topics:18:clusters []

Эта страница только для чтения. Вы можете посмотреть её исходный текст, но не можете его изменить. Сообщите администратору, если считаете, что это неправильно.
====== Энергоэффективные серверные кластеры ======
<WRAP box round>
Системный обзор принципов проектирования, оценки и эксплуатации вычислительных кластеров с высокой энергоэффективностью. Материал охватывает конфигурации по ENERGY STAR, методики расчёта эффективности, влияние компонентной базы, воздушные схемы, особенности CPU/GPU/ASIC/Storage-серверов и эксплуатационные практики (виртуализация, SDDC, утилизация тепла).
</WRAP>

===== 1. Базовые определения и метрика =====
<WRAP info>
Ключевая метрика: **производительность на единицу мощности**.
</WRAP>

<WRAP center>
$$Eff=\frac{Performance}{Total\ Power}$$
</WRAP>

где:
- \(Performance\) — нормализованная производительность по набору эталонных тестов под профиль нагрузки;
- \(Total\ Power\) — суммарная потребляемая мощность сервера (ИТ-нагрузка + накопители + сети), Вт.

<WRAP important>
Высокая частота и «топовые» CPU не гарантируют лучшую энергоэффективность: узкими местами становятся подсистема памяти, характер ввода-вывода и неравномерность нагрузки.
</WRAP>

===== 2. Конфигурации по ENERGY STAR и расчёт ASE =====
ENERGY STAR использует три репрезентативные конфигурации семейства серверов:

^ Конфигурация ^ Суть ^ Минимальная ёмкость памяти ^
| **Низкоуровневая (Low-end)** | Наименьшая производительность, удовлетворяющая требованиям ENERGY STAR. | \(Mem_{low}=N_{ch}\times DIMM_{min}\) |
| **Высокоуровневая (High-end)** | Максимальный CPU-скор, многопоточность, верхний предел семейства. | \(Mem_{high}\ge 3\times (Sockets\times Cores\times Threads)\) |
| **Типовая (Typical)** | Массовая поставка, «средний» рынок. | \(Mem_{typ}\ge 2\times (Sockets\times Cores\times Threads)\) |

Активная эффективность состояния (ASE) агрегирует вклад CPU, памяти и хранения:

<WRAP center>
$$
Eff_{ACTIVE}=\exp\!\Big(0.65\cdot\ln(Eff_{CPU})+0.30\cdot\ln(Eff_{MEMORY})+0.05\cdot\ln(Eff_{STORAGE})\Big)
$$
</WRAP>

Расчёт компонентных эффективностей (геометрические средние по профилям):
<WRAP center>
\[
\begin{aligned}
Eff_{CPU}&=\operatorname{GEOMEAN}(Eff_{COMPRESS},\,Eff_{LU},\,Eff_{SOR},\,Eff_{CRYPTO},\,Eff_{SORT},\,Eff_{SHA256},\,Eff_{HYBRIDSSJ}) \\
Eff_{MEMORY}&=\operatorname{GEOMEAN}(Eff_{FLOOD3},\,Eff_{CAPACITY3}) \\
Eff_{STORAGE}&=\operatorname{GEOMEAN}(Eff_{SEQUENTIAL},\,Eff_{RANDOM}) \\
\end{aligned}
\]
</WRAP>

Где каждая \(Eff_x\) определяется как:
<WRAP center>
$$Eff(i)=1000\cdot \frac{Perf(i)}{Pwr(i)}$$
</WRAP>

- \(Perf(i)\) — геометрическое среднее интервальных значений производительности теста \(i\);  
- \(Pwr(i)\) — геометрическое среднее интервальных значений мощности, Вт.

