26 июня 2020г.
Введение
Уже более 50 лет наблюдается экспоненциальный рост мощности вычислительных устройств (измеряется в FLOPS [5]), предсказанный Г. Муром. Однако, из-за того, что процессоры не производят никакой механической работы, согласно первому закону термодинамики, вся полученная ими электроэнергия преобразуется в тепло. Если для обеспечения работы ноутбуков и домашних компьютеров достаточно установить на процессор радиатор, обеспечив циркуляцию воздуха с помощью нескольких кулеров, а смартфоны и вовсе охлаждаются от стенок корпуса, то для суперкомпьютеров, где число процессоров может достигать десятков тысяч, используются специальные системы охлаждения.
В статье проанализированы трудности, с которыми столкнулась суперкомпьютерная отрасль при использовании воздушных систем охлаждения, сделав разработку энергоэффективной системы охлаждения одной из основных задач для достижения вычислительной мощности в 1 exaFLOPS, а также рассмотрены альтернативные воздушным подходы к охлаждению суперкомпьютеров, принцип их работы, особенности и недостатки.
Классификация систем охлаждения
Для утилизации тепла необходим один или несколько хладагентов, которые могут быть газообразными (воздух) или жидкими (вода, специальные масла и т.д.). По типу использования хладагента системы бывают:
· Воздушные системы охлаждения
Принцип работы таких систем основан на организации воздушного потока через радиаторы, установленные на процессорах и графических ускорителях, а также на силовых элементах материнских плат.
· Гибридные системы охлаждения
В таких системах охлаждения как правило используются два хладагента: жидкость, имеющая высокую теплоёмкость, циркулирует по специальным каналам и радиаторам, а также воздух, отводящий тепло от остальных компонентов суперкомпьютера. Однако подходы могут отличаться. Например, у
суперкомпьютера «Ломоносов-2» радиаторы, по которым циркулирует вода с температурой до 44 ℃, тесно прилегают к вычислительным платам [3], схожий подход используется в суперкомпьютере «СКИФ-Аврора ЮУрГУ» [4]. А у суперкомпьютера Aquasar компании IBM организована циркуляция горячей воды с температурой 60 ℃ по системе медных микротрубок и радиаторов, которые вплотную примыкают к процессорам [6].
· Иммерсионные(погружные) системы охлаждения
В погружных системах охлаждения вычислительные платы установлены в герметичный контейнер, наполненный диэлектрической жидкостью, в которую полностью погружаются вычислительные узлы. Система охлаждения обеспечивает циркуляцию хладагента, нагревающегося в герметичном баке и отдающего тепло в теплообменнике или драйкулере.
· Поливные системы охлаждения
В поливных системах охлаждения радиаторы процессоров также охлаждаются диэлектрической жидкостью. Однако в отличие от погружных систем, вычислительные платы не погружены в жидкость.
Это позволяет значительно увеличить скорость потока хладагента, а следовательно, эффективность процесса охлаждения.
· Погружные системы охлаждения с фазовым переходом
При таком подходе вычислительные узлы погружаются в герметичный контейнер, наполненный специальной диэлектрической жидкостей, кипящей при температуре около +50 ℃. Отдача тепла происходит путём конденсации насыщенного пара в верхней части контейнера, где установлен конденсатор, по которому циркулирует вода.
В свою очередь система охлаждения может быть одностадийной, когда отбор тепла от радиаторов и рассеивание его в окружающую среду производиться с помощью одного и того же хладагента, а может быть и многостадийной, если в системе установлены теплообменники, передающие тепло от одного хладагента другому.
Число контуров может зависеть как от особенностей хладагента, так и от климатический условий региона, в котором будет находиться вычислительный комплекс. Так, воздушная система охлаждения суперкомпьютера «Ломоносов» [2] на самом деле является многостадийной. Первый контур использует принцип «горячих» и «холодных» коридоров, на втором контуре в качестве хладагента используется вода, которая забирает тепло от нагретого воздуха через теплообменники и идёт на кулер, где в третьем контуре циркулирует фреон, отдающий тепло в окружающую среду. А погружной вычислительный кластер «Черенков» компании IMMERS [1] имеет лишь два контура: сначала тепло от вычислительных устройств отводится диэлектрической жидкости и передаётся воде через теплообменник, затем рассеивается в окружающую среду с помощью драйкулера.
Преимущества и недостатки систем охлаждения
Преимущества и недостатки систем охлаждения обусловлены как характеристиками хладагента, который в них используется, так и конструкторскими особенностями этих систем.
Так, в воздушным системах охлаждения к воздуху имеется ряд требований. Причины, по которым нельзя просто использовать воздух с улицы, а требуется его предварительная подготовка, следующие:
1. Воздух необходимо очищать от пыли. Иначе пыль, находящаяся в воздухе, оседает на радиаторах и вентиляторах, что приводит к формированию устойчивой пылевой оболочки с хорошими теплоизоляционными свойствами и как следствие препятствует отводу тепла.
