8月29日，南方电网公司联合中国电力企业联合会、中国信息通信研究院举办的“电力算力协同暨电力数据要素市场发展”交流活动在贵州省贵阳市举行。在“电力算力协同发展”圆桌对话环节，多位权威专家与学者围绕“电算协同”定义、必要性及实施路径，以及数据中心绿色化、现阶段技术发展情况和未来发展重点方向等议题展开讨论。

　　中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副所长 李洁：

　　电力需求增长促进电算协同发展

　　据中国算力平台统计测算，2023年中国数据中心用电量约1500亿千瓦时，占全社会用电量的1.6%。中国算力市场规模平均增速达到30%，数据中心用电年增速约15%，全社会用电年均增长6%以上。如此大规模的电力市场带动下，算力对电力的需求增长将更加迅猛。

　　在政策和市场需求引导下，中国算力呈现集约化、大规模发展态势。目前，八大枢纽节点数据中心的机架规模占比超70%，伴随人工智能、大模型发展，局部地区面临的电力需求压力更大。此外，相关政策文件提出，八大枢纽节点绿电占比超过80%。

　　数据中心有很好的调峰优势，如何充分利用其在时间和空间上的调度特性，值得探索。未来，电算协同需在多维度进行。

　　中电联统计与数据中心主任 侯文捷：

　　持续统筹电力和算力关系

　　我国数据中心正面临节能降耗挑战，今年7月发布的《数据中心绿色低碳转型的专项行动计划》提出，到2025年底，全国数据中心平均电能利用效率降至1.5以下，可再生能源利用率年均增长10%。

　　张家口是“东数西算”十大数据中心聚集地之一，标准机架超33万架，上架服务器超150万台，其中智算比例约38%。2019年，该数据中心用电量占当地社会用电量的6.8%，2023年占比增至20.1%，其中制冷能耗占比较高，和夏季用电高峰吻合，给电网造成较大压力。

　　数据中心的任务具有可调度性，这为算力的有序用电带来有利条件，也为促进电算协同创造了有利条件。未来，需持续保障数据中心用电需求，统筹电力和算力的关系，而且数据中心布局、效能、绿电接入等方面需要在规划层面与电力协同，促进节能降耗和绿电利用。

　　鹏城实验室网络智能部副主任 田永鸿：

　　多维度探索大规模算力中心节能技术

　　在近年研制超大规模智能算力系统过程中，我们对大规模算力中心实现低功耗、绿色低碳进行了探索。

　　在硬件方面，需从芯片微架构、硬件到系统集成方面采用低功耗技术。软件方面，不同的AI、应用和软件有不同运行特征，利用这些特征，可降低整个大规模数据中心的功耗。我们正在攻克自动调控技术，使CPU、NPU稳定运行，降低功耗却不影响性能。

　　在调度层面，大规模智能调度中心有不同节点，可建立针对不同任务的电力损耗模型，开展任务调度。另外，大规模算力中心的运行成本中，电费支出占比较大，可根据电力需求和电价变化，动态调度任务运行，在完成任务的同时，能够节省相应的电费支出。

　　在更大尺度层面，我们在全国范围内建立了很多数据中心、算力中心，现在正攻关底层的高速网络通信技术，该技术可以让数据和任务实现高效迁移。

　　中国计算机学会分布式计算与系统专业委员会副主任 叶保留：

　　电算协同需先解决电算差异

　　“东数西算”针对东部地区不断增长的算力需求，通过数据调度充分利用西部充裕能源资源，从而赋能数字经济发展。实际上，“东数西算”与“西电东送”不谋而合，都是通过调度来协调能源地域分布不均问题。从这一点上看，“东数西算”为电算融合提供了宏观战略指导。当然，目前“东数西算”还处于发展阶段，也面临一定挑战。从调度角度看，算力调度与电网调度还存在一些明显差别，需要考虑几个问题：