<WRAP info>
Ориентиры минимального \(Eff_{ACTIVE}\) (типовые значения ENERGY STAR для справки; актуальные версии стандарта следует уточнять):
</WRAP>

^ Тип продукта ^ Минимум \(Eff_{ACTIVE}\) ^
| 1 CPU, **Rack** | 11.0 |
| 1 CPU, **Blade/мультимоуд** | 9.0 |
| 1 CPU, **Tower** | 9.4 |
| 1 CPU, **Resilient** | 4.8 |
| 2 CPU, **Rack** | 13.0 |
| 2 CPU, **Blade/мультимоуд** | 14.0 |
| 2 CPU, **Tower** | 12.0 |
| >2 CPU, **Rack** | 16.0 |
| >2 CPU, **Blade/мультимоуд** | 9.6 |
| >2 CPU, **Resilient** | 4.2 |

===== 3. Компоненты и их вклад =====
<WRAP info>
Энергоэффективность — результат согласования материнской платы, CPU, памяти, накопителей, сетевых карт и блока питания с потоками воздуха и профилем задач.
</WRAP>

==== 3.1 Материнская плата ====
  * Топология линий PCIe, расположение VRM и слотов DIMM определяют сопротивление потокам воздуха и тепловые режимы.  
  * Компактные стоечные платы оптимизируются под 19″, 1U–2U, с приоритетом прямого фронт-то-бэк обдува.

==== 3.2 CPU ====
  * Выбор ядёр/частоты — под профиль задач (HPC, базы данных, виртуализация).  
  * Эталонные тесты на основе геометрического среднего корректнее отражают «ватт-эффект» при смешанных нагрузках.  
  * Ограничители эффективности: нехватка пропускной способности памяти, межпроцессорные задержки, «холодные» ветви кода.

==== 3.3 Память ====
  * Переход к новым поколениям (DDR4→DDR5) обычно улучшает энергоёмкость за счёт понижения напряжений и роста пропускной способности.  
  * Расстановка модулей по каналам важнее номинального объёма для производительности на ватт.
 
==== 3.4 Накопители ====
**SSD против HDD** (пример удельной производительности на ватт):  
^ Параметр ^ SSD (2.5", ~960 ГБ) ^ HDD (2.5", ~900 ГБ) ^
| Активная мощность, Вт | ~3.2 | ~7.6 |
| Последовательное чтение, МБ/с | ~564 | ~300 |
| Удельная производительность, МБ/с·Вт | ~176 | ~39 |

  * Компоновка **front-loading** упрощает замену дисков и улучшает сервисопригодность; **top-loading** потенциално повышает плотность, но усложняет обдув.

==== 3.5 Сетевые адаптеры (NIC) ====
  * 1 Гбит/с — минимальный стандарт на плате; высокоскоростные интерфейсы (25/40/100 Гбит/с, InfiniBand) требуют теплового резервирования и оценки энергетики порта.

==== 3.6 Блок питания (PSU) ====
КПД по классу **80 PLUS** (типовые значения при 230 В):  
^ Класс ^ КПД при 20 % ^ 50 % ^ 100 % ^
| Gold | ~90 % | ~94 % | ~91 % |
| Platinum | ~92 % | ~96 % | ~94 % |
| Titanium | ~94 % | ~96 % | ~94 % |
  * Использование постоянного тока (например, 380–400 В DC шины от ИБП к стойкам) снижает число преобразований и потери (актуально для новых ЦОД; в РФ — требуется индивидуальное технико-экономическое обоснование и соответствие нормам электробезопасности).

===== 4. Классы серверов по профилю вычислений =====
==== 4.1 CPU-ориентированные ====
  * Сокеты 1/2/4, высокая пропускная способность памяти, строгий фронт-то-бэк обдув.  
  * Допускается активное охлаждение на уровне радиаторов CPU, локально — жидкостные контуры для высоких TDP.

==== 4.2 GPU-серверы ====
  * Тепловая мощность одной GPU до 300 Вт и выше; **суммарно 2.5–3 кВт** на 4U — типичный уровень.  
  * Требуются канальные воздухо-барьеры, точные ограничения по зазорам PCIe, возможна изоляция зон питания/логики от турбулентности.

