全太陽能數據中心整體技術方案與實踐

伍康文，柴 華

（汕尾芯靈電子科技有限公司，廣東 汕尾 516473）

數據中心集中安裝了十萬臺的服務器，24小時不間斷地運行，其能耗問題越來越突出，用電量占據了數據中心經營成本的50%以上，數據中心行業成為了高能耗單位。尤其是近年來“云計算”概念興起，催生各地都在建設大型的云計算數據中心（IDC），而隨著數據中心規模的擴大，能源消耗問題更加突出，巨大的用電量成為數據中心進一步發展的最大難題[1]。

數據中心的總耗電包括以下幾部分：IT設備耗電、空調耗電以及其他設備的電能損耗。而機房中的IT設備和降溫空調用電占數據中心耗電總量的大部分（75%以上），其中IT設備的耗電量又主要集中在服務器機群中[2]，如圖 1所示。

圖1 數據中心的能耗分布圖

針對數據中心的能耗評測標準，由工業和信息化部、國家發改委指導，云計算發展與政策論壇編制，在2012年4月份發布了 《數據中心能效測評指南》。其中指出了4個數據中心能效關鍵指標，分別為：電能利用效率 （PUE）、 局部 PUE （pPUE）、 制冷/供電負載系數（CLF/PLF）和可再生能源（RER）利用率等[3]，以此來規范綠色數據中心的建設標準。

1 整體技術方案

目前在建設數據中心時，為了減少降溫空調的用電量，從而降低PUE值，國內業界提出了很多解決方案，并嘗試過諸如空調下送風降溫數據中心方案、集裝箱密封降溫的高密度數據中心解決方案等。業界甚至提議，利用南極和北極的天然冰山的優勢，將數據中心建在南極和北極上，從而實現無電降溫用電。最近又出現了“高溫機房”的概念，即不給機房降溫，以使空調用電降至為零。

在研究數據中心能耗時不難發現，需要空調降溫的原因歸根結底是服務器耗電量大，耗電最終轉化為熱量。因此在建設數據中心時，只是單純地想方設法提高空調降溫效率，而不把重點放在如何降低服務器能耗的核心問題上來，始終是治標不治本。PUE值也只是反映IT設備用電量的比值，并沒有指出直接降低IT設備用電量本身。而降低服務器機群的用電量，才是降低降溫用電量、降低機房總體用電量的根本之策。

因此，本文在綜合研究了數據中心耗電的核心問題的基礎上，提出了全太陽能數據中心整體技術方案：（1）針對數據中心耗電的根源（服務器耗電），制定根治數據中心能耗的技術路線，從減少服務器耗電著手，進而減少服務器電能轉化成熱能的數量，從而使得空調降溫用電同比減少，最終從根本上解決數據中心的耗電問題；（2）在此基礎上，有效地采用清潔、可再生能源——太陽能，使傳統能源的消耗降至最低水平，成為后備電源，而太陽能成為數據中心的主供電源；（3）由于太陽能光伏發電是直流電，因此，高壓直流配電系統是適應太陽能主供電而設計的配電系統；（4）為保證蓄能和不間斷供電，本文還采用了分布式、內嵌式UPS電源技術，把小型嵌入到服務器的電源模塊，設計出適應交流和直流同時使用的電源模塊（即異種電源雙回路不間斷服務器專用電源模塊）。總之，這四大專項技術緊密接合，創新組合，是建設全太陽能數據中心的核心技術。

2 四大專項技術介紹

2.1 微服務器集群

服務器主板的功耗主要集中在CPU芯片上，因此要有效地解決數據中心的能耗問題，就必須設計出更低功耗的CPU芯片。參考文獻[4]中指出：“芯片級每降低1 W的功耗，由此而帶來的電源轉換、配電系統、UPS、制冷系統和變壓器等一系列設備的功耗降低，將會達到2.68～2.84 W”。這些都表明了，從芯片級入手，研究超低功耗的CPU，才是實現綠色節能的首要措施。

CPU芯片是數據中心計算能力的動力來源，當前有兩種提高CPU計算能力的方法：其一是提高CPU主頻；其二是增加CPU（核）的數量。根據研究顯示，如果采用第一種方法來解決計算能力，其功耗將以指數（主頻的三次方）迅速增加。而第二種方法的基本原理是為服務器安裝更多的CPU或者增加單個CPU的內核，以提高服務器的計算能力。這條路線在提高處理能力的同時，功耗僅僅是同比線性增加。

因此，本文采用嵌入式SoC作主芯片，配合最少的外圍芯片，僅由Flash作ROM內存，構成一個超低功耗的計算節點（也稱“云計算節點”），多個計算節點構成一臺“微服務器”，微服務器集群式應用，構成數據中心最基礎的硬件平臺。由于微服務器的超低功耗特性，最終實現了在提高計算能力的同時，又不會大幅度地增加功耗。采用本文方法，可以像“高溫機房”那樣，免去強制降溫用電，數據中心的用電量可減少到原來的25%。

2.2 太陽能光伏發電作為主電源

太陽能光伏發電是目前最佳的清潔能源選擇。但對于太陽能光伏發電本身而言，存在兩個難點問題：一是單位發電場所發出的電量不高；二是發電時間不均勻。而且不論并網輸送，還是離網應用，都需要增加太陽能光伏蓄能設備，大大提高了發電成本。

