據(jù)估計，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)電量的比例預計將上升到 8%，甚至會高達 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)中心來容納更多應用、租戶，并實現(xiàn)更高的生產(chǎn)力，而不是再構建或租用一個新的數(shù)據(jù)中心。

此外，云服務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、平臺即服務和基礎設施即服務（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（服務提供商、企業(yè)和政府機構）都面臨著提高能效來應對氣候變化的壓力，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對氣候變化等壓力下，每個數(shù)據(jù)中心運營商都在力爭提升服務器的能效。

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. 在電力供應成本更低或供應量更豐富的地區(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給數(shù)據(jù)中心的電力中用于實際計算設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器的能效。

3. 提高冷卻效率，因為冷卻所消耗的電量在數(shù)據(jù)中心用電量中所占的比例最高可達 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、容器和可組合基礎架構更大限度地提升每臺服務器的工作負載利用率。

5. 提升單臺服務器的能效。

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

借助特定領域專用的處理器

來提升服務器效率

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

使用特定領域專用的加速器有助于提升性能、降低耗電量，并釋放服務器 CPU 核心來運行它們更擅長的應用。比如在運行數(shù)據(jù)中心基礎設施任務方面，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、數(shù)據(jù)加密/解密、密鑰管理、存儲虛擬化和其他任務。此外，DPU 上的 CPU 核心通常比一般服務器 CPU 更節(jié)能，并且可以直接訪問網(wǎng)絡管線。因此，即使一些網(wǎng)絡任務無法通過 DPU 的專用引擎來加速，DPU 核心也能比服務器 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)絡任務。

通過硬件加速的 DPU 卸載來降低服務器耗電量

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

測試表明，通過將網(wǎng)絡和安全任務卸載到 NVIDIA BlueField DPU，可顯著提升效率。該 DPU 包含特定領域專用的加速器，這些加速器擅長執(zhí)行基礎設施任務處理，包括網(wǎng)絡、存儲和安全。該 DPU 還具有比 x86 CPU 更節(jié)能的 Arm CPU 核心，非常適合卸載基礎設施應用的控制平面和/或 服務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， 從而減少服務器部署數(shù)量，節(jié)省資本性支出。通過減少服務器數(shù)量，降低每臺服務器的耗電量，客戶能顯著減少運營性支出。因此，擁有 1 萬臺服務器的大型數(shù)據(jù)中心三年期間可大幅節(jié)省 2600 萬美元。通過使用 DPU，服務器可節(jié)省 6.3% 的資本性支出，由于較低的電力成本，運營性支出又節(jié)省了 46%。

降低服務器耗電量還可以節(jié)省額外的附加成本，因為這同時減少了配電和冷卻成本。每瓦進入數(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（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變成必須從數(shù)據(jù)中心排放出來的熱量?？筛哌_ 40% 的數(shù)據(jù)中心耗電量專門用于冷卻。因此，服務器端節(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 DPU 實現(xiàn)通過硬件加速的網(wǎng)絡卸載，可大幅減少每臺服務器的耗電量，從而提高服務器效率、數(shù)據(jù)中心效率，降低用電量，減少冷卻負載，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 基礎設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營性支出，進而降低 TCO。

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