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2026三掌柜赠书活动第二期 数据中心全栈节能技术与实践

目录

前言

数据中心节能的核心痛点，从单一优化到全栈协同的必然转向

关于《数据中心全栈节能技术与实践》

编辑推荐

内容简介

作者简介

图书目录

精彩书评

《数据中心全栈节能技术与实践》全书速览

结束语

前言

在数字经济高速发展的今天，数据中心作为“数字底座”，承载着云计算、大数据、人工智能等核心业务的运行，其规模与算力需求正呈指数级增长。然而，随之而来的是日益凸显的能源消耗与碳排压力——据相关数据统计，当前全球数据中心能耗占全社会总能耗的比例已超1.5%，且仍以每年10%以上的速度增长。在“双碳”目标引领与能源成本攀升的双重驱动下，节能降耗已不再是数据中心的“附加需求”，而是关乎行业可持续发展的“核心命题”。

传统的数据中心节能手段多聚焦于单一环节（如空调系统优化、服务器降功耗），缺乏全链路的系统思维，导致节能效果有限且难以持续。《数据中心全栈节能技术与实践》一书正是针对这一行业痛点，以“全栈协同”为核心逻辑，从基础设施、IT设备、软件架构到运维管理，系统性梳理了数据中心节能的技术体系与实践方案。本文将依托书中核心内容，深入剖析全栈节能的技术内核，解读从物理层到应用层的协同节能策略，分享典型场景的实践案例，为数据中心从业者、技术研究者搭建起“理论认知-技术拆解-实践落地”的完整知识框架，助力行业突破节能瓶颈，实现绿色低碳转型。

数据中心节能的核心痛点，从单一优化到全栈协同的必然转向

数据中心的能源消耗贯穿“供配电-冷却-IT运行-运维管理”全链路，传统节能思路的局限性主要体现在三个方面：其一，聚焦单点优化，忽略链路协同，比如单独优化空调系统降低了冷却能耗，但可能因送风温度与服务器散热需求不匹配，导致服务器运行效率下降，反而增加IT设备能耗；其二，重硬件轻软件，节能潜力挖掘不充分，多数数据中心仅关注硬件设备的低功耗选型，却忽视了通过虚拟化、负载调度等软件技术提升资源利用率，造成算力浪费与能源冗余；其三，缺乏动态运维，节能效果难以持续，数据中心的负载需求、环境参数处于动态变化中，静态的节能策略无法适配实时场景，导致节能效果随运行状态波动而衰减。

全栈节能理念的核心，正是打破“单点优化”的思维定式，构建“从源头到末端、从硬件到软件、从建设到运维”的全链路节能体系。它要求将节能目标贯穿数据中心的全生命周期，通过各环节的协同联动，实现“整体能耗最优”而非“局部能耗最低”。

关于《数据中心全栈节能技术与实践》

接下来给大家推荐一本关于数据中心节能技术的书籍，《数据中心全栈节能技术与实践》，这是一本聚焦数据中心全栈节能解决方案的干货图书，由院士作序、行业专家力荐，堪称数据中心全栈节能领域的“开山之作”。本书从数据中心全栈节能核心技术剖析讲起到实践落地方案，为“东数西算”“双碳”目标下行业绿色转型提供全景式指导，助力企业实现高效节能与可持续发展！另外，关注本文博主，点赞+收藏本文，且在本文评论区评论“入手数据中心节能”，将选取三名幸运读者送出纸质版《数据中心全栈节能技术与实践》一本，截止时间：2026.01.19。入手《数据中心全栈节能技术与实践》传送门：https://item.jd.com/14598295.html 或者 https://product.dangdang.com/29984559.html ，个人觉得这本书非常的不错，是一本不可多得的好书，值得拥有去学习。

编辑推荐

数据中心全栈节能“开山之作”，弥合信息技术和基础设施专业鸿沟、贯通数据中心与能源电力产业壁垒、擘画数据中心全栈节能技术全景图、新一代数据中心系统工程理论探索。

打破行业“单点节能”局限，首次构建“器件-设备-平台-基础设施-运维-跨栈融合”完整技术体系，填补数据中心全栈节能系统化理论空白，为“东数西算”“碳达峰碳中和”目标下的行业绿色转型提供全景式解决方案。

