《科学》最新算法模型揭示,全球数据中心能耗并没有想得那么多

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· 2月29日

如果全世界正在使用越来越多的数据,那么它肯定会越来越消耗能源,但一项迄今为止最全面的分析显示,事实并非如此。

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《科学》最新算法模型揭示,全球数据中心能耗并没有想得那么多

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图片来源@全景视觉

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文丨学术头条

数据中心充满了计算和网络设备,是收集、存储和处理数据的中心。随着信息世界越来越依赖数据密集型技术,数据中心的能源使用也日益受到关注。

如果全世界正在使用越来越多的数据,那么它肯定会越来越消耗能源,但一项迄今为止最全面的分析显示,事实并非如此。

论文页面截图(来源:Science 官网)

今天凌晨,Science 杂志发表了美国西北大学和劳伦斯伯克利国家实验室(LBNL)的最新研究成果,为了能够较为科学准确地探究数据中心能源使用情况,研究人员开发了迄今为止最详细的全球数据中心能源使用模型。

通过该模型研究人员发现,过去十年全球数据中心的能耗使用比人们想象中的要少很多,尽管对数据的需求在迅速增加,但在过去十年中数据中心的大量能效提升使能源使用保持了大致平稳的水平。

全球数据中心能耗趋势(来源:Science)

同时,研究人员也表示,研究结果并不意味着 IT 行业和政策制定者可以高枕无忧,该团队希望通过该模型的发布,来激发大家对数据中心能源消耗问题的更多研究。研究人员还基于他们的研究成果,提出了三种特定类型政策建议,以帮助减少未来数据中心能源使用的增长。

永无止境的数据中心能耗

数据中心的核心功能在于实现信息集中存储、传输、交换。它的基本单位是服务器,若干服务器又组成一个机架,需求不同,数据中心的机架数量各异。与传统能耗单元不同,数据中心 24 小时「连轴转」,昼夜不停地运行。

由于其强大算力,数据中心已成为现代计算基础架构不可或缺的一部分,越来越多的企业开始向数据中心寻求托管服务和云计算解决方案。

与水泥、冶金等传统高耗能行业逐步进入平稳发展期、能耗难以再现飞跃形成鲜明对比的是,数据中心作为新兴产业,其用电量随着业务扩容而加速增长的趋势非常明显,预计数据中心的数量将在未来两到五年内显著增长。

数据中心内部

随着如此多新数据中心的面世,虽然在可持续能源解决方案方面有了创新性的发展,但现有情况是无论小型还是大型数据中心都消耗了大量电力,有必要考虑数据中心能耗的严峻现实。

调查显示,仅 2017 年美国的数据中心就消耗了超过 900 亿千瓦时的电量,需要 34 家大型燃煤电厂发电,才能满足美国这些数据中心的电力需求。

在全球范围内,数据中心的功耗总计约 416 太瓦,约占地球发电总量的 3%。通过对比发现,全球数据中心的能耗比英国这个拥有 6500万人口的工业化国家的能耗高 40%。

数据中心目前已经消耗了大量的能源,并且随着每年建造更多设施,这种情况只会在未来继续增加。由于全球 80%的能源仍由化石燃料产生,因此不断增长的电力需求可能会成为一个问题。

降耗手段极为有限

在数据中心能耗不断增加的背景上,中国近年来专门推出了一项衡量数据中心能效水平的评价指标——电能使用效率值(PUE)。该指标由数据中心设备总能耗除以信息设备能耗得出,基准值为 2,数值越接近 1,意味着能源利用效率越高。

2019 年2月,工信部、国家机关事务管理局、国家能源局出台《关于加强绿色数据中心建设的指导意见》,要求到 2022年,「数据中心平均能耗基本达到国际先进水平,新建大型、超大型数据中心的 PUE 达到 1.4 以下」。

但对现有数据中心的改造并非易事。对数据中心而言,信息设备能耗属于无法压减的能耗,因为早在购买服务器时就已确定基础能耗,只有通过更先进的制造工艺才能实现节电。现有措施更适用于冷却等辅助环节的降耗,核心设备的降耗手段极为有限。

也正由于现有措施未能触及核心问题,节能降耗的实际效果相当有限。根据《中国能源报》的相关报道,中国工程建设标准化协会信息通信专业委员会副主任委员曲海峰认为:「数据中心运营周期动辄 8—10 年,能耗管理不是一朝一夕的事。」

而目前,对于能耗的事前评估、事中监测及事后审计,尚无专门的主管部门负责,审核机制也是一片空白;哪怕是「最懂能耗」的能源行业,目前也未真正参与进来,对数据中心特性、运营并不够了解,「更多还只是站在行业外看问题」。

因此建立相应的模型研究能耗问题变得尤为重要。详细并全面的模型提供有关数据中心能源使用及其驱动因素的更细致入微的视图,能够使研究人员提出战略性政策建议,以便将来更好地管理能源使用。

数据中心能耗的未来

伦斯伯克利国家实验室的研究科学家 Arman Shehabi 表示:「考虑到数据中心是快速发展的能源密集型行业,我们确实需要对其进行严格的分析。较为不详细的分析预测了数据中心能源使用的快速增长,但是没有充分考虑行业所取得的历史效率进步。当我们把缺失的部分包括在内时,我们的数字生活方式就会出现不同的景象。」

为了描绘出更完整的图景,研究人员整合了来自众多来源的新数据,包括有关数据中心设备库存、效率趋势和市场结构的信息。生成的模型可以详细分析数据中心设备(例如服务器,存储设备和冷却系统)和数据中心的类型(包括云和超大规模中心)以及按世界区域使用的能源。

在计算需求翻倍的情况下,历史能源使用量和预计能源使用量(来源Science)

研究人员得出的结论是,数据中心近年来取得的效率提升,可能远远超过在全球经济其他主要部门观察到的效率提升。

不过,领导这项研究的 Eric Masanet 表示:「尽管数据中心在效率方面的历史性进步令人瞩目,但我们的研究结果并不意味着 IT 行业和政策制定者可以高枕无忧。我们认为仍然有足够的剩余效率潜力可以持续数年,但不断增长的数据需求意味着每个人——包括政策制定者、数据中心运营商、设备制造商和数据消费者——必须加紧努力减缓未来十年能源使用量可能出现的大幅上升。

Masanet 还表示:「我们希望为数据中心行业、政策制定者和公众提供更准确的数据中心能耗信息。但是现实是,需要做更多的工作来更好地监控能源使用情况,这就是为什么我们公开提供我们的模型和数据集的原因。」

服务器

通过发布该模型,该团队希望能激发对该领域的更多研究。研究人员还将他们的研究成果转化为三种特定类型的政策,这些政策可以帮助减轻未来能源使用的增长,敦促政策制定者立即采取行动:

  1. 通过加强 IT 能源标准,提供财政激励措施和传播最佳能效实践,来延长当前能效趋势的寿命;

  2. 增加对下一代计算、存储和散热技术的研发投资,以减少未来的能源使用,同时鼓励可再生能源的使用,以减少碳排放;

  3. 投资于数据收集、建模和监控活动,以消除盲点并实现更可靠的数据中心能源政策决策。

论文地址:

https://science.sciencemag.org/content/367/6481/984

参考资料:

https://www.eurekalert.org/emb_releases/2020-02/nu-dcu022420.php

http://www.cnenergynews.cn/sylb/tj/201907/t20190724_756206.html

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