2021年11月25日,在一年一度的CDCC第九届数据中心标准峰会上,“智能DC,预建未来——华为低碳数据中心专场论坛”成功举办,携手数据中心行业专家、技术大咖以及合作伙伴,共同探讨“双碳”战略背景下数据中心建设与发展的无限可能。
其中,会上重磅发布的《数据中心智能融合电力模块技术白皮书》,是在智能融合的理念引领下,基于多年技术创新与经验积累,由华为数字能源技术有限公司联合中国移动通信集团设计院有限公司、中国建筑设计研究院有限公司、北京易华录信息技术股份有限公司,以及凝聚众多行业领袖、业界专家等各方智慧,共同编制完成。
《数据中心智能融合电力模块技术白皮书》发布仪式
此外,在这场低碳数据中心专场论坛上,大咖云集,齐聚一堂,在交流与分享中碰撞思想火花。
费珍福,华为数字能源技术有限公司数据中心能源 总裁
华为数字能源数据中心能源总裁费珍福在致辞中表示:未来三、四十年数据中心产业呈现智能化、低碳化两个“确定性”的大趋势。华为将坚持开放合作的策略,从技术、产品、产业各个层面,携手更多客户、合作伙伴,同时与产业组织、标准组织等积极开展全方位合作,共建更为广阔美好的绿色未来。
张浩,上海市能效中心节能产业部主管
随着“双碳”时代的来临,政府将对数据中心建设运行实施全生命周期管理,包括建立数据中心节能标准体系、数据中心常态化能源和碳排放统计管理制度,构建数据中心能效监测管理平台,推广数据中心先进技术,引导数据中心智能运维升级,开展数据中心绿色化水平评价等一套闭环的管理评价体系,引导整个行业向绿色、低碳、智能的方向发展。
沈巍,上海邮电设计咨询研究院有限公司数字基建设计院 副院长
数据中心积极采用间接蒸发冷、一体化供电、装配式绿色建筑以及AI智能调优等低碳节能技术,同时考虑绿能使用、碳交易等吸碳方案,建立循环改进的碳管理系统,打造全生命周期可监控、可衡量、可管理的“零碳”数据中心。
孙岩飞,华为数字能源技术有限公司数据中心能源预制模块化 营销总监
数据中心从能用时代走向好用时代,FusionDC预制模块化数据中心,通过智简融合,以预制品牌机实现所建即所得,全生命周期极简部署、绿色低碳、数字化、安全可靠。
李庆委,华为数字能源技术有限公司数据中心能源DC智能供电 总经理
华为新一代智能融合电力模块方案作为低碳数据中心首选方案,主要体现在:通过供配电链路的优化,链路效率从94.5%提升到97.8%,实现高效节能;通过核心部件的创新设计,占地节省40%,实现融合高密;通过一体化预制,交付时间从两月缩短至两周;通过管理系统的AI加持,变被动维护为预测性维护,实现极致可靠。
姜蔚赟,上海东方网共享智能科技有限公司 常务副总经理
华为深度融合电力模块解决方案不仅给给东方网共享智能云数据中心带来了可靠安全的供电保障,还缩短了交付时间,减少了供电系统占地面积以及提升了链路效率,为A级机房提供了最佳的供电解决方案。
王刚,华为数字能源技术有限公司数据中心能源DC智能温控 总经理
华为推出了全新一代间接蒸发冷却解决方案EHU,通过暖通融合、冷电融合和AI节能,在CLF、出电率、可靠性等关键指标上取得新的突破:TTM由6个月降低至3个月,出电率提升3%,谐波由30%降低为5%,CLF降低10%。目前已广泛应用于海外多个国家和国内多个区域。未来华为将持续创新,推动行业发展,助力数据中心低碳目标实现。
薛成林,天津江天数据科技有限公司 IDC建设总经理
江天数据环京大数据产业天津基地,致力于成为区域内绿色节能、高效可靠的先进数据中心。在制冷系统的选择上,基于技术性和经济性的综合分析,最终选择了华为间接蒸发冷却解决方案,该方案具备极简交付、绿色节能、智能调控、安全运维的特点。目前项目处于设备调试阶段,即将交付运行。未来,江天数据期待与华为展开更深入的合作。
在“双碳”背景下,绿色节能、可持续发展将会是数据中心行业发展的主旋律。接下来,华为数字能源将携手更多合作伙伴持续创新,为推动数据中心产业健康发展共同付诸努力,共赢双碳新机遇,共创新技术,共拓新征程。
好文章,需要你的鼓励
这项研究提出了ORV(占用中心机器人视频生成)框架,利用4D语义占用作为中间表示来生成高质量的机器人操作视频。与传统方法相比,ORV能提供更精确的语义和几何指导,实现更高的时间一致性和控制精度。该框架还支持多视角视频生成(ORV-MV)和模拟到真实的转换(ORV-S2R),有效弥合了虚拟与现实之间的差距。实验结果表明,ORV在多个数据集上的表现始终优于现有方法,为机器人学习和模拟提供了强大工具。
这项研究由Writer公司团队开发的"反思、重试、奖励"机制,通过强化学习教导大型语言模型生成更有效的自我反思内容。当模型回答错误时,它会生成反思并二次尝试,若成功则奖励反思过程。实验表明,该方法在函数调用和数学方程解题上带来显著提升,最高分别改善18.1%和34.7%。令人惊讶的是,经训练的小模型甚至超越了同家族10倍大的模型,且几乎不存在灾难性遗忘问题。这种自我改进技术为资源受限环境下的AI应用开辟了新方向。
FuseLIP是一项突破性研究,提出了通过早期融合离散标记实现多模态嵌入的新方法。与传统CLIP模型使用独立编码器不同,FuseLIP采用单一编码器同时处理图像和文本标记,实现了更自然的模态交互。研究证明,这种早期融合方法在多种多模态任务上表现优异,特别是在需要理解图像结构而非仅语义内容的任务上。研究还开发了创新的数据集和评估任务,为多模态嵌入研究提供了宝贵资源。
ByteDance与浙江大学合作开发的MERIT是首个专为多语言多条件语义检索设计的基准数据集,包含320,000条跨5种语言的查询和135,000个产品。研究发现现有模型在处理多条件查询时过度关注全局语义而忽略特定条件元素,为此提出CORAL框架,通过嵌入重建和对比学习相结合的方式,使检索性能提升45.9%。这项研究不仅识别了现有方法的关键局限性,还为多条件交错语义检索领域的未来研究奠定了基础。