国内首部融合信创与全栈节能的技术专著，填补市场空白。

丰富的真实案例，为从业者和管理者提供有价值的参考。

内容简介

本书详细地阐述数据中心全栈节能的需求和主要理念，从数据中心全技术栈架构出发，分别讨论器件级、设备级、平台级、基础设施和运维管理等各个层面的节能技术，以及跨栈联动节能的相关技术、基于人工智能的节能技术等，并对绿色低碳智能计算中心、国产信创数据中心、特种数据中心的节能建设思路进行讨论，提出构建全栈节能数据中心的系统工程方法，并提出全栈节能数据中心能效评估的思路和基本框架。

本书尝试弥合信息技术与数据中心基础设施的专业鸿沟，贯通数据中心与能源电力之间的产业壁垒，构建数据中心绿色节能低碳的完整技术体系和场景图。

本书适合行业的政策制定者、研究者、投资者、设计者、建设者和管理者等阅读。

作者简介

张鸿斌，中国人民解放军军事科学院某中心高级工程师，大校军衔，清华大学计算机系博士，军用网络信息系统专家。从事军用网络信息系统和数据中心规划、论证、建设、运维和管理等工作20余年，主导多项军队网络信息系统工程建设，荣获军事科学技术二等奖1项、三等奖4项，获得授权发明专利7项、国家软件著作权12项，发表论文50余篇。

吴晓晖，中国建筑标准设计研究院有限公司副总工程师，数据中心工程部主任，教授级高级工程师，注册公用设备工程师，北京工业大学博士研究生导师，西安交通大学能源与动力工程学院西安市数据中心节能与低碳技术重点实验室学术委员会委员。此外，还担任国家节能中心、北京市发展和改革委员会、中国电子学会，中国计算机用户协会等机构的数据中心专家。从业期间主持完成数十个数据中心的规划设计及总承包项目，屡获行业奖项。主编、参编数十项国家标准、地方标准和团体标准，获得数据中心相关国家发明专利5项、软件著作权2项，在国内知名刊物发表相关学术论文30余篇。

