數據中心也要降本增效

  ICC訊 東數西算的提出，不僅是為了建立一個(gè)一體化的數據體系，也是一個(gè)綠色節能，促進(jìn)碳達峰、碳中和等目標實(shí)現的手段。畢竟在西部地區可以充分發(fā)揮可再生能源和環(huán)境上的優(yōu)勢，同時(shí)減少人口密度高地區的用電緊張。

  但東數西算，以及類(lèi)似的東數西訓、東云西庫等概念和政策，都只是針對一些對時(shí)延并不敏感的應用來(lái)說(shuō)的。然而對于一些要求低時(shí)延、大存儲容量和大算力的實(shí)時(shí)應用來(lái)說(shuō)，比如自動(dòng)駕駛、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算等，仍然需要本地數據中心的支持。但在各大城市紛紛對數據中心的規模加以限制下，如何讓中小型數據中心降本增效就成了關(guān)鍵問(wèn)題。

  數據中心是如何成為耗電大戶(hù)的?

  雖然不同的統計口徑給出的數據多有不同，但在中國國內，數據中心用電量大概在全社會(huì )耗電總量的1.5%到3%左右，可以說(shuō)是名副其實(shí)的“國家電網(wǎng)戰略合作伙伴”了。隨著(zhù)現在各行各業(yè)對于流量和算力的需求繼續上漲，未來(lái)這個(gè)占比必然會(huì )持續走高。

  那么究竟是什么讓數據中心有著(zhù)如此龐大的耗電量呢?原因有不少，其中之一是存在于各大數據中心的“僵尸”服務(wù)器。利用率是每個(gè)數據中心都不得不面臨的問(wèn)題，由于數據中心本身追求大容量，尤其是對于云服務(wù)廠(chǎng)商的數據中心來(lái)說(shuō)，有不少服務(wù)器都是處于“閑置”狀態(tài)的。

  再加上如今數據中心的架構已經(jīng)實(shí)現了解耦，利用率最高的反倒是網(wǎng)絡(luò )設備，其次是存儲設備，利用率最低的反倒是處理器。這些“僵尸”服務(wù)器的存在并不會(huì )對其數據中心的運營(yíng)造成任何不利影響，但它們在閑置的情況下仍會(huì )占用電源、空間和散熱資源。

  雖說(shuō)現在通過(guò)虛擬化等手段已經(jīng)提高了服務(wù)器的利用率，但仍有比較大的提升空間。要知道，從2017年到2022年，國內和地方政策中對大型數據中心的PUE要求就從1.5提升至了1.25，有不少新建的數據中心甚至做到了1.1的PUE。所以未來(lái)盡管耗電大戶(hù)的身份雖然還是不會(huì )變，但數據中心必須想盡辦法去提升能效比。

  數據中心降本增效的解決思路

  其實(shí)數據中心要想在實(shí)現節能的同時(shí)，保持性能和容量的增長(cháng)，方法也相當直接，那就是升級。升級新的冷卻系統、變壓設備、處理器芯片等，比如取締或改造升級老數據中心，給IT設備、供電系統、冷卻系統都進(jìn)行徹頭徹尾的升級。

  就拿處理器芯片的升級來(lái)說(shuō)，雖說(shuō)數據中心硬件換代的周期并不算短，但要想滿(mǎn)足日益增長(cháng)的算力需求，就不得不用上最新的CPU、GPU和一眾AI加速器?？蔀榱讼胱非髽O致的能效比，不少數據中心都開(kāi)始選擇基于A(yíng)rm架構的服務(wù)器，而不再是傳統的x86服務(wù)器，隨著(zhù)Arm在服務(wù)器軟件生態(tài)上慢慢成熟，這一趨勢會(huì )變得愈發(fā)明顯。

  另一種方式就是用上更高效的服務(wù)器電源，隨著(zhù)第三代半導體材料的出現，消費級電源產(chǎn)品的效率已經(jīng)提升了上來(lái)，而服務(wù)器電源也能享受這一優(yōu)勢。尤其是基于碳化硅的服務(wù)器電源，在應對高壓和大功率的場(chǎng)景上，也能輕松達到鈦金級別的效率。

  冷卻系統同樣有著(zhù)極大的降本增效空間，也更加適合“因地制宜”。目前不少數據中心都在選用液冷的方式散熱，因為這種方式散熱效率高，可以減少傳統風(fēng)冷帶來(lái)的電力消耗。以中科曙光的全浸式液冷服務(wù)器為例，就可以講PUE值做到趨近于1.0的理論極限。但也有的數據中心為了進(jìn)一步節省水資源，也想出了新的空氣冷卻系統。

AWS自然空氣冷卻系統 / 亞馬遜

  比如亞馬遜的AWS數據中心就主要以蒸發(fā)冷卻為主，在炎熱的天氣下，熱空氣經(jīng)過(guò)過(guò)濾器和消耗少量水資源的潤濕冷卻墊，蒸發(fā)產(chǎn)生涼爽的空氣來(lái)散熱。而亞馬遜在愛(ài)爾蘭和瑞典的AWS數據中心，則是靠的自然空氣的過(guò)濾冷卻，因為氣溫較低的原因，它們一年之中有95%都不是靠水來(lái)冷卻服務(wù)器的。

  小結

  我們通常將數據中心看做是“算力工廠(chǎng)”，但正如工廠(chǎng)的污染排放監測一樣，數據中心的能效也需要持續關(guān)注。在各種政策規定下，雖然不少數據中心在建成之際就已經(jīng)滿(mǎn)足了PUE目標，但對于從不停轉的數據中心來(lái)說(shuō)，在降本增效的同時(shí)，也需要持續公開(kāi)這些數據，確保不會(huì )因為設備老化、負載增加等原因偏離原本的PUE。