據(jù)估計(jì)，數(shù)據(jù)中心目前消耗的電量占全球發(fā)電量的比例略高于 1%，這一占比在美國為 1.8%，在歐洲為 2.7%。根據(jù)華為在 2015 年發(fā)布的一項(xiàng)研究，到 2030 年，數(shù)據(jù)中心消耗的電量占全球發(fā)電量的比例預(yù)計(jì)將上升到 8%，甚至?xí)哌_(dá) 13%。

全球數(shù)據(jù)中心面臨能效挑戰(zhàn)

由于成本上升和供電量方面的限制，能效在數(shù)據(jù)中心內(nèi)變得越來越重要。最近，全球電價在不斷飆升, 加上許多數(shù)據(jù)中心可以獲得的供電量都有硬性限制，這就形成了一個強(qiáng)勁的激勵因素，促使數(shù)據(jù)中心提高效率，以便通過一個數(shù)據(jù)中心來容納更多應(yīng)用、租戶，并實(shí)現(xiàn)更高的生產(chǎn)力，而不是再構(gòu)建或租用一個新的數(shù)據(jù)中心。

此外，云服務(wù)提供商不僅承受著持續(xù)的競爭壓力，要不斷降低軟件即服務(wù)、平臺即服務(wù)和基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（SaaS、Paas、IaaS）的每小時租用成本，而且在許多地區(qū)還要承受不斷上漲的電力成本。各種組織（服務(wù)提供商、企業(yè)和政府機(jī)構(gòu)）都面臨著提高能效來應(yīng)對氣候變化的壓力，通常是通過購買更昂貴的“綠色”電力來替代火力發(fā)電產(chǎn)生的電力。

在節(jié)省資金、更大限度地提升每個數(shù)據(jù)中心的利用率以及應(yīng)對氣候變化等壓力下，每個數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商都在力爭提升服務(wù)器的能效。

降低數(shù)據(jù)中心電力成本的傳統(tǒng)策略

數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商通常會采取多種策略來降低耗電量和電力成本：

1. 在電力供應(yīng)成本更低或供應(yīng)量更豐富的地區(qū)建立新的數(shù)據(jù)中心，這種方式可以降低電力成本而非耗電量。

2. 改善電源使用效率（PUE），這意味著更大限度地提升供應(yīng)給數(shù)據(jù)中心的電力中用于實(shí)際計(jì)算設(shè)備的電力所占的百分比。不過，這本身并不能衡量或提升各個服務(wù)器的能效。

3. 提高冷卻效率，因?yàn)槔鋮s所消耗的電量在數(shù)據(jù)中心用電量中所占的比例最高可達(dá) 30%。這可以降低冷卻所需的電力，并降低 PUE 比率。

4. 使用虛擬化、容器和可組合基礎(chǔ)架構(gòu)更大限度地提升每臺服務(wù)器的工作負(fù)載利用率。

5. 提升單臺服務(wù)器的能效。

6. 將選定的 IT 工作負(fù)載外包給公有云，或外包給電力成本更低的主機(jī)托管中心。不過，并非所有工作負(fù)載都可以外包，公有云的高能效所帶來的好處也并非始終都能惠及租戶。

借助特定領(lǐng)域?qū)Ｓ玫?a target="_blank">處理器

來提升服務(wù)器效率

當(dāng)今的數(shù)據(jù)中心依靠軟件定義的基礎(chǔ)設(shè)施來實(shí)現(xiàn)靈活性、可擴(kuò)展性和易管理性。在典型服務(wù)器中，虛擬化、網(wǎng)絡(luò)、存儲、安全、管理和配置均由運(yùn)行在服務(wù)器主 CPU 上的 VM、容器或代理程序來處理。這不僅會消耗最高可達(dá) 30% 的處理器計(jì)算資源，而且 CPU 在運(yùn)行這些類型的基礎(chǔ)設(shè)施工作負(fù)載方面效率并不高。通用 CPU 擅長處理通用單線程工作負(fù)載，并且通常是針對性能而非能效進(jìn)行了優(yōu)化。

