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从芯片开始 解决数据中心的"能源危机"
随着服务器处理器遵循摩尔定律变得越来越强大,但它们消耗的电力和产生的热量也越来越多;同时,和磁盘存储技术发展使在线数据暴涨的现象类似,使用大容量存储系统消耗的电力几乎达到了和服务器一样多。随着计算能力和存储容量的快速增长,数据中心能耗(kWh,千瓦/小时)和功率密度(kWh/sq.ft.,千瓦时/平方呎)呈螺旋式上升,给现有数据中心配电和制冷系统带来了越来越大的负担。

数据中心里的“能源危机”

数据中心每消耗1瓦特电力需要3.413 BTU/小时的制冷量来消除产生的热量,根据气候的不同,以3.413 BTU/小时消除热量的速度需要额外的0.4-0.6瓦特电力。据惠普发布的一份报告显示,数据中心电力密度已经从1992年的2.1 kWh/rack(千瓦时/机架)上升到2006年的14 kWh/rack,现在急需要能够处理机房内“热点”的制冷系统。

Ziff-Davis市调公司2005年11月发布的一份调查报告显示,71%的IT决策都与处理或跟踪电力消耗和制冷相关,63%是增加电力容量和扩大数据中心。2006年5月IDC做了一次类似的调查,发现电力供应和电力消耗位于数据中心亟待解决的前三个问题之列。

另一方面的电力问题是电力成本越来越高,据IDC发布的一份报告显示,当前3年的电力和制冷成本基本上和数据中心固定资产的采购成本相当了,随着对计算能力的需求和电力成本的持续增长,电力将会成为IT预算的较大组成部分,在未来几年内可能会上升到50%。

随着这些趋势的继续发展,数据中心管理人员需要认真考虑每一次电力和制冷投入的影响,此外,电力和制冷的生命周期成本将会成为计算TCO时的重要因素,而TCO在竞争解决方案中进行选择时具有指导作用。服务器电源效率指标是由EPA开发的,EPA希望数据中心设备制造商发布能源之星指标,帮助客户更好地管理电力消耗。关键的电源效率指标可望使用负载/瓦特(服务器使用),GB/瓦特(存储使用),Gbps/瓦特(网络使用)。在朝标准化努力的同时,最终用户可以开发自己的电源效率指标,例如,对于计算能力效率,可以使用关键应用程序除以对应的电力消耗瓦特数,对于高性能计算,Mflops/watt(百万次浮点运算秒/瓦特)是通用的电源效率指标,对于数据库应用负载,对于一个给定大小的数据库,TPC-H综合查询每小时/瓦特(QpHH/watt)是一个合理的电源效率指标。

集中关注电力消耗和电源效率有以下潜在的好处:

——延长现有数据中心的使用周期,减小改造成本;

——夺取电力和制冷成本的部分控制权;

——优化新数据中心的设计。

管理数据中心电力和制冷

优化数据中心的整体电源效率需要一个综合办法,要从技术和策略上,在基础设施的每一层同时最小化电力消耗和最大化电源效率,包括CPU芯片、电源、服务器、存储设备和网络设备,除了最大化硬件设备的电源效率外,还有软件策略需要考虑,如服务器虚拟化,通过服务器虚拟化可以极大地减少电力消耗。

CPU芯片

在一个给定的计算性能水平下,CPU芯片的基础架构可能对电力消耗有重大影响,例如,在CPU上集成内存控制器可以减少芯片集的整体功耗,许多服务器制造商为给定服务器模型提供了多种CPU选择,在产品选型和交易时可以考虑电源效率。每芯片的晶体管数量几何增长定律预计到2010年仍然会保持不变,每个芯片的电力和时钟频率保持水平增长。这些技术趋势促使芯片制造商转向多核芯片,以充分利用晶体管的密度,例如,双核CPU可以比单核CPU提供更好的性能,因为只需缩减大约15%-20%时钟频率就可减少约40%的电力消耗。

 

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