图书目录

第 1 部分 数据中心全栈节能概论

第 1 章 数据中心与全栈节能 2

1．1 数据中心发展历程 2

1．1．1 数据中心的起源和演进 2

1．1．2 数据中心的概念和类型 4

1．1．3 超级计算中心的建设发展 6

1．1．4 通用数据中心的建设发展 7

1．1．5 智能计算中心的建设发展 9

1．2 数据中心的发展趋势 12

1．2．1 异构计算规模集约 13

1．2．2 多样泛在智慧互联 13

1．2．3 池化资源柔性供给 13

1．2．4 对等互联架构更新 14

1．2．5 节能低碳大势所趋 14

1．2．6 自主可控安全可靠 15

1．3 数据中心节能政策背景 15

1．3．1 “东数西算”工程15

1．3．2 “碳达峰碳中和”目标16

1．4 数据中心全栈节能需求 19

1．4．1 数据中心能源困境 20

1．4．2 数据中心节能指标 22

1．4．3 全栈节能的必要性 24

1．5 小结 28

1．6 参考文献 29

第 2 章 数据中心全栈技术架构30

2．1 数据中心技术栈 30

2．2 基础设施层 31

2．3 算力资源层 32

2．3．1 计算资源 32

2．3．2 存储资源 36

2．3．3 存算一体化 47

2．3．4 前端网络资源 50

2．3．5 后端网络资源 52

2．4 基础系统平台层 55

2．4．1 超级计算中心系统平台架构 55

2．4．2 通用云计算中心系统平台架构 55

2．4．3 智能计算中心系统平台架构 56

2．5 中间件层和应用软件系统层 57

2．5．1 中间件层 57

2．5．2 应用软件系统层 58

2．6 其他技术栈 58

2．6．1 标准规范 58

2．6．2 安全管理 60

2．6．3 运维管理 60

2．7 小结 61

2．8 参考文献 62

第 3 章 数据中心全栈节能理念63

3．1 对数据中心节能的现实思考 63

3．1．1 基础设施过度设计 63

3．1．2 设备节能不等于系统节能 64

3．1．3 基础设施与 IT 系统建设脱节65

3．2 数据中心全栈节能技术体系 66

3．2．1 数据中心全栈节能技术栈 66

3．2．2 数据中心全栈节能主要理念 68

3．3 数据中心节能技术趋势 75

3．3．1 以数据为中心的计算架构革新 75

3．3．2 跨技术栈的协同联动节能 76

3．3．3 基于数据分析和智能算法的节能 76

3．3．4 算法创新和节俭型人工智能 77

3．3．5 节能降耗与绿色能源相结合 77

3．4 小结 78

3．5 参考文献 78

第 2 部分 数据中心节能技术栈

第 4 章 数据中心器件级节能80

4．1 器件级节能概述 80

4．2 CPU 节能技术 81

4．2．1 体系架构优化 82

4．2．2 SRAM 缓存 84

4．2．3 自旋转移力矩随机存取存储器缓存 85

4．2．4 赛道存储器缓存 85

4．2．5 CPU 低功耗技术 86

4．2．6 CPU 睡眠技术 88

4．3 异构加速器节能技术 90

4．3．1 异构算力架构 90

4．3．2 GPU 芯片 91

4．3．3 FPGA 芯片 92

4．3．4 ASIC 芯片93

4．3．5 超低功耗类脑芯片 94

4．4 内存节能技术 96

4．4．1 DRAM 96

4．4．2 PCM 主存 97

4．4．3 STTRAM 主存 99

4．4．4 RRAM 主存 99

4．4．5 混合主存架构 100

4．5 外存节能技术 102

4．5．1 磁盘节能技术 102

4．5．2 SSD 节能技术 103

4．5．3 PCM 外存 104

4．5．4 内外存一体化 105

4．6 器件级节能技术趋势 106

4．6．1 近结冷却技术 106

4．6．2 从晶体管到应用的“全栈优化” 106

4．7 小结 107

4．8 参考文献 108

第 5 章 数据中心设备级节能 110

5．1 设备节能设计理念 110

5．2 优化设备形态 1114

5．2．1 计算设备形态 111

5．2．2 存储设备形态 120

5．3 优化供电技术 121

5．3．1 提高 PSU 转换效率 121

5．3．2 提高单板供电电压 122

5．4 改进散热方式 122

5．4．1 风冷散热 123

5．4．2 液冷散热 123

5．5 设备级节能趋势 128

5．6 小结 128

5．7 参考文献 129

第 6 章 数据中心平台级节能 130

6．1 平台软件级节能技术 130

6．1．1 云计算与虚拟化技术 130

6．1．2 操作系统节能技术 133

6．1．3 负载均衡调度技术 136

6．1．4 设备休眠技术 138

6．2 数据优化节能技术 139

6．2．1 重复数据删除技术 139

6．2．2 精简置备技术 142

6．2．3 数据增量压缩技术 143

6．2．4 数据可靠性优化技术 147

6．3 数据分级存储节能技术 150

6．3．1 数据分级存储 150

6．3．2 数据组织方式及云存储适配 151

6．3．3 数据层级管理 153

6．3．4 数据迁移技术 155

