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上海数据中心要求PUE小于1.3,怎么办?-孙长青

1、事件背景 《上海市推进新一代信息基础设施建设助力提升城市能级和核心竞争力三年行动计划(2018-2020年)》的通知,引起了数据中心基础设施圈内各个层面的人热烈解读,从中,有人看到希望,有人看到了危机,有人看到了数据中心发展的趋势,有人看到了上海有关部门对数据中心的态度。 其中有一段话,深深的吸引了大家的眼球,是关于基础设施的要求:推进数据中心布局和加速器体系建设。统筹空间、规模、用能,加强长三角区域协同,布局高端、绿色数据中心,新建机架控制在6万个,总规模控制在16万个。推动数据中心节能技改和结构调整,存量改造数据中心PUE不高于1.4,新建数据中心PUE限制在1.3以下。开展计算资源布局规划和资源配置方案研究,实施技术试验及模式研究。依托数据中心布局,建设基于中央处理器(CPU)、图形处理器(GPU)等的计算中心,面向人工智能的计算加速资源占新增数据中心机架总量的50%。 其中最让人揪心的,是新建数据中心PUE限制在1.3以下,这个数值代表什么,对数据中心行业熟悉的人们都心里有数,那是上海有关部门对节能的极致追求,如果按照传统的成熟方案进行设计,几乎是不可能达到1.3的要求的,那就是要逼迫从业者采用更加有效的节能方案。 由此,可能给全国数据中心行业带来一次节能技术的革命。 2、PUE的前世今生 首先,让我们来看看PUE的由来,在2007年的时候,美国绿色网格(The Green Grid,IT专业人士的非营利性贸易组织,旨在满足数据中心和整个信息服务交付生态系统的电力和冷却要求,不支持任何特定于供应商的产品或解决方案,提供有关旨在提高整体数据中心效率的最佳实践,指标和技术的建议。)为了更好地了解和提高现有数据中心的能效,认识到建立数据中心效率指标的重要性,并由此为提高每瓦性能的技术指导提供理论支持。理想情况下,这些指标和流程将有助于确定在需要新数据中心之前是否可以优化现有数据中心。由此,提出了PUE的概念,即Power Usage Effectiveness(能源使用效率),从那时起,PUE已在业界得到广泛采用。 下面来看PUE的定义:能源使用效率,数据中心IT设备和配套基础设施的电量或能量和除以由设计人员按企业采用的标准计算获得的IT设备电量或能量之和。业内一般通用的,多指整个数据中心包括IT设备和配套基础设施的年耗电量除以IT设备年耗电量。 PUE计算公式如下: PUE =机械负载系数(MLC)+电气负载系数(ELC)+ 1.0 这里所有因素都是按IT负荷除以的比率: •1.0表示标准化的IT负载。实际上,这是IT负载因子(ILF),但始终为1.0。 •机械负载系数(MLC)是制冷设备、泵、风机等消耗的总能耗除以IT能耗,如下:

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华为阿里腾讯以及三大运营商持续重仓“东数西算”,这是一盘只有巨头玩得起的生意?

当前,算力已成为数字经济的核心生产力,是国民经济发展的重要基础设施。截至目前,我国数据中心规模已达500万标准机架,(注:此处标准机架为换算单位,以功率2.5千瓦为一个标准机架),算力达到130EFLOPS(每秒一万三千亿次浮点运算)。然而我国数据中心的建设地域性明显,东西部呈现出明显的差距。科智咨询数据显示,目前,我国31个省(区、市)均有各类数据中心部署,主要集中在北京、上海、广州、深圳一线城市及其周边地区,中西部地区分布较少。而我国中西部地区IDC市场发展尚处于早期阶段,IDC资源占全国总量不足三成。

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国内常用NTP服务器地址及IP

210.72.145.44 (国家授时中心服务器IP地址) 133.100.11.8 日本 福冈大学 time-a.nist.gov 129.6.15.28 NIST, Gaithersburg, Maryland  time-b.nist.gov 129.6.15.29 NIST, Gaithersburg, Maryland  time-a.timefreq.bldrdoc.gov 132.163.4.101 NIST, Boulder, Colorado  time-b.timefreq.bldrdoc.gov 132.163.4.102 NIST, Boulder, Colorado  time-c.timefreq.bldrdoc.gov 132.163.4.103 NIST, Boulder, Colorado  utcnist.colorado.edu 128.138.140.44 University of Colorado, Boulder  time.nist.gov 192.43.244.18 NCAR, Boulder, Colorado  time-nw.nist.gov 131.107.1.10 Microsoft, Redmond, Washington  nist1.symmetricom.com 69.25.96.13 Symmetricom, San Jose, California  nist1-dc.glassey.com 216.200.93.8 Abovenet, Virginia  nist1-ny.glassey.com 208.184.49.9 Abovenet, New York City  nist1-sj.glassey.com 207.126.98.204 Abovenet, San Jose, California  nist1.aol-ca.truetime.com 207.200.81.113 TrueTime, AOL facility, Sunnyvale, California  nist1.aol-va.truetime.com 64.236.96.53 TrueTime, AOL facility, Virginia ———————————————————————————————————— ntp.sjtu.edu.cn 202.120.2.101 (上海交通大学网络中心NTP服务器地址) s1a.time.edu.cn 北京邮电大学 s1b.time.edu.cn 清华大学 s1c.time.edu.cn 北京大学 s1d.time.edu.cn 东南大学 s1e.time.edu.cn 清华大学 s2a.time.edu.cn 清华大学 s2b.time.edu.cn 清华大学 s2c.time.edu.cn 北京邮电大学 s2d.time.edu.cn 西南地区网络中心 s2e.time.edu.cn 西北地区网络中心 s2f.time.edu.cn 东北地区网络中心 s2g.time.edu.cn 华东南地区网络中心 s2h.time.edu.cn 四川大学网络管理中心 s2j.time.edu.cn 大连理工大学网络中心 s2k.time.edu.cn CERNET桂林主节点 s2m.time.edu.cn 北京大学 ——————————————————————————

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