電子發燒友網報道(文/周凱揚)東數西算的提出,不僅是為了建立一個一體化的數據體系,也是一個綠色節能,促進碳達峰、碳中和等目標實現的手段。畢竟在西部地區可以充分發揮可再生能源和環境上的優勢,同時減少人口密度高地區的用電緊張。
但東數西算,以及類似的東數西訓、東云西庫等概念和政策,都只是針對一些對時延并不敏感的應用來說的。然而對于一些要求低時延、大存儲容量和大算力的實時應用來說,比如自動駕駛、工業物聯網、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鍵問題。
數據中心是如何成為耗電大戶的?
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耗電總量的1.5%到3%左右,可以說是名副其實的“國家電網戰略合作伙伴”了。隨著現在各行各業對于流量和算力的需求繼續上漲,未來這個占比必然會持續走高。
那么究竟是什么讓數據中心有著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”服務器。利用率是每個數據中心都不得不面臨的問題,由于數據中心本身追求大容量,尤其是對于云服務廠商的數據中心來說,有不少服務器都是處于“閑置”狀態的。
再加上如今數據中心的架構已經實現了解耦,利用率最高的反倒是網絡設備,其次是存儲設備,利用率最低的反倒是處理器。這些“僵尸”服務器的存在并不會對其數據中心的運營造成任何不利影響,但它們在閑置的情況下仍會占用電源、空間和散熱資源。
雖說現在通過虛擬化等手段已經提高了服務器的利用率,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。所以未來盡管耗電大戶的身份雖然還是不會變,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
其實數據中心要想在實現節能的同時,保持性能和容量的增長,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、冷卻系統都進行徹頭徹尾的升級。
就拿處理器芯片的升級來說,雖說數據中心硬件換代的周期并不算短,但要想滿足日益增長的算力需求,就不得不用上最新的CPU、GPU和一眾AI加速器。可為了想追求極致的能效比,不少數據中心都開始選擇基于Arm架構的服務器,而不再是傳統的x86服務器,隨著Arm在服務器軟件生態上慢慢成熟,這一趨勢會變得愈發明顯。
另一種方式就是用上更高效的服務器電源,隨著第三代半導體材料的出現,消費級電源產品的效率已經提升了上來,而服務器電源也能享受這一優勢。尤其是基于碳化硅的服務器電源,在應對高壓和大功率的場景上,也能輕松達到鈦金級別的效率。
冷卻系統同樣有著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,可以減少傳統風冷帶來的電力消耗。以中科曙光的全浸式液冷服務器為例,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一步節省水資源,也想出了新的空氣冷卻系統。 比如亞馬遜的AWS數據中心就主要以蒸發冷卻為主,在炎熱的天氣下,熱空氣經過過濾器和消耗少量水資源的潤濕冷卻墊,蒸發產生涼爽的空氣來散熱。而亞馬遜在愛爾蘭和瑞典的AWS數據中心,則是靠的自然空氣的過濾冷卻,因為氣溫較低的原因,它們一年之中有95%都不是靠水來冷卻服務器的。
小結
我們通常將數據中心看做是“算力工廠”,但正如工廠的污染排放監測一樣,數據中心的能效也需要持續關注。在各種政策規定下,雖然不少數據中心在建成之際就已經滿足了PUE目標,但對于從不停轉的數據中心來說,在降本增效的同時,也需要持續公開這些數據,確保不會因為設備老化、負載增加等原因偏離原本的PUE。
但東數西算,以及類似的東數西訓、東云西庫等概念和政策,都只是針對一些對時延并不敏感的應用來說的。然而對于一些要求低時延、大存儲容量和大算力的實時應用來說,比如自動駕駛、工業物聯網、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鍵問題。
數據中心是如何成為耗電大戶的?
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耗電總量的1.5%到3%左右,可以說是名副其實的“國家電網戰略合作伙伴”了。隨著現在各行各業對于流量和算力的需求繼續上漲,未來這個占比必然會持續走高。
那么究竟是什么讓數據中心有著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”服務器。利用率是每個數據中心都不得不面臨的問題,由于數據中心本身追求大容量,尤其是對于云服務廠商的數據中心來說,有不少服務器都是處于“閑置”狀態的。
再加上如今數據中心的架構已經實現了解耦,利用率最高的反倒是網絡設備,其次是存儲設備,利用率最低的反倒是處理器。這些“僵尸”服務器的存在并不會對其數據中心的運營造成任何不利影響,但它們在閑置的情況下仍會占用電源、空間和散熱資源。
雖說現在通過虛擬化等手段已經提高了服務器的利用率,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。所以未來盡管耗電大戶的身份雖然還是不會變,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
其實數據中心要想在實現節能的同時,保持性能和容量的增長,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、冷卻系統都進行徹頭徹尾的升級。
就拿處理器芯片的升級來說,雖說數據中心硬件換代的周期并不算短,但要想滿足日益增長的算力需求,就不得不用上最新的CPU、GPU和一眾AI加速器。可為了想追求極致的能效比,不少數據中心都開始選擇基于Arm架構的服務器,而不再是傳統的x86服務器,隨著Arm在服務器軟件生態上慢慢成熟,這一趨勢會變得愈發明顯。
另一種方式就是用上更高效的服務器電源,隨著第三代半導體材料的出現,消費級電源產品的效率已經提升了上來,而服務器電源也能享受這一優勢。尤其是基于碳化硅的服務器電源,在應對高壓和大功率的場景上,也能輕松達到鈦金級別的效率。
冷卻系統同樣有著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,可以減少傳統風冷帶來的電力消耗。以中科曙光的全浸式液冷服務器為例,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一步節省水資源,也想出了新的空氣冷卻系統。 比如亞馬遜的AWS數據中心就主要以蒸發冷卻為主,在炎熱的天氣下,熱空氣經過過濾器和消耗少量水資源的潤濕冷卻墊,蒸發產生涼爽的空氣來散熱。而亞馬遜在愛爾蘭和瑞典的AWS數據中心,則是靠的自然空氣的過濾冷卻,因為氣溫較低的原因,它們一年之中有95%都不是靠水來冷卻服務器的。
小結
我們通常將數據中心看做是“算力工廠”,但正如工廠的污染排放監測一樣,數據中心的能效也需要持續關注。在各種政策規定下,雖然不少數據中心在建成之際就已經滿足了PUE目標,但對于從不停轉的數據中心來說,在降本增效的同時,也需要持續公開這些數據,確保不會因為設備老化、負載增加等原因偏離原本的PUE。
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