Новости
09.05.2023
с Днём Победы!
07.03.2023
Поздравляем с Международным женским днем!
23.02.2023
Поздравляем с Днем защитника Отечества!
Оплата онлайн
При оплате онлайн будет
удержана комиссия 3,5-5,5%








Способ оплаты:

С банковской карты (3,5%)
Сбербанк онлайн (3,5%)
Со счета в Яндекс.Деньгах (5,5%)
Наличными через терминал (3,5%)

PUE КАК ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОСТЬ СУПЕРКОМПЬЮТЕРОВ

Авторы:
Город:
Переславль-Залесский
ВУЗ:
Дата:
26 июня 2020г.
Введение

В желание повысить производительность суперкомпьютеров, создатели зачастую игнорируют побочные эффекты в лице чрезмерного потребления электричества и выделения тепла, для которого необходим дополнительный отвод и возможность охлаждения. В свою очередь это ведет к ограничению производительности ВВК (Высокопроизводительный вычислительный комплекс). Без кардинальных изменений в структуре суперкомпьютеров, о темпе роста производительности можно забыть.

Производительность суперкомпьютеров при выполнении научных задач выросла в десятки раз. Однако производительность на единицу потребляемой мощности в 300 раз, а на единицу занимаемой площади— в 65 раз. В результате из-за нехватки мощности и площади, строятся огромные IT-центры.

Суперкомпьютеры с низким энергопотреблением показали себя более устойчивыми к работе. Концепт увеличение производительности в наше время сопоставим c уменьшением энергопотребления ВВК. При составлении оценки суперкомпьютеров производится расчет коэффициента PUE, который отвечает за соотношение между производительностью и потребляемой мощностью.

В статье рассматриваются вопрос необходимости расчета энергопотребления, использование полученных данных и альтернативный способ измерения.

1.        Энергетический кризис

Темпы увеличения объема создаваемых данных превышают темпы роста производительности оборудования ИКТ, а учитывая количества людей без доступа к информационным возможностям, темпы увеличения объема будут только нарастать. Кроме того, во многих странах действует программы по «цифрованию» общества и предоставление информации по скоростным сетям. Генерация данных и последующее возрастание нагрузок, непосредственно связаны с увеличением энергопотребления.

Расширение центров обработки данных ведут за собой увеличения потребляемой электроэнергии. Для многих ЦОДов и ВВК, вводятся строгие рамки контроля энергоэффективности. В гонке топ 500, данный коэффициент идет как один из критериев оценки суперкомпьютера.

Для определения общей эффективности использования энергоресурсов системы необходим комплексный показателей. Стандарт, описывающий энергоэффективность - (PUE), который используется для определения эффективности использования и распределения энергоресурсов при обработке данных.

2.        Коэффициент PUE

Power Usage Effectiveness – это показатель энергоэффективности, характеризующий отношение общей потребляемой энергии к энергии затрачиваемой IT-оборудованием.


Особенности коэффициента энергоэффективности (PUE):

1. связан с инфраструктурой обработки данных;

2.      показывает энергоэффективность структуры относительно других, с использование параметров окружающей среды, нагрузки;

3.     позволяет получить полезную информацию для дальнейших рекомендаций в сфере охлаждения, экономических затрат и архитектуры оборудования.

PUE помогает определить:

·          возможности для повышения операционной эффективности в центре обработки данных;

·          эффективность оптимизации структур и процессов в центре обработки данных в динамике; PUE не учитывает:

·          энергозатрат IT-нагрузки, а также её производительность;

·          эффективность локального потребления;

·          использование других ресурсов (охлаждающая жидкость, время, человеческий фактор и т.д.);

·          использование побочных ресурсов, таких как выделяемое тепло PUE не является:

·          показателем производительности;

·          независимым комплексным показателем эффективности использования ресурсов.

3.     Производные PUE и использование данных

Полученные расчетные данные PUE позволяют оптимизировать управление энергопотреблением. Каждая производная характеризует конкретную ситуацию: iPUE, pPUE и dPUE.

1.        iPUE

Этот промежуточный коэффициент показывает значение энергопотребления за определенный период времени, для дальнейшего использования. Так же можно организовать расчет iPUE в режиме реального времени с определенным интервалом.

2.        pPUE

Данная производная подразумевает расчет определенной подсистемы в рамках всего проекта. Рамки этой подсистемы находятся внутри большого проекта. В условиях локального энергопотребления, должна быть выявлена зона расчета.