2. Воздух необходимо осушать. Избыточная влажность может привести к конденсации влаги на электронных платах и выходу их из строя.
3. Воздух необходимо охлаждать. Иначе система охлаждения просто не справится с отводом необходимого количества тепла, что приведёт к перегреву и выходу из строя вычислительного оборудования.
4. Требуется организация потоков воздуха при охлаждении многопроцессорных вычислительных плат. Потоки холодного и нагретого воздуха хаотично перемешиваются при наличии большого количества процессоров, что увеличивает необратимость процесса охлаждения.
Все эти факторы в совокупности не только требуют дополнительных энергозатрат, но также приводят в увеличение числа вентиляторов, что ведёт к повышению шума, особенно высокочастотного. Приемлемый уровень шума в машинном зале на сегодня принят равным 73 дБ, а людям приходится кричать, чтобы общаться.
В гибридных системах охлаждения, где помимо воздуха также используется вода, практика выявила следующих недостатки:
1. Сложность конструкции. Вода не должна контактировать с электроникой, поэтому её пропускают внутри радиаторов по специальным герметичным каналам.
2. Малая надежность в связи с трудностью обеспечения с одной стороны герметичности подсоединения каналов охлаждения к внешним трубопроводам, а с другой – возможности отключения платы от трубопровода для ее удаления из вычислительной системы, что может понадобиться, например, при замене платы;
3. Радиатор должен плотно прилегать к отнюдь не плоской поверхности вычислительной платы
4. Существенное термическое сопротивление за счет теплопередачи от охлаждаемого устройства к плате и неполное использование его поверхности.
Хоть использование воды для отвода тепла с процессоров и графических ускорителей позволяет снизить энергозатраты за счёт её теплоёмкости, однако это очень дорогое и очень опасное решение: любая протечка может вывести из строя весь вычислительный комплекс.
В поливных системах охлаждения удаётся достичь наибольшей скорости потока хладагента за счёт того, что вычислительные узлы находятся в воздушной среде.
В иммерсионных системах охлаждения в качестве хладагента могут использоваться безопасные для электроники и человека минеральные или синтетические масла (теплоёмкость которых в 1100 раз больше, чем у воздуха). При этом коэффициент теплоотдачи от охлаждаемых устройств возрастает примерно в 100 раз при использовании жидкости вместо воздуха, что не только позволяет повысить плотность компоновки вычислительных узлов, но также существенно снижает энергозатраты на охлаждение за счёт использования наносов вместо вентиляторов, а это в свою очередь позволяет снизить уровень шума до 35 – 38 дБ (уровень шума в читальном зале библиотеки). Так же вычислительные узлы не подвержены загрязнению пылью благодаря герметичности контейнера.
Хоть такие системы и совершили прорыв в энергоэффективности охлаждения высокопроизводительных вычислительных комплексов, однако существует ряд задач, которые необходимо решить для достижения предельных значений эффективности:
1. Тщательная проработка гидродинамики
Потоки хладагента в герметичном баке должны быть организованы таким образом, чтобы обеспечить ее контакт с охлаждаемыми устройствами. При этом скорости потоков жидкости при таком контакте должны быть одинаковыми. Иначе неизбежны застойные зоны и местный перегрев.
2. Разработка радиаторов с учётом особенностей погружного охлаждения.
Существующие радиаторы рассчитаны на воздушное охлаждение, более того публикуемые параметры процессоров - теплосопротивление от ядра к окружающей среде – приведены только для потоков воздуха. Использование таких радиаторов в жидкой среде приводит к ухудшению параметров теплоотвода, в результате чего общая эффективность системы охлаждения может оказаться недопустимо низкой.
3. Термостатирование вычислительной системы по всему занимаемому объему: распределение температур процессоров зависит от их расположения в системе.
В погружных системах охлаждения с фазовым переходом коэффициент теплоотдачи возрастает в 4 – 5 раз по сравнению с погружными системами охлаждения. Такой подход к охлаждению не только унаследовал все положительные особенности присущие иммерсионным системам охлаждения, но также решает все их проблемы за счёт кипения жидкости:
· Эффективность систем с двухфазным охлаждением настолько велика, что отпадает необходимость в использовании радиаторов для увеличения площади контакта с хладагентом и, как следствие, позволяет повысить плотность компоновки вычислительных узлов.
· Жидкость автоматически поступает в те точки системы, где выделяется максимальный поток тепла и в последствие уносятся пузырьки пара.
· В кипящей жидкости температура может поддерживаться постоянной, равной температуре кипения, и при постоянном давлении эта температура определяется только свойствами жидкости, что обеспечивает практически нулевую дисперсию температур процессоров при их одинаковой нагрузке.
· Кипение охлаждающей жидкости при контакте с греющимися поверхностями вычислительных плат обеспечивает термостатирование всех вычислительных устройств. Таким образом, условия, в которых работают вычислительные платы, не зависят от их расположения.