但由于本方案采用超低功耗的微服務器作為數據中心的服務器設備，因此，完全可以使用太陽能作為數據中心的主供電源，交流電僅是在陽光照射的有效時間低于設計值時，作為補充性輔助電源使用。而且可充分利用機房樓頂、鄰近空地，就地取材，因地制宜，無需太大空余場地，取得經濟和工程上的可行性。同時，數據中心的UPS設備可充當太陽能發電的蓄能設施，減少了設備投入。而且太陽能光伏發電所產生的是直流電，這樣在給蓄電池充電時不需要進行整流，減少了部分整流設備的損耗，提高了電能的利用率。

2.3 創新高壓直流供配電技術

由于太陽能作為主供電源，因此數據中心供配電系統采用創新性的高壓直流供配電。這種創新性貫穿在整個供配電系統中，從DC 240 V的太陽能光伏發電到DC 240 V的蓄電池儲能，再到DC 240 V的服務器電源輸入，最后到服務器主板的低壓直流，整個供電、配電、變換過程都是直流電，僅一次DC-DC變換，把供配電損耗控制在8%以下，大大提高了能源的利用率。DC 240 V高壓直流標準可以兼容目前大部分常規服務器和數據交換機的電源接口。

2.4 UPS嵌入式電源模塊

本文采用UPS嵌入式電源模塊，并對其進行了特殊設計：

（1）異種電源雙回路輸入。一路來自太陽能高壓直流（DC 240 V），一路來自市電高壓交流（AC 220 V）。

（2）小型分布式的UPS。電源模塊嵌入鎳氫電池或鋰電池，既可以實現異種電源雙回路的在線切換，又可以充分使用太陽能。

本方案由于每臺微服務器自帶了小型UPS，數據中心集中配備的UPS模組可以使用數量較少的蓄電池，減少了一次性的投資；同時還采取提高數據中心的可管理性、穩定性與系統規模及結構等變化時的高度適應性。

3 全太陽能數據中心實踐

采用這4項技術進行創新性組合，與中國聯通公司合作，建立了中國第一個以太陽能為主供電源、微服務器集群架構、全高壓直流配電、異種電源雙回路不間斷服務器專用電源模塊為整體解決方案的全太陽能數據中心，其節能效果和采用綠色能源比例等指標達到國際領先水平。全太陽能數據中心的整體框架如圖2所示。

圖2 全太陽能數據中心整體框架圖

本文對整個數據中心的設計規模和經營情況進行了規劃與統計，主要體現在太陽能發電面積與發電量、微服務器數量、微計算節點數量以及機房建設面積幾個方面，具體數據如表1所示。

表1 全太陽能數據中心建設數據

在應用方面，則采用混合MIPS和X86兩種不同的云計算節點進行應用。而出租經營方面，則有兩種方式，可以包年出租微服務器，也可以對資源進行計時出租。

經過長期的實際運行與測試，對全太陽能數據中心與同等規模的普通數據中心的電能消耗情況進行了對比，其結果如表2所示。

表2 全太陽能數據中心節能對比表

社會效益方面，全太陽能數據中心在大幅降低耗電量的同時，進而采用清潔的太陽能，大大減少了傳統電能的使用，約節省3億度傳統電能，節能減排效果顯著，經計算，相當于節約燃煤100萬噸/年（按照 1噸煤可以發電3 000度）、減少的碳排放為245萬噸/年（一噸標準煤會帶來2.456 7噸的二氧化碳排放量），這相當于6 700公頃森林一年所吸收的二氧化碳。

在實際運行的過程，由中國聯通數據中心提供的數據，本文對常規服務器機柜出租情況進行了詳細的分析。分析情況如下：按照聯通公司提供原來服務器機群條件的經營數據，代入新的微服務器集群參數后計算得到的經營效果數據如表3所示。由表可知，使用微服集群經營的全太陽能數據中心在租金等相同的情況下，數據中心的利潤提高了的近4倍。

表3 微服集群經營數據對比表

對于本文的全太陽能數據中心技術方案，將持續進行優化。例如，對云計算節點的主芯片SoC，將進行多核化改造，尋找最優的性能和功耗匹配點；對于機房中的照明、空調等用電設備，也會進行直流化改造，對全太陽能數據中心的電子、電器設備將全部直流化。

根據統計表明，全國數據中心在2011年的總耗電量達700億千瓦時，占到全社會用電量的1.5%[4]。采用4項技術的全太陽能數據中心一次性建設投資降低了40%，運行期間節電超過50%，且用電中交流電所占比例在20%以下。如果全國40萬個高能耗的數據中心，采用此技術改造成全太陽能驅動的數據中心，可直接拉動中國太陽能光伏產業的國內需求，創新性地解決數據中心高能耗的瓶頸問題。

全太陽能數據中心可以認為是一個示范性行業，為未來各行業、辦公和家居，進行全太陽能化、直流化改革先行先試，由此而引發的新產業革命，對帶動世界經濟增長、更新技術標準將產生不言而喻的巨大影響。

[1]鐘景華.新一代綠色數據中心的規劃與設計[M].北京：電子工業出版社，2010：13-14，45-47.

[2]彭大銘.IDC直流供電討論 [J].通信與信息技術，2008，171（1）：79-81.

[3]畢慧，李建強，白堃.如何構建現代化的綠色數據中心[N].計算機世界，2010-11-15（27）.

[4]云計算發展與政策論壇.數據中心能效測評指南[C].2012.