使用特定領(lǐng)域?qū)Ｓ玫募铀倨饔兄谔嵘阅堋⒔档秃碾娏浚⑨尫欧?wù)器 CPU 核心來運(yùn)行它們更擅長的應(yīng)用。比如在運(yùn)行數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施任務(wù)方面，DPU 的效率要比通用 CPU 高得多。DPU 有專門的硬件引擎來用于加速網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)加密/解密、密鑰管理、存儲虛擬化和其他任務(wù)。此外，DPU 上的 CPU 核心通常比一般服務(wù)器 CPU 更節(jié)能，并且可以直接訪問網(wǎng)絡(luò)管線。因此，即使一些網(wǎng)絡(luò)任務(wù)無法通過 DPU 的專用引擎來加速，DPU 核心也能比服務(wù)器 CPU 更高效地執(zhí)行 SDN、遙測、深度數(shù)據(jù)包檢查或其他網(wǎng)絡(luò)任務(wù)。

通過硬件加速的 DPU 卸載來降低服務(wù)器耗電量

NVIDIA 與主要合作伙伴通力合作，在多項(xiàng)測試中將各種任務(wù)卸載到智能網(wǎng)卡或 DPU 來測試耗電量節(jié)省情況。

測試表明，通過將網(wǎng)絡(luò)和安全任務(wù)卸載到 NVIDIA BlueField DPU，可顯著提升效率。該 DPU 包含特定領(lǐng)域?qū)Ｓ玫募铀倨鳎@些加速器擅長執(zhí)行基礎(chǔ)設(shè)施任務(wù)處理，包括網(wǎng)絡(luò)、存儲和安全。該 DPU 還具有比 x86 CPU 更節(jié)能的 Arm CPU 核心，非常適合卸載基礎(chǔ)設(shè)施應(yīng)用的控制平面和/或 服務(wù)器虛擬化平臺或容器管理軟件的部分功能。

通過 DPU 卸載和節(jié)能

進(jìn)一步節(jié)省成本

隨著能源價格不斷攀升，DPU 卸載的節(jié)電量也將不斷增加。而電力價格越高，意味著從 DPU 卸載可節(jié)省的成本就更多。

通過測試發(fā)現(xiàn)，NVIDIA BlueField DPU 的卸載和加速功能顯著節(jié)省了雙向成本。卸載可釋放 CPU 核心， 從而減少服務(wù)器部署數(shù)量，節(jié)省資本性支出。通過減少服務(wù)器數(shù)量，降低每臺服務(wù)器的耗電量，客戶能顯著減少運(yùn)營性支出。因此，擁有 1 萬臺服務(wù)器的大型數(shù)據(jù)中心三年期間可大幅節(jié)省 2600 萬美元。通過使用 DPU，服務(wù)器可節(jié)省 6.3% 的資本性支出，由于較低的電力成本，運(yùn)營性支出又節(jié)省了 46%。

降低服務(wù)器耗電量還可以節(jié)省額外的附加成本，因?yàn)檫@同時減少了配電和冷卻成本。每瓦進(jìn)入數(shù)據(jù)中心的電力都需要電源管理硬件，例如不間斷電源、發(fā)電機(jī)（加上燃料輸送和存儲）和配電裝置。而消耗的每一瓦電力也會轉(zhuǎn)變成必須從數(shù)據(jù)中心排放出來的熱量。可高達(dá) 40% 的數(shù)據(jù)中心耗電量專門用于冷卻。因此，服務(wù)器端節(jié)省的每一瓦電力都會減少數(shù)據(jù)中心冷卻裝置所需的電量，以及供電和散熱所需的資產(chǎn)設(shè)備數(shù)量。

DPU 卸載

是提高數(shù)據(jù)中心效率的新一波浪潮

使用適當(dāng) DPU 實(shí)現(xiàn)通過硬件加速的網(wǎng)絡(luò)卸載，可大幅減少每臺服務(wù)器的耗電量，從而提高服務(wù)器效率、數(shù)據(jù)中心效率，降低用電量，減少冷卻負(fù)載，最終大幅降低成本。在這個能源成本不斷上漲和對綠色環(huán)保 IT 基礎(chǔ)設(shè)施需求不斷增加的世界中，采用 DPU 將是大勢所趨，通過它來降低數(shù)據(jù)中心的資本性支出和運(yùn)營性支出，進(jìn)而降低 TCO。

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