6．3．5 分级存储节能 157

6．4 小结 157

6．5 参考文献 158

第 7 章 数据中心基础设施节能 160

7．1 数据中心选址 160

7．1．1 自然条件 160

7．1．2 非自然条件 162

7．2 建筑节能技术 163

7．2．1 建筑结构节能 1635

7．2．2 建筑材料节能 164

7．2．3 合理规划布局 166

7．3 供电节能技术 168

7．3．1 新型供电节能技术 168

7．3．2 其他供电节能方法 171

7．4 制冷节能技术 172

7．4．1 自然冷却技术 172

7．4．2 液冷技术应用 179

7．4．3 其他制冷节能技术 184

7．5 小结 186

7．6 参考文献 187

第 8 章 数据中心运维管理节能 188

8．1 数据中心运维管理 188

8．1．1 定义内涵 189

8．1．2 管理边界 189

8．1．3 组织架构 190

8．1．4 任务规划 192

8．1．5 技术体系 195

8．2 数据中心运维管理节能措施 197

8．2．1 基础设施层 197

8．2．2 系统平台层 201

8．2．3 技术管理层 201

8．3 数据中心智能运维 202

8．3．1 智能运维发展趋势 203

8．3．2 智能运维关键技术 205

8．3．3 大语言模型与智能运维 207

8．4 基于智能算法的运维节能 208

8．4．1 基于智能算法的负载调度 208

8．4．2 基于深度学习算法的节能 208

8．4．3 基于智能算法的 PUE 寻优 209

8．4．4 面向节能的智能运维案例 210

8．5 小结 213

8．6 参考文献 214

第 9 章 数据中心模拟仿真节能 215

9．1 数据中心 CFD 数值模拟关键环节 216

9．1．1 模型构建 2166

9．1．2 控制方式设置 217

9．1．3 边界网格划分 218

9．1．4 数值求解 219

9．2 基于 CFD 的 IT 设备设计优化 220

9．2．1 风冷刀片服务器节能优化设计 220

9．2．2 风冷整机柜服务器节能优化设计 222

9．2．3 冷板式液冷服务器节能优化设计 223

9．2．4 单相浸没式液冷机箱节能优化设计 224

9．3 基于 CFD 的基础设施设计优化 226

9．3．1 配电区域节能评估和优化 227

9．3．2 制冷系统节能评估和优化 230

9．3．3 IT 主机房节能评估和优化 240

9．4 基于 CFD 的数据中心运维节能 246

9．4．1 CFD 辅助动环系统管理 247

9．4．2 CFD 辅助机房容量管理 247

9．4．3 人工智能辅助运维决策 248

9．5 小结 250

9．6 参考文献 250

第 3 部分 数据中心跨栈融合节能技术

第 10 章 数据中心负载感知节能 252

10．1 基础软件平台感知应用负载节能 252

10．1．1 基于任务调度的节能技术 253

10．1．2 基于虚拟机迁移的节能技术 254

10．1．3 自动精简配置技术 256

10．1．4 基于定义网络的节能技术 258

10．2 基于负载感知的平台资源调度 260

10．2．1 基于负载感知的调度策略 260

10．2．2 负载感知调度技术 263

10．3 基于负载感知的基础设施节能 265

10．3．1 基于传统负载感知的冷却节能 266

10．3．2 基于跨栈联动负载感知的冷却节能 267

10．3．3 基于 IT 设备芯片温度感知的空调群控 268

10．4 平台层负载感知的环控节能技术 271

10．5 小结 272

10．6 参考文献 2727

第 11 章 算电协同设计与算能融合 274

11．1 发展背景 274

11．1．1 历史沿革 274

11．1．2 信息能源基础设施一体化 275

11．1．3 能源互联网 276

11．1．4 算电协同设计与算能融合的区别 279

11．2 算电协同设计 279

11．2．1 算力负荷的时空转移特性 281

11．2．2 储能与蓄冷的柔性调节 281

11．2．3 电力和热力系统的取长补短 282

11．2．4 算电协同设计的实施路径 283

11．3 算能融合 283

11．3．1 算力负荷与多能互补耦合 283

11．3．2 算力网与能源互联网一体 284

11．3．3 算力调度与能量管理协同 285

11．3．4 算力市场与能源价值统筹 286

11．4 源网荷储一体化 286

11．4．1 源网荷储交互 287

11．4．2 新型电力系统 288

11．4．3 未来发展模式 290

11．5 典型应用场景 290

11．5．1 算电协同调度 290

11．5．2 分布式供能 291

11．5．3 新能源微电网 293

11．5．4 边缘计算与微电网 294

11．5．5 新能源绿色智能计算中心 295

11．6 发展趋势 295

11．7 小结 296

11．8 参考文献 297

第 4 部分 全栈节能数据中心设计与应用

第 12 章 绿色低碳智能计算中心 300

12．1 智能计算中心的挑战 300

