专题丨数据中心效率提升的最佳颗粒度思考
作者简介
韩会先
维谛技术有限公司资深专家、深圳发改委专家库专家、开放数据中心委员会技术专家,主要从事绿色低碳数据中心规划设计、项目管理、测试验收、运行维护、评估认证等工作。
柯芊
中国信息通信研究院云计算与大数据研究所数据中心部助理工程师,主要从事数据中心相关的技术研究和标准制定等工作。
论文引用格式:
韩会先, 柯芊. 数据中心效率提升的最佳颗粒度思考[J]. 信息通信技术与政策, 2022,48(3):47-54.
数据中心效率提升的最佳颗粒度思考
韩会先1 柯芊2
(1. 维谛技术有限公司,北京 100012;2. 中国信息通信研究院云计算与大数据研究所,北京 100191)
摘要:数据中心是数字时代的信息底座,近年来呈现高速发展的态势,其能耗问题日益严重。为提升数据中心整体使用效率,立足最佳颗粒度设计原则,以分散性制冷系统的最佳颗粒度设计方案为实例,深入分析散热和制冷的精确匹配,由此拓展数据中心设施层面的精细化调整,并提出数据中心算效、水效和碳效方面的架构设计、工况选择和能源选择等最佳颗粒度思考。
关键词:数据中心;效率;最佳颗粒度
中图分类号:TP308 文献标志码:A
引用格式:韩会先, 柯芊. 数据中心效率提升的最佳颗粒度思考[J]. 信息通信技术与政策, 2022,48(3):47-54.
DOI:10.12267/j.issn.2096-5931.2022.03.008
0 引言
数据中心是新一代信息通信技术的算力载体,已经成为数字经济时代不可或缺的底座,随着各行业信息化、数字化转型进程加快,数据中心产业高速发展[1-4],根据中国信息通信研究院数据,2016—2019年,我国数据中心机架数增加近200万个,增长率高达154%[5]。需要注意的是,数据中心自身能耗也在持续走高,2020年我国数据中心耗电量达900多亿千瓦时,约占全国总耗电量的1.25%,随着国家双碳战略的提出,能耗的持续增长一定程度上制约了数据中心行业的发展,提升数据中心整体能源使用效率成为数据中心行业当前亟待解决的问题。
本文以提升数据中心制冷能效作为主要论述内容,提出数据中心微模块制冷能力与IT机柜的最佳颗粒度设计,达到制冷与散热精确匹配、能效最优的效果,并由此扩展管路系统、服务器以及供电系统的最佳颗粒度设计方案。并且,为提升数据中心整体使用效率,本文从算效、水效和碳效等三个方面,分别提出了关于效率提升的最佳颗粒度思考。
1 制冷能效是节能优先的主要动力
电能利用效率PUE,表征数据中心电能利用效率的参数,其数值为数据中心内所有用电设备消耗的总电能与所有电子信息设备消耗的总电能之比,是数据中心研究、设计、建设和运维的主要能耗评价指标,基于国标GB40879-2021、GB55015、GB55016-2021以及行标YDT2543标准的实施,当前数据中心能效PUE分解见公式(1)。
PUE=[IT系统能耗+制冷系统能耗+供配电系统能耗+其他能耗(照明等)]/IT系统能耗=1+制冷能耗因子(CLF)+供电能耗因子(PLF)+其他能耗因子(OLF) (1)
以北京地区某设计PUE为1.3的数据中心为例,机房面积8 000 m2,假定IT负载为10 000 kW。制冷能耗因子方面,IT设备制冷系统回风温度按照35°处理,采用磁悬浮或气悬浮冷水系统,IT设备制冷系统全部采用通道隔离方案(即冷通道和热通道都封闭);配电间和面积负荷(含独立电池间)的制冷系统各自独立,空调回风温度按照28°处理,采用变频制冷和热泵系统,配电间设备也采取通道隔离方案。
根据制冷用途,制冷能耗因子(CLF)可分成主用IT设备用制冷能耗因子(CLF1),供配电系统用制冷能耗因子(CLF2),面积负荷用制冷能耗因子(CLF3),新风、除加湿用等配套制冷能耗因子(CLF4),按照GB/T19413-2010《计算机和数据处理机房用单元式空气调节机》和GB40879-2021《数据中心能效限定值及能效等级》划分的5个温度区间,主用IT设备、供配电系统、面积负荷的制冷能耗计算分别如表1、表2、表3所示。
表1 主用IT设备用制冷能耗计算(IT负载10 000 kW,IT负载全年耗电量87 600 000 kWh,空调冷量输出率100%)
本文刊于《信息通信技术与政策》2022年 第3期
主办:中国信息通信研究院
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