物联网时代下，提高能源效率的四种方式

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翻译：季聿捷

英文原文链接：https://www.datacenterdynamics.com/en/opinions/more-work-watt-four-ways-turbocharge-data-centers-iot-era/ 该文章于2020年4月16号在DCD全球网站发表

每瓦更多的工作负载量对基础设施来说是潜在的利好，但对于处于城市或边缘计算项目来说却又是一项高额的成本。

尖端的移动科技正改变着我们的生活，也意味着对精密计算的需求。在不久的将来，自动驾驶汽车、智能医疗设备和智能建筑将改变我们生活的每个细节。

但这些革新是基于移动手机、服务器和其他设备的加速工作才得以实现。他们的功率平均每2-2.5年增加两倍。以数据中心为例，在2015年，数据中心在能源消耗基本保持 1980亿千瓦时不变的情况下，工作量翻了三倍。

这是不是有些不可思议？你的车的里程每几年会翻倍吗？

图像来源：IEA

另一个研究能源效率现象的方法是通过计算密度来分析。 逐年增加的计算密度提高了每个数据中心可用的资源，这样可以为业主带来更客观的投资回报和定价优势，从而更容易被客户接受。但一个机柜只能承载固定数量的能源和热量，所以为了提高计算密度，我们必须提高每瓦能进行的工作或者更多空间来支持服务器。

这些最新的科技产生了更多能源效率的需求，电力通常占到了数据中心运营成本的30%到50%。但在边缘计算2020的报告中写道，到2028年为了实现这些数据中心的最新应用， 我们会需要102GW更多的电源资源，这基本上相当于一整个加利福尼亚州大小的电网。这意味着工业发展将很大程度上被能源效率和密度的发展来决定。

那么，哪些因素会影响这条曲线呢？

多核处理器

在过去15年里，公司需要调整建筑设计来增加空气流动性，之后，覆在机柜上的塑料膜可以降低制冷成本来进入服务器，并提高GPU和闪存来提高每瓦特运作效率。

如果更深入的剥开计算机构建这个洋葱，我们会看到 处理器。

数据中心利用更多的处理器来来处理巨大的数据，而不是更少和更强的计算核心。这样可以更高效的利用能源，也就是说，他们在不再利用少量高转速的设备，而是更多低转速的设备。

AWS提供的新款Graviton2 SOC 处理器是64核处理器，他们可以和机柜中其他成百上千个核心组合起来使用。去年11月，富士通凭借Fugaku荣登“绿色500强”名单的第一名。Fugaku是一种高性能超级计算机，包含近37,000个节能内核，每瓦性能可达到16.876 gigaflops。安培（Ampere）最近展示了如何将3680个内核安装到机架中，或比普通内核多2.5倍。

增添更多的NPU

正如1970款的stan smith， 协同处理器也重回人们的视野。神经网络处理技术以整合精密、为节能地计算矩阵而设计的NPU的形式出现，得到了普通CPU所不能达到的效果。德勤预测NPU的使用将每年增加20%，比CAGR多两倍。

发挥边缘化的优势

理论上来说，架构在云上的数据中心，是存储计算最便捷的方式。这样可以积极整合工作负载，并且可以使用最高效的设备来填充工作负载。

但现实并不是理论。例如，假如云端的电力需求激增15分钟，就可能导致过高的峰值电费，但如果负载分散到外围，则不会发生这样的情况。同时，自动驾驶和具有AI功能的工厂也将需要复杂的边缘基础设施。

在当前的新冠疫情大流行一样的全球性危机中，以云为中心的前景可能意味着连接速度慢和视频馈送参差不齐的问题。

例如，据Cloudflare称，在3月13日宣布国家紧急状态后， 美国的互联网流量暂时激增了20％，而意大利的每日流量激增了20-40％：

随着视频会议在大流行后的世界中可能更加普遍，对边缘化的需求就更加明显。

这种趋势将要求运营商和其他公司开发能够流畅地转移负载的技术，以最大程度地利用利用率并最小化电源和网络流量。Inria项目实验室的Ehsan Ahvar，Anne-CécileOrgerie和Adrien Lebre最近写道， 在分布式服务器上管理与IoT相关的任务比基于云的数据中心可节省14％到25％的电力，因为更少的网络跃点，更低的冷却负载以及更好地利用闲置计算资源。

计算辅助效果

每瓦更多的工作量意味着更好地利用地产资源这一城市或边缘地区的高昂成本。人们可以转向可再生能源可以减少电力和水的成本，并减少监管费用。员工，消费者和投资者都在要求企业减少自身的碳足迹以及向绿色供应商购买产品。

尽管数据中心还没有面临危机，但是他们已经开始考虑现在即将发生的变化。

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