12．1．1 电力“饕餮” 301

12．1．2 延时敏感 302

12．1．3 负荷抖动 3038

12．1．4 迭代频繁 305

12．1．5 运维昂贵 305

12．2 智能计算中心的设计要点 306

12．2．1 建筑结构弹性优化 306

12．2．2 供电架构和可靠性 308

12．2．3 制冷资源和灵活性 310

12．2．4 系统架构和极致计算效率 311

12．2．5 基础设施联动调优 312

12．3 算法级节俭型人工智能 312

12．3．1 大语言模型的架构创新 312

12．3．2 大语言模型的量化压缩 314

12．4 绿色低碳智能计算中心 315

12．4．1 绿色可再生能源 316

12．4．2 离网发电与并网发电 321

12．4．3 智能计算中心与绿电绿证 322

12．4．4 余热回收和利用 323

12．4．5 政策与标准制定 324

12．5 小结 325

12．6 参考文献 325

第 13 章 全栈节能信创数据中心 327

13．1 信创产业的发展历程 327

13．1．1 白手起家，筚路蓝缕 327

13．1．2 转型发展，风险浮现 328

13．1．3 发愤图强，迎头追赶 328

13．2 信创产业的生态体系 329

13．3 信创产业与数据中心 331

13．3．1 信创数据中心发展现状 331

13．3．2 信创数据中心节能需求 332

13．4 信创数据中心全栈节能创新 333

13．4．1 信创器件层节能技术 334

13．4．2 信创设备层节能技术 336

13．4．3 信创平台系统层节能技术 337

13．5 信创数据中心的挑战与展望 338

13．5．1 信创数据中心面临的挑战 338

13．5．2 信创数据中心技术与市场发展展望 339

13．6 小结 339

13．7 参考文献 3399

第 14 章 特种数据中心节能应用 340

14．1 机动式数据中心节能 340

14．1．1 车载数据中心节能 340

14．1．2 船载数据中心节能 343

14．1．3 机载航电系统节能 346

14．1．4 战场无人装备节能 348

14．1．5 分布式低功耗感知系统 349

14．2 特殊领域数据中心节能 350

14．2．1 地下数据中心节能 351

14．2．2 高原数据中心节能 353

14．2．3 高寒数据中心节能 354

14．2．4 海岛数据中心节能 355

14．2．5 荒漠数据中心节能 356

14．2．6 风电塔筒数据中心节能 357

14．2．7 海底数据中心节能 358

14．2．8 太空数据中心 360

14．3 小结 364

14．4 参考文献 364

第 15 章 全栈节能数据中心系统工程 365

15．1 系统工程方法论 365

15．1．1 核心价值 366

15．1．2 SWOT 分析 366

15．1．3 霍尔三维结构模型 368

15．2 全栈节能数据中心顶层设计 369

15．2．1 战略决策时机 369

15．2．2 技术发展研判 370

15．2．3 业务需求分析 371

15．3 全栈节能数据中心系统工程实践 372

15．3．1 论证阶段 373

15．3．2 设计阶段 373

15．3．3 建设阶段 375

15．3．4 运维阶段 375

15．4 全栈节能数据中心规划向导 375

15．4．1 规划体系融入 375

15．4．2 基础设施规划 376

15．4．3 IT 系统规划 379

15．4．4 跨栈节能规划设计 38210

15．5 全栈节能数据中心案例 382

15．6 小结 383

15．7 参考文献 383

第 16 章 全栈节能数据中心评价 384

16．1 数据中心评价 384

16．1．1 评价类别 384

16．1．2 评价方式 385

16．2 数据中心节能相关评价标准 385

16．2．1 《绿色数据中心评价标准》 385

16．2．2 《国家绿色数据中心评价指标体系》 390

16．2．3 《绿色数据中心评价》 391

16．3 全栈节能数据中心评价指标体系 393

16．3．1 评价目标 393

16．3．2 评价原则 393

16．3．3 指标体系 394

16．3．4 权重推荐 395

16．3．5 指标说明 396

16．4 小结 398

16．5 参考文献 399

后记 400

精彩书评

数字经济的可持续发展离不开绿色算力的支撑，《数据中心全栈节能技术与实践》一书以全栈视角破解行业痛点，为数据中心节能提供了系统性答案。相信本书的出版将推动我国数据中心产业向更高效、更绿色、更智能的方向迈进，为数字中国建设筑牢绿色根基。

——钱德沛 中国科学院院士，北京航空航天大学教授

数据中心全栈节能技术的探索非一蹴而就，但本书的出版无疑为行业点亮了一盏明灯。它为行业传递了一种系统工程思维——全栈节能不是单一技术的突破，而是需要全产业链协同。相信本书的问世将推动我国数据中心行业从“规模扩张”向“质效提升”转型，为数字经济绿色发展注入新的动力，同时助力我国在数据中心绿色低碳领域抢占技术制高点，为全球数字基础设施可持续发展贡献中国智慧与中国方案。

