机器学习如何推动数据中心发展？( 五 )_1、前言大数据革命引发了数据中心的爆

3、能源效率，更好的建筑计划和机器学习

有些人可能认为办公服务器比新的超大规模数据中心更有效率。或在破土动工并不必要地淘汰它们之前，应使用较旧的就地数据中心。这些想法有逻辑上的支持，独立服务器由其所有者处理，并且回收而不是更换，但是它们实际上并不起作用。现场服务器需要数据中心做的所有事情，因此公司在自己的服务器场上花费更多的钱，而不是使用远程中心所需的确切空间。而且，较旧的数据中心在构建时就没有考虑能源效率，因此，即使是看似新的数据中心也可能已过时。

图2：数据中心总用电量（十亿千瓦时/年）

美国能源部鼓励大规模实施能源效率。他们的“更好的建筑”计划邀请企业和数据中心减少能耗或使用可再生能源。诸如Google之类的大型科技公司率先采用了这种方式，通过机器学习系统来减少其数据中心的能耗。