科學技術如今徹底地融入人們的生活，也改善了全球的生活質量。預計信息和通信技術市場將成倍增長，但是這種進步是有代價的。預計ICT行業將繼續消耗全球越來越大的電能。
因此，很多媒體報道了全球數據中心的運營狀態以及它們消耗的電量。
良好的開端
令人鼓舞的是，很多運營商在降低數據中心用電增長率方面採取了重大措施。數據中心功耗通常支持計算能力及其數據中心的散熱需求。其目的是推動更多的節能實踐，因此發展了PUE(能源使用電效率)這一概念。
開放計算項目(OCP)是世界上超大規模的組織，正在努力使數據中心PUE接近於1，而這是數據中心功率使用率的最佳結果。但是，邊緣計算的採用正在增加，其普及性無疑會影響數據中心的功耗，因為它不適合超大規模數據中心。
然而實現完美PUE的代價也很高昂。要實現更低的PUE，需要做什麼?一些解決方案包括在寒冷地區運營數據中心，這些數據中心產生的熱量使建築物變暖，並使用外界冷空氣為IT設備製冷，並設計了可以在高環境溫度下運行的服務器，以消除機房空調的應用。但是，這仍不是一個很好的解決方案
人們熟知的摩爾定律即將在2023年結束。隨著英特爾公司在其10納米制造工廠中陷入困境，自從晶體管密度上一次重大變化以來，這些影響已超過兩年，人們已經看到了這種影響。
直到幾年前，這些越來越快的CPU都專用於一項服務。由於該CPU的運行速度超過了所需的服務速度，因此經常會導致CPU和內存的利用率不足。潛在的成本降低實現了虛擬化和容器的顯著增長。但是，運行這些虛擬機管理程序也會消耗處理能力，因為這是一項開銷。虛擬化並不是什麼新鮮事物，它在多年前已在IBM大型機上提供，只是將其引入x86服務器才是相對較新的事物。
與往常一樣，數據中心的一大成功就是管理其資源。確保有足夠的交付，但不要浪費太多費用。很多IT人士需要不斷地問自己，瓶頸在哪裡?瓶頸是實際的純計算嗎?它是否被存儲，內存控制器甚至網絡放慢了速度?減輕CPU所做的一些I/O工作是一件好事，因為它使CPU能夠集中精力進行計算。
延遲當然是一個問題。延遲是推動邊緣計算採用的因素之一，受最小延遲影響的人工智能和機器學習也是如此。但是，企業能否確定您的網頁是在2毫秒還是3毫秒內交付的?我們是否需要花費大量的企業和個人精力和力量來實現有效和完美的延遲，而這並不是必需的?
為什麼服務器通常在數據中心包含VGA和USB端口?並且因為BIOS希望它們存在，但是人們很少在服務器上使用它們。
如今已經有了很多發展，也許是時候進行一場革命了?
是時候重新考慮了
所有這些不必要的組件都需要剝離，高吞吐量必須成為優先考慮的問題。如果有許多IT系統以較低的功率運行，具有較高的網絡、存儲和內存帶寬，它們將提供比傳統服務器體系結構更高的並行吞吐量。
加快時鐘速度無疑會帶來更高的性能，但是消耗的功率是多少呢?它根本不是線性的，是指數增長的。以總體上較低的頻率運行的CPU意味著較少的功率，因此意味著較少的熱量。這就意味著在較小的空間中可以容納更多的服務器，從而需要更少的空調功率。但是，現在可以在同一空間中獲得更多服務器，因此單個線程可能不那麼快，但是給定空間和功耗下的總體吞吐量更高。
追求更低的PUE值可能並不是正確的選擇。相反，應該考慮在單位功率下可以完成多少工作;這是對效率的真實衡量。這將支持所需的更改，以便數據中心可以開始解決降低功耗所需的工作。
計算架構的改變以及向低功耗處理器的轉換將使現代數據中心的功耗水平發生大規模而革命性的變化 。
來源：機房360
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