——陶文铨 西安交通大学教授

本书突破“单点节能”局限，倡导“全栈优化”理念，覆盖从IT设备、基础设施到智慧运营的全生命周期，致力于将节能理念转化为竞争力。无论是数据中心的设计者、建设者还是运营者，都能从本书中获得启发，推动数据中心走向更绿色、高效、可持续的未来。

——钟景华 CDCC专家委员会主任委员

本书首次基于“全栈节能”理念系统整合各层级节能策略，突破单一层面节能的局限，实现了从架构设计到运维管理的“端到端”节能，并通过“协同化+智能化”的技术路径，强化了全栈体系的整体性与联动性。对于数据中心设计者、运维工程师、能源管理从业者及相关科研人员，本书是深入理解数据中心全栈节能技术体系与落地路径的核心参考。

——尼米智 中国人民银行清算总中心一级专家

本书以系统工程思维为纲领，全景式地展现了数据中心全栈节能技术的体系框架与前沿成果，堪称该领域的“百科全书”。本书不仅为数据中心的绿色低碳转型勾勒出清晰的总体路径与关键节点，更推动了行业技术体系的深度重构。在人工智能技术飞速迭代的今天，数据中心的节能低碳发展至关重要。这部著作应势而生，为从业者提供了坚实的理论指导与宝贵的实践指引。

——齐曙光 中国信息通信研究院泰尔系统实验室副总工程师，联合国秘书长独立咨询委员会-能源结构转型工程师专委会（CEET）委员

本书作为国内首部以系统工程思想为指导、专注节能主题的数据中心专著，率先树立起“全栈数据中心”的旗帜。本书打破了信息系统与机房环境之间的藩篱，为推动行业从“局部能效优化”转变为“全栈能效优化”提供了重要的理论支撑与实践路径。

——佟钊 中国科学院计算机网络信息中心

数据中心的建筑载体正在被其承载的业务高度定义。本书跨越了数据中心基础设施与信息技术之间的领域鸿沟，从系统工程视角出发，深入探讨数据中心节能降耗路径，并以绿色节能为核心目标重构了数据中心技术体系。在智能算力规模空前高涨和传统电力能源供应吃紧的当下，本书提出的综合性节能思路与技术体系具有重要的理论价值与现实指导意义。

——薛峰 国家卓越工程师，中国中建设计研究院总建筑师

预计到2035年，我国将全面步入智能经济和智能社会发展新阶段。人工智能的飞速进步对数据中心建设提出了更高要求。算力基础设施的蓬勃发展不仅使电能需求激增，也为温室气体减排带来压力。在此背景下，如何应对高能耗挑战，把握“碳达峰碳中和”目标与人工智能融合带来的双重机遇，在更高层次上推动数据中心节能持续演进，已经成为行业重要课题。本书提供了新颖而全面的解答，值得深入研读。

——郭航 北京工业大学教授，传热与能源利用北京市重点实验室副主任

《数据中心全栈节能技术与实践》全书速览

结束语

在数字经济与绿色低碳协同发展的时代背景下，数据中心的全栈节能已成为行业高质量发展的必然要求。它不仅是降低能源成本、提升企业竞争力的现实需要，更是践行“双碳”目标、推动产业绿色转型的社会责任。上文介绍的《数据中心全栈节能技术与实践》一书以全栈协同为核心，系统梳理了数据中心节能的技术体系与实践经验，为行业提供了可落地、可复制的解决方案，无论是数据中心的规划设计者、技术运维人员，还是行业政策制定者，都能从中获得宝贵的启示。展望未来，数据中心全栈节能技术将朝着“更智能、更协同、更低碳”的方向演进，AI与大数据技术将深度融入节能体系，实现全链路的自主决策与动态优化；“光储直柔”技术、液冷技术等新一代节能技术将逐步普及，推动数据中心能耗水平进一步降低；跨数据中心的协同节能、算力网络的绿色调度将成为新的研究方向。希望本文能够帮助大家更清晰地理解全栈节能的核心逻辑与实践要点，积极探索全栈节能的创新路径，让数据中心在支撑数字经济发展的同时，实现与自然环境的和谐共生，为构建绿色低碳的数字生态贡献力量。