惠志斌:绿色计算 |“低碳”的算力将构筑未来的数据中心

发布者:晓因摘编发布时间:2021-11-23浏览次数:20

数字经济时代,算力正在成为新的生产力。然而,在关注算力为经济社会带来的新变革的同时,能否降低计算的能耗问题显得尤为关键。过去几年,在低碳、低能耗的探索之中,“绿色计算”一词被频繁引用。

“绿色计算”(Green Computing):采用高效,节能和低功耗的计算设备和配套设施;在保证信息服务可靠性的前提下,合理分配计算资源;保障可持续发展的低成本,低能耗的新型系统与应用。

当前,外界普遍关注的是降低数据中心PUE的相关举措,但从定义中我们可以关注到其还包括合理分配计算资源。在保证服务稳定的前提下,探讨如何合理分配计算资源,提高资源的利用效率,能够减少服务器的用量,从而减少碳排放,推动双碳目标的实现。

数据中心“绿色化”发展

数据中心作为海量数据加工和处理的特定设备网络,其在正常运行时要消耗电力。在实现“碳达峰、碳中和”这一的国家重大战略决策下,降低数据中心能耗是必然之举。

伴随数据中心的布局,行业内对于绿色计算的讨论迎来小高峰。今年7月,工信部更是印发《新型数据中心发展三年行动计划(2021-2023年)》,明确大力推动绿色数据中心创建,形成布局合理、技术先进、绿色低碳、算力规模与数字经济增长相适应的新型数据中心发展格局。

现阶段,业内对绿色计算的讨论与研究主要围绕两个方面,一是对PUEPower Usage Effectiveness,电源使用效率)的讨论。目前,绿色计算已经在国内新建的数据中心部分或批量应用,在一些互联网企业和IDC企业的带动下,PUE可以达到1.3左右的水准——PUE的基准数值为2,数值越接近1表明能效水平越好。通过对散热、冷却系统和服务器性能等的研究,降低PUE数值是绿色计算目前应用的一个主要方向。

二是对计算资源合理分配的讨论。通过技术手段合理分配计算资源,可以在降低碳排放的同时,实现算力共享、错峰使用,提高单位算力的效率。尤其在云计算时代,做到“绿色计算”更是至关重要。诸如阿里巴巴、蚂蚁集团等大型互联网企业,其关键业务已经陆续上云,又因为用户量动辄上亿,每分钟乃至每秒钟都在对海量的数据进行处理和计算,因此计算效率和能耗更需要两手抓。

计算资源的合理分配,是把固有计算资源通过动态、弹性调配而实现的“算力增加”“能耗减少”的手段,这一方式不仅能够帮助降低碳峰值排放量,助力“碳达峰”,而且对实现“碳中和”的长期目标有着重要作用。虽然基于对计算资源合理分配的绿色计算尚未被广泛实践,但从数据中心模块化、虚拟化发展的趋势来看,分配计算资源会是云计算、边缘计算快速发展下的重要算力效率提升手段。

双十一:“绿色计算”规模化应用实践的试验场

算力需求越大的地方,越需要绿色计算。近在眼前的双十一无疑是一个验证绿色计算规模化应用的最为合适的试验场。

今年双11期间,蚂蚁集团首次规模化应用了“绿色计算”。这次实践主要采用在离线混合部署技术、云原生分时调度、AI弹性容量这三种资源调度技术实现算力共享,用来降低数据中心的碳排放量。

在离线混合部署,也就是将离线任务和在线任务混合部署在同一数据中心。正常情况下,离线任务和在线任务往往被分布在不同的数据中心,但这一部署方式的弊端在于能源浪费,服务器的资源运行效率低。以双十一为例,在交易高峰期,在线任务(实时处理的服务)的处理量远高于离线任务(非实时需要、对时效性要求不高的服务)。因此,通过将离线任务和在线任务混合部署在同一数据中心,可以“削峰填谷”解决资源利用率问题,即在高峰期“削掉”离线服务的计算量,在低谷期(比如凌晨)重新开始处理离线服务的计算量。

基于云原生的分时调度技术则类似“潮汐车道”,在同一个服务器内,可以按照不同时间段,把一些闲置的服务器资源,合理分配给不同任务使用。至于AI智能容量技术,则是利用大数据和AI技术实现智能预测流量,从而进行合理的扩容和缩容。

直观来看,通过这种计算资源分配的绿色计算,蚂蚁集团的服务器利用率同比2019年提高2倍之多。

中环联合认证中心(CEC)测算报告显示,今年双11期间,蚂蚁集团通过规模化应用绿色计算,有效地减少投入双11的服务器,应用该项技术后,11天省下64万度电,减少二氧化碳排放394吨。

事实上,将绿色计算规模化应用至双十一,不仅证实了资源调配技术能够提高算力效率,构建未来的绿色数据中心。从行业角度来看,借由这一契机,让头部企业与平台进一步联合发挥带头作用,在实战中检验绿色计算相关技术成果,对于推动绿色计算的行业化应用有着重要意义。与此同时,绿色计算的行业化应用,将加快发展新一代信息技术与绿色低碳产业深度融合,为实现碳达峰、碳中和目标提供技术支撑。

来源:光明网2021-11-12 10:39

(作者惠志斌为上海社科院信息研究所研究员,上海社科院互联网研究中心主任)


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