==== 4.3 Хранилищные (Storage) ====
  * Ограничение — аэродинамика: блоки дисков в «носовой» части ухудшают подачу воздуха к CPU/памяти.  
  * Новые форм-факторы (EDSFF) повышают плотность, сохраняя приемлемые аэродинамические сопротивления.

==== 4.4 Сетевые (Network) ====
  * Большие карты высокоскоростного трафика концентрируются в передней зоне; критичны к прогреву, желательно разделение тепловых зон.

==== 4.5 ASIC-ориентированные ====
  * Под конкретные задачи (шифрование, маршрутизация, хэш-вычисления). Обеспечивают «сладкую точку» эффективности за счёт узкой специализации.  
  * Возможны конфликтующие требования: ASIC горячий, CPU маломощный — важна направленная подача «холодного» воздуха к ASIC.

==== 4.6 Расширяемые ====
  * Слоты под GPU/FPGA/NIC. Требуют расчёта «воздушного бюджета» при наращивании. Не каждая конфигурация энергосберегающа для любой задачи.

===== 5. Концепции системного дизайна =====
<WRAP info>
Вместо оценки одной компоненты применяют **взвешенную геометрическую среднюю** по наборам тестов, отражающим доли CPU, памяти, хранилища и I/O. Это приближает оценку к реальным смешанным нагрузкам.
</WRAP>

  * **Баланс потоков воздуха**: прямой фронт-то-бэк, без перетоков между зонами CPU/GPU/накопителей.  
  * **Тепловые решения**: тепло-распределительные крышки DIMM, воздуховоды, задние теплообменные двери, при необходимости — локальные жидкостные контуры.  
  * **Электропитание**: выбор класса 80 PLUS с учётом реального диапазона нагрузки (чаще 30–60 %).  
  * **Постоянный ток**: сокращение двойных преобразований AC↔DC на пути «ИБП — PDU — сервер» (в условиях РФ — пилотные проекты, оценка надёжности и нормативов).

===== 6. Эксплуатационные практики высокой эффективности =====
==== 6.1 Рациональное использование вычислительных ресурсов ====
  * Оптимальный профиль сервера ≠ «максимальная загрузка». Требуется настройка под конкретный вид работ: CPU-интенсивный рендеринг — на CPU-оптимизированном сервере; обучение ИИ — на GPU-системе.  
  * Следить за средней загрузкой CPU 70–80 %; устойчивые 90–100 % — признак перегруза и рисков по температуре кристалла.

==== 6.2 Виртуализация, VDI и SDDC ====
  * Виртуализация/контейнеризация повышают коэффициент использования CPU, памяти и дисков.  
  * VDI консолидирует рабочие места, позволяя делить циклы CPU и сокращать «пустые» персональные машины.  
  * SDDC объединяет ресурсы (CPU/память/хранилище/сеть) программно, снижая издержки на единицу полезной работы.

==== 6.3 Автоматизация и режимы простоя ====
  * Управление через BMC: автоматическое включение/выключение серверов по расписанию задач (снижение «холостых» потерь).  
  * Переходы в пониженные C-/P-состояния, корректные уставки частот и лимитов мощности.

==== 6.4 Повторное использование тепла (Heat Reuse) ====
  * Тепло серверов направляется на подогрев ГВС или поддержание температуры офисных помещений (в условиях РФ — перспективно при холодном климате и длительном отопительном сезоне).

===== 7. Российский контекст и эксплуатационные ориентиры энергоэффективности =====
<WRAP box round>
Условия эксплуатации ЦОД в России отличаются продолжительным отопительным сезоном, континентальным климатом и высокой стоимостью электроэнергии в пиковых часах.  
Поэтому энергоэффективность должна рассматриваться не только на уровне оборудования, но и в интеграции с климатическими и инженерными системами здания.
</WRAP>

<WRAP info>
Оптимальные диапазоны параметров эксплуатации для энергоэффективных ЦОД, характерных для российских климатических зон:
</WRAP>

