较晚但发展迅速。清华大学提出的”能效感知的虚拟机调度算法”，通

过整合服务器能耗模型和任务特征，在保证服务质量的前提下实现了25%的能耗降低。

中科院计算所开发的”算力中心能效管家”系统，利用数字孪生技术实时监控和优化能源

流，在多个试点算力中心取得了良好效果。阿里巴巴达摩院研发的”液冷+智能调度”

一体化方案，结合浸没式液冷技术和强化学习调度算法，将新建数据中心的PUE控制

在1.1以下。

然而，现有研究仍存在若干不足：一是多数方案侧重于局部优化，缺乏跨服务器、

网络、存储和冷却系统的全局视角；二是实时性不足，难以应对算力需求的快速变化；

三是缺乏标准化能效评估体系，不同方案间难以直接比较。本报告将针对这些问题，提

出系统化的能效优先资源调度机制。

1.3研究内容与方法

本报告围绕”能效优先”这一核心理念，从理论模型、技术路线和实施方案三个维度

展开研究。