　　首先，从调度环境角度看，电网是一个标准化、统一化与规范化的网络，而算力网是一个高度异构、动态、多变的网络；其次，从调度对象角度看，电网的调度对象是标准化的电压/电流，是从供给侧向需求侧单向调度，而算力网的调度对象可分任务流、数据流、指令流，需根据资源状态来动态确定相关流的流向。对应的算力网平台可包括普算、超算、智算，其中普算涉及到一般的Web应用，超算主要聚焦高性能计算、大规模数值计算，智算主要伴随大模型而兴起，不仅需要关注算法和数据，还需要关注智能模型训练、推理过程中超大规模参数的迭代交互；第三，从资源范围角度看，电网资源主要是电能单一维度，而算力网包括计算、存储、网络等多维资源，需在调度过程中动态耦合协同。

　　浙江大学电气工程学院副院长 丁一：

　　数据中心绿色发展需破解电力因素制约

　　近年来，我国算力需求呈爆发式增长，每年增幅超15%，到2030年算力产生的电力需求量可能达到4—5千亿千瓦时。同时，我国拥有全球最大的电力系统，电力系统基础设施建设完善。

　　我国发电总量可保证未来算力需求，但电力需具备两个重要特性：一是空间性，地方不同，发电量也不同；二是时间性，不同时段，发电量也不同。因此，对电算一体化网络来说，在用电紧张时段，如何确保两者协同是未来面临的重大问题。

　　从微观角度看，建一个较大的数据中心会受很多制约，电价是重要考量因素，此外要考虑绿电消纳、电力保供问题。在数据中心的选址、建设、运营环节，电力始终是重要因素，当前考虑较多的仍是和算力需求相吻合，建设在东部沿海的数据中心运营成本高、绿电消纳不足，为保证安全可靠，采用2N系统。

　　南方电网数字电网研究院股份有限公司副总经理 胡荣：

　　结合电价的高效调度是算力发展重要方向

　　解决局部地区供电和算力矛盾，要从产业背后的逻辑来分析。数据和算力成为重要的生产资料，提高生产资料的运营效率是重要的发展方向。

　　通过电价调整算力成本，要从两方面看待：从电力市场机制看，中长期合约相对平稳，现货市场合约波动较大。在实际操作中，中长期合约在西部能源富集地区的交易价格偏低，而现货市场合约情况下，西部地区可能出现零电价，而东部负荷中心往往是高电价，间接影响算力成本；从算力看，训练任务要求较低，和训练量大小、算力资源大小、训练时间相关，而推理任务往往靠近用户侧，和数据量、推理算力大小有一定关系。

　　一定的数据量、算力资源和时间，形成标准的计算任务单元，基于一体化算力网，计算单元可在全国范围内调度。如果将现货市场和算力市场融合，训练任务可规划到西部能源富集地区训练，要求较高的推理任务可根据具体业务场景调度。

　　国家信息中心粤港澳大湾区大数据研究院电算协同创新中心首席电力科学家 杨苹：

　　算力网规模化建设和高效运行是电算协同的基础

　　近期，我国出台多项算电协同相关政策，旨在推动国家算力网的规模化高效化建设和运营，最终实现算力普惠，支撑各行各业高质量发展。但当前，实现目标仍有较远距离，我国只有少数企业在使用算力。如何使得算力成为人人用得起、用得方便的资源？要从两方面去开展工作：

　　一方面是算力网的规模化建设。国家信息中心近期推动以国家算力枢纽节点为支撑的“三横三纵”全国一体化算力网建设，以此为核心覆盖省级、地市级算力网，支撑算力入园、入校、入企、入户，这是我国新型基础设施建设的重要部分；另一方面是算力网的高效运行，其重要支撑是算电协同，首先是算力节点与电力节点协同，其次是算力市场和电力市场的融合，基于市场驱动力构建商业模式，推动算力网和电力网的双向协同调度。

　　算力电力多方面协同，应从规划、建设、运行、调度四个维度开展。其核心是重构算力节点的高效供用电技术架构，在算力实时精准计量的基础上，探索算力节点与电力节点的数据流—能量流—资金流规划与运行控制技术，建立与电力市场协同的全国统一的算力市场，为算力网与电力网的双向协同调度提供市场驱动力，推动算力电力市场协同下算力网与电力网的分层分区优化规划运行与双向协同调度的实现，推动算力网与电力网的优化高效运营。

　　（本报实习记者 杨沐岩/整理）