Подход к этой зоне зависит от технической конфигурации данных. Основная цель использования pPUE - анализ потенциальной экономии энергии путем выявления неэффективных зон и подсистем инфраструктуры. Кроме того, pPUE можно рассматривать, как метрику для повышения производительности всей системы. Для этого необходимо выявлять зоны низкой производительности и заменять их на более произвольные.

3.        dPUE

Промежуточный коэффициент представляет собой показатель ожидаемой оптимальной работы. Он учитывает климатические условия вокруг объекта расчета. На этапе использование dPUE предстает в виде ожидаемого PUE на основе прогнозируемых расчетов. Также для расчета можно использовать прогнозирование нескольких временных отрезков и использовать единое целое число.

Целостное значение PUE используется для расчета некоторых аспектов:

1)     основные варианты: тестирование, производство, внутренние процессы;

2)   критичность услуг: аварийные службы, муниципальная инфраструктура, охрана здоровья и безопасность и т.д.;

3)    целевые показатели доступности: аварийное восстановление, периодические перерывы в обслуживании, требования к резервированию ресурсов, требования к вспомогательным ресурсам и т.д.

Эти данные влияют на разные аспекты обработки данных и должны использоваться при любых расчетах с использование PUE. Использование информации разных организаций по тем же темам являются недопустимыми

Таким образом, PUE в соответствии с настоящим стандартом следует, главным образом, использовать для оценки тенденций на отдельном объекте и анализа влияния различных проектных и операционных решений на этом конкретном объекте.

4.     Альтернативный способ расчета энергоэффективности

Сделать выбор в пользу PUE легко, так как данная метрика самая распространенная. Но есть множество сценариев, которые иллюстрируют ее недостатки. Возможно, самым очевидным примером будет ситуация, когда компания обновляет IT-оборудование в своем дата-центре на более энергоэффективных системы, забывая (или оставляя до лучших времен) провести соответствующую оптимизацию подсистем электропитания и охлаждения.

При составлении рейтинга Green 500 для оценки эффективности энергопотребления использовалось соотношение между производительностью и потребляемой мощностью. Однако в этом случае преимущество получают небольшие суперкомпьютерные системы. Мощность, потребляемая суперкомпьютерам линейно зависима от количества узлов, в то время как производительность растет при полной параллельности и не линейна при других факторов. В результате от сюда выигрывают небольшие системы.

Тем не менее соотношение производительности к потребляемой мощности получить очень легко, и этот показатель пользуется поддержкой в научном сообществе. А уклон в сторону небольших систем можно уменьшить путем ограничения минимальной производительности суперкомпьютеров. Таким образом, в рейтинге Green 500 компьютеры оцениваются по мощности, потребленной в процессе выполнения некоторого фиксированного объема работ, с учетом того, что их производительность должна быть выше некоторого минимального порога.

Заключение

Мощность суперкомпьютеров стала тем фактором, который заставляет разработчиков задуматься об архитектуре изделия. С каждым годом ВВК занимают все больше места и выделяют все больше тепла.

Коэффициент PUE был предложен в 2007 году, и до сих пор происходят споры о его использовании. Коммерческие организации обращая внимание на коэффициент смотря на выгоду энергопотребления и затрат. Но многие владеют устаревшей техникой, в которую были инвестированы средства.

Зачастую может выполняться оценка других факторов, таких как доступность и возможности работы с другим оборудованием, но занимающиеся закупкой подразделения предпочитают использовать более простые метрики.

Также все компании стремятся к экологичности своего продукта. Именно здесь коэффициент PUE оказывается наиболее полезен. Он имеет четкое определение и предельно доступен для понимания: чем ниже, тем лучше.



Список литературы

 

1.        ГОСТ Р ИСО/МЭК 30134-2-2018 Информационные технологии (ИТ). Центры обработки данных. Ключевые показатели эффективности. Часть 2. Коэффициент энергоэффективности (PUE) URL: - http://docs.cntd.ru/document/1200161251

2.        Коэффициент энергоэффективности (PUE) - Comprehensive Examination of the Metric - The Green Grid, URL: - www.thegreengrid.org

3.        Развитие вычислительной техники. Апокин И.А. М., "Наука", 1974 г.

4.        ISO/IEC 20000-1 Information technology - Service management - Part 1: Service management system requirements