Оценка энергоэффективности систем охлаждения
Для оценки энергоэффективности систем охлаждения используется показатель PUE (Power Usage Effectiveness), который равен отношению всей потребляемой суперкомпьютером электроэнергии, к электроэнергии, потребляемой лишь вычислительным оборудованием.
С увеличением вычислительной мощности данный показатель растёт нелинейно. Например, для воздушных систем охлаждения отвести и рассеять 1 кВт тепла можно с помощью вентиляторов общей мощностью 100 Вт непосредственно в рабочем помещении (PUE = 1,1). Утилизация 1 МВт тепла требует затраты более 0,6 МВт электроэнергии (соотношение уже 1 к 0,6 и PUE растет до 1,6), а при потребляемой мощности более 10 МВт электроэнергии на систему охлаждения потребуется больше, чем на собственно вычислительный процесс.
Для решения проблем разрабатываются энергосберегающие процессоры (CPU и GPU), которые позволяют на каждый ватт потребляемой мощности проводить все больше операций в секунду. Если еще 5 лет назад этот показатель эффективности составлял 0,2 – 1,0 Тфлопс/кВт, то сейчас этот показатель уже превышает 5,0 Тфлопс/кВт и уже известны разработки процессоров эффективностью до 10,0 Тфлопс/кВт.
Однако, с непрерывным экспоненциальный рост мощности вычислительных устройств проблема утилизации тепла становится лишь более острой. Чем больше процессоров и плотность их компоновки в вычислительном комплексе, тем больше электроэнергии потребуется для работы системы охлаждения.
Так, для воздушных систем охлаждение, где ограничениями являются низкая теплоемкость воздуха и низкий коэффициент теплоотдачи при контакте нагретой поверхности с обтекающим ее воздушным потоком, затраты на охлаждение очень высоки, особенно летом, когда температура воздуха вне помещения может достигать +40 оС . Показатель PUE в лучшем случае достигает 1,7, но в среднем равняется 1,9.
Гибридным системам удаётся снизить показатель PUE до 1,3 за счёт использования воды, теплоёмкость которой в 3230 больше, чем у воздуха.
А в иммерсионных системах процесс охлаждения требует только 4 – 5 % от отводимого от процессоров тепла, и, даже в самый жаркий день (при температуре воздуха до +35 оС) охлаждение может быть организовано без использования холодильных машин, что невозможно при охлаждении воздухом. В таких системах PUE составляет 1,05.
В системах охлаждения с фазовым переходом эффективность системы охлаждения выше, PUE может достигать значений 1,01 и меньше, однако, по сравнению с погружными системами, экономия энергии не выглядит столь существенной. Тем не менее применение систем с фазовым переходом целесообразно при необходимости термостатирования вычислительных узлов и в случае применения вычислительного комплекса в жарком климате: чем больше температура окружающей среды, а значит, чем меньше должно быть суммарное тепловое сопротивление вычислительного комплекса, тем выше экономия энергии при применении систем с фазовым переходом.
Заключение
Система погружного жидкостного охлаждения с фазовым переходом – это инновационное решение, сочетающее в себе положительные качества иммерсионных систем и особенности двухфазного охлаждения, позволяет наилучшим образом организовать работу вычислительных комплексов. Использование таких систем не только существенно снизит энергозатраты на охлаждение и повысит плотность компоновке вычислительных узлов, но также позволит сделать вычислительные комплексы более компактными или же увеличить число стоек в них за счёт сокращением пространства на установку инженерного обеспечения вычислительных комплексов (нет необходимости в межрядных кондиционерах, горячих и холодных коридорах), а герметичные контейнеры, не требующие поддержания температурно-влажного режима, позволят отказаться от систем кондиционирования. В свою очередь низкий уровень шума даст возможность организовывать рабочие места в том же помещении, где установлен вычислительный комплекс. Совокупность всех этих факторов позволит сократить затраты на строительство и эксплуатацию вычислительных центров.
Список литературы
1. Погружной кластер «Черенков» в НИЯУ МИФИ. URL: http://www.immers.ru/solutions/success/pogryjnoi-klaster-cherenkov-v-niyai-mifi/ (дата обращения 25.05.2020)
2. Суперкомпьютер «Ломоносов». URL: https://www.msu.ru/lomonosov/science/computer.html (дата обращения 25.05.2020)
3. Суперкомпьютер «Ломоносов-2». URL: https://t-platforms.ru/projects/superkompyuter-lomonosov-2/(дата обращения: 24.05.2020)
4. Суперкомпьютер «СКИФ-Аврора ЮУрГУ». URL: http://supercomputer.susu.ru/computers/skif_avrora/(дата обращения: 24.05.2020)
5. FLOPS – Wikipedia. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/FLOPS (дата обращения: 24.05.2020)
6. IBM's Hot-Water Supercomputer Goes Live | DataCenter Knowledge. URL: https://www.datacenterknowledge.com/archives/2010/07/05/ibms-hot-water-supercomputer-goes-live (дата обращения: 24.05.2020)
