ISO/IEC 30134-8 CUE碳使用效率标准解读

ISO/IEC 30134-8:2022是数据中心关键绩效指标系列标准中关于碳使用效率CUE（Carbon Usage Effectiveness）的标准，主要用于量化数据中心在运行阶段的二氧化碳排放及碳排放强度。该标准关注数据中心运行过程中能源使用所对应的CO2排放，并规定了CUE的测量、计算、报告和结果解释方法。对于液冷数据中心而言，虽然CUE并不是单独针对液冷设备制定的性能指标，但液冷系统及其辅助设施的能源消耗会影响数据中心整体碳排放评价，因此需要结合实际能源边界进行分析。

标准介绍

ISO/IEC 30134-8:2022《Information technology — Data centres key performance indicators — Part 8: Carbon usage effectiveness (CUE)》将CUE定义为数据中心运行阶段用于量化CO2排放的关键绩效指标。标准不仅关注CUE指标本身，还涉及测量类别、数据中心基础设施与IT设备之间的关系，以及指标的测量、计算、报告和正确解释。该标准于2022年发布，属于ISO/IEC 30134数据中心KPI系列标准。

CUE评价与数据中心能源使用情况密切相关，但不能简单等同于某一台服务器、CDU或冷却设备的碳排放。液冷数据中心需要先明确数据中心能源和碳排放评价边界，再根据实际能源来源及相应排放数据进行计算。对于采用冷板式液冷或浸没式液冷的数据中心，还应区分IT设备能耗与冷却基础设施能耗，避免将局部设备的碳排放结果直接作为整个数据中心CUE。

适用产品

CUE属于数据中心层面的碳排放绩效指标，因此评价对象通常是数据中心运行系统，而不是某一个液冷零部件。液冷服务器、CDU及其他冷却设施主要通过自身运行能耗影响数据中心整体能源消耗和碳排放数据。

在液冷数据中心应用中，可以根据实际能源架构重点关注以下对象。

产品或系统类型	典型对象	与CUE评价的关系
液冷服务器系统	冷板式液冷服务器、GPU服务器、AI服务器	IT设备运行能耗是数据中心能源消耗及碳排放评价的重要组成部分
CDU及液冷循环系统	CDU、液冷泵、换热设备	相关设备运行产生的辅助能耗会影响数据中心整体碳排放水平
浸没式液冷系统	浸没式液冷服务器、Tank及循环设备	通过循环、换热及辅助设施的能源消耗参与数据中心整体碳排放评价
数据中心基础设施	供配电、制冷及其他辅助设施	根据评价边界确定相关能源消耗及其对应碳排放是否纳入CUE计算

应用场景

在AI服务器和HPC数据中心中，IT设备通常具有较高的计算功率密度，相应的冷却需求也会增加。采用液冷技术后，传统空气冷却设施的配置和运行方式可能发生变化，但液冷泵、CDU、换热设备等仍会产生辅助能耗。因此，在进行CUE评价时，需要把IT设备与冷却基础设施的实际能源消耗纳入统一的数据中心运行评价框架。

对于采用可再生能源、不同电力来源或多种能源供应方式的数据中心，CUE评价还需要关注能源数据与相应碳排放因子之间的对应关系。CUE反映的是数据中心运行阶段的碳排放强度，而不是单独评价液冷系统的热性能，因此不能仅通过冷却效率、供回液温差或泵功率直接判断CUE水平。

检测项目

CUE测试的关键在于建立能源消耗数据与对应CO2排放数据之间的计算关系。实际评价时，应根据数据中心能源结构和标准要求确定数据采集范围，同时保持能源统计周期、碳排放数据来源和评价边界的一致性。

检测或评价项目	测试内容	测试目的及关注点
数据中心能源消耗	采集评价周期内的数据中心能源使用数据	建立CUE计算的能源基础，明确不同能源类型及其计量边界
IT设备能耗	记录服务器及其他IT设备运行能耗	分析IT设备运行对数据中心整体能源消耗及碳排放的贡献
液冷系统能耗	测量CDU、泵、换热设备等运行能耗	识别液冷基础设施的辅助能源消耗，并确保相关数据按照确定边界纳入评价
能源来源及排放数据	确认电力及其他能源来源对应的碳排放数据	为能源消耗向CO2排放量的转换提供依据
CUE计算	依据测量数据和适用的计算方法进行指标计算	获得数据中心运行阶段的碳使用效率评价结果
数据与结果报告	整理测量周期、边界、能源数据及计算结果	保证CUE结果具备清晰的数据来源和可解释性

测试流程

CUE评价需要从数据中心边界和能源结构入手，再建立能源计量与碳排放数据之间的对应关系。对于液冷数据中心，还需要同步识别IT设备和液冷基础设施的运行能耗，避免因能源边界不同导致计算结果失真。

确定评价边界：明确数据中心运行阶段的能源输入、IT设备和基础设施范围，以及相关能源计量边界。
梳理能源结构：确认数据中心实际使用的电力或其他能源类型，并建立与碳排放数据相对应的能源分类。
确认测量数据：核查总能源计量、IT设备能耗及液冷系统辅助能耗等数据来源，确保测量范围与评价边界一致。
建立运行周期：选择具有代表性的统计周期，并保持能源数据与碳排放数据在时间范围上的一致性。
采集运行数据：记录数据中心能源消耗以及必要的IT和液冷基础设施运行数据，对异常运行状态进行标记。
进行碳排放计算：依据适用的排放数据及计算方法，将能源使用数据转换为相应CO2排放量，并完成CUE计算。
结果复核与报告：核查能源边界、数据周期、排放数据来源和计算过程，并按照标准要求整理CUE评价结果。

注意事项

CUE测试首先需要明确碳排放计算边界。数据中心的电力可能由不同来源提供，液冷系统也可能与其他基础设施共享供电或换热设施，因此不能仅根据单一设备的电能表数据直接推导整个数据中心的CUE。实际评价应确保能源计量边界与CUE计算边界保持一致。

碳排放因子或其他用于能源到CO2排放转换的数据来源同样会直接影响计算结果。不同能源类型、地区、电力来源以及采用的核算口径可能对应不同的数据处理方式，因此应按照适用标准、项目要求和所采用的碳排放数据来源确定具体计算方法，不宜自行套用固定排放系数。

液冷数据中心测试时，还应避免将CUE与液冷系统自身的能效指标混淆。CDU、泵和换热设备的功率数据能够用于分析冷却基础设施能源消耗，但CUE最终反映的是数据中心运行阶段的碳排放表现。AI服务器测试还应根据实际计算架构综合考虑GPU、加速器及CPU等设备的运行情况，不能仅以CPU利用率代表整个IT负载。

如果需要进行不同时间段或不同数据中心之间的CUE比较，应确保能源边界、统计周期、数据来源和计算口径具有可比性。对于具体项目，还应根据产品类型、数据中心架构、能源来源、使用环境及适用标准版本进一步确认测试条件。