原标题：不需人力介入冷却系统，Google资料中心靠AI加强能源使用效率
图片来源:去年10月时，Google公布了资料中心耗电指标PUE值，达到1.11的高效率。利用了DeepMind机器学习，让冷却设备耗电减少了40％。在2016年起，该公司结合了AI技术，开发了自家资料中心专用的推荐系统，改善Google资料中心的能源效率。而近日Google又有新突破，现在无需人力介入该推荐系统，AI可以直接控制资料中心冷却系统，降低人力维运介入的程度。比较原先的推荐系统，现在由AI主导后，可以直接调整冷却系统的运作。
Google也进一步解释当中的运作原理。每隔5分钟，该系统从当地资料中心内布建的感测器，捞取运作资料，并且汇入神经网络中，预测未来维运工作对能源消耗带来的影响。评估多种可能组合后，系统会拣选出最佳解，在符合安全限制下，同时又能满足最小耗能的条件。接着本地资料中心冷却系统，便自动套用AI设计出的新规则，调整冷却系统的运作。
为了考量安全性及稳定性，在设计该AI推荐系统时， Google团队也刻意设下门槛，限定能源使用改善的界线，在风险与节能间，寻找平衡。目前系统上线几个月，不过已经带来非常成效，根据Google揭露的数字，套用新AI推荐系统后，能源节省率又再提高了30％。
为提高稳定度，Google也设计了8种机制，确保AI系统正常运作。除了持续监控、自动故障转移，以及加强云端AI与实体基础架构沟通外，Google也有设定两层认证机制（Two-layer△verification），当云端AI运算出一套最佳解后，会将结果传送至本地资料中心，接着，本地资料中心会再重新进行验证。虽然此方法看似多余，不过Google表示，二层认证机制可以确保维运人员掌控权。再者，本地资料中心维运人员，可以决定何时要终止AI掌控模式。此时，本地系统会脱离云端AI的控制，掌控权转移至本地中控系统。
Google资料中心承载该公司许多重要业务，包含Google搜寻、Gmail、YouTube等服务。Google表示，利用AI改善能源效率的出发点，主要希望能改善二氧化碳排放，改善气候变迁带来的影响。
Google秀出利用该推荐系统的成效，从2017年9月开始至今年6月，利用AI控制冷却系统数个月来，资料中心的节能幅度从12％成长至30％。图片来源：Google
相关：
HPE联手美国国家再生能源实验室，打造可回收97%排放废热的节能超级电脑Eagle
图片来源: 美国国家再生能源实验室 日前HPE与美国能源部（Department△of△Energy，DOE）旗下的桑迪亚国家实验室合作，推出运算力超过2.3PFLOPS的Arm架构超级电脑。近日该公司又与DOE展开一桩新合作案，这次轮到美国
重返中国动作频频，Google传和中国业者商谈合作设立云端资料中心
示意图，与新闻事件无关。 图片来源: Google 继上周传出Google有意以自我审查版的搜寻服务重返中国市场后几天，彭博报道，Google将通过和腾讯等公司合作的方式，重新在中国设立云端资料中心。报道引述不具名消息来
中煤能源(01898.HK)发盈喜，预料今年上半年纯利增加约38%至53%，升至31.5亿元至35亿元人民币，主要因为集团配合供给侧结构性改革，提高品质效益，严格控制成本及开拓市场，以提升运营效率和经营品质。
Google在新加坡打造第三座资料中心，采用机器学习降低耗能
图片来源: Google Google正在积极拓展全球基础建设的建置，于7月时，才宣布将建置横跨大西洋，连接美国与法国的私有海底光纤电缆Dunant，在新加坡建立第三座资料中心，以因应东南亚地区不断成长的网络需求。根据Goog
实时热点财政部发布关于节能新能源车船享受车船税优惠政策的通知,减半征收车船税的节能乘用车应同时符合以下标准:获得许可在中国境内销售的排量为1.6升以下(含...为促进节约能源、使用新能源的汽车、船舶产业发展,根