^ Параметр ^ Рекомендуемое значение ^ Практический комментарий ^
| **Температура подачи воздуха к серверам** | 18–27 °C | Соответствует классам ASHRAE A1–A3; в большинстве регионов РФ этот диапазон обеспечивает баланс между надёжностью и возможностью частичного «свободного охлаждения». |
| **Относительная влажность в машинном зале** | 40–60 % | Диапазон, минимизирующий риск статического разряда и коррозии без избыточного увлажнения. |
| **Средняя загрузка CPU** | 70–80 % | Оптимум между эффективным использованием мощности и тепловой стабильностью; ниже 70 % — недоиспользование ресурсов, выше 80 % — ускоренный износ и рост энергозатрат на охлаждение. |
| **Класс эффективности блока питания (PSU)** | ≥ 94 % (Platinum) при 50 % нагрузке | Для плотных стоек — Platinum/Titanium; для офисных и периферийных серверов достаточно уровня Gold. КПД БП напрямую влияет на суммарный PUE. |
| **Тип системы электропитания** | DC-шина 380–400 В (пилотно) | Снижение потерь на двойное преобразование AC/DC; рекомендуется к внедрению в новых крупных объектах. |
| **Тип охлаждения** | Комбинированное: экономайзер + механическое охлаждение | На большей части территории РФ возможно 40–60 % времени работы в режиме «свободного» охлаждения; зимой — почти 100 %. |
| **Температура возвратного воздуха (hot aisle)** | 35–45 °C | Повышение температуры возвратного потока улучшает эффективность чиллеров и позволяет использовать рекуперацию тепла. |
| **Повторное использование тепла серверов** | Да — в системах ГВС или воздушного отопления | Особенно эффективно при наружной температуре ниже −5 °C и отопительном сезоне > 6 мес. |
| **Целевое значение PUE для нового ЦОД** | ≤ 1.3 | Реалистичный показатель для современных российских объектов при применении естественного охлаждения и БП уровня Platinum. |

<WRAP tip>
Указанные значения не являются нормативом, но могут использоваться как ориентиры при энергоаудите, разработке эксплуатационных регламентов и расчёте ТЭО.  
Цель — сохранить баланс между надёжностью ИТ-оборудования, энергетической эффективностью и возможностями климата РФ.
</WRAP>


===== 8. Схема факторов эффективности =====
<mermaid>
flowchart LR
  classDef big font-size:62px,stroke-width:1.2px,padding:10px;
  A["Профиль нагрузки"]:::big --> B["Выбор класса сервера (CPU/GPU/ASIC/Storage)"]:::big
  B --> C["Топология платы и памяти"]:::big
  C --> D["Накопители и схема загрузки (front/top)"]:::big
  D --> E["Сеть и порты высокой скорости"]:::big
  E --> F["Блок питания 80 PLUS / DC-шина"]:::big
  F --> G["Охлаждение (воздух/жидкость), воздуховоды"]:::big
  G --> H["Виртуализация, BMC-автоматизация, VDI"]:::big
  H --> I["Повторное использование тепла"]:::big
</mermaid>

===== Ключевые идеи =====
<WRAP tip>
  * Энергоэффективность — это баланс архитектуры, аэродинамики, питания и профиля задач, а не «самый быстрый CPU».  
  * Расчёт делается по взвешенной геометрической средней тестов CPU/памяти/хранилища и агрегируется в \(Eff_{ACTIVE}\).  
  * SSD кратно эффективнее HDD по МБ/с·Вт; но компоновка накопителей влияет на обдув всего сервера.  
  * Класс 80 PLUS и реальная рабочая точка нагрузки критичны; рассматривать DC-распределение для снижения преобразований.  
  * GPU- и ASIC-системы требуют специализированного охлаждения и строгих зазоров PCIe; «универсальная» конфигурация не оптимальна.  
  * Эксплуатация (виртуализация, автоуправление BMC, утилизация тепла) даёт сопоставимый эффект с аппаратными мерами.  
  * В условиях РФ рациональны естественное охлаждение и тепловая рекуперация; это снижает OPEX и углеродный след.
</WRAP>