寬帶和智能手機革命顯著(zhù)改變了我們在工作和生活中消費信息以及與信息進(jìn)行互動(dòng)的方式。存儲及運算服務(wù)器——亦即通常所說(shuō)的“云”，日益成為大多數主流應用程序的運行平臺。它們使用快速互聯(lián)網(wǎng)連接和極其強大的資源來(lái)整合和處理分布廣泛的數據，并快速響應用戶(hù)的請求。這給客戶(hù)帶來(lái)了實(shí)現即時(shí)和始終在線(xiàn)響應、泛在接入以及顯著(zhù)降低投資的前景。無(wú)論是對Netflix、Facebook和Siri等消費類(lèi)應用，還是對作為物聯(lián)網(wǎng)（IoT）基礎的工業(yè)“機器對機器”（M2M）活動(dòng)，或是對企業(yè)解決方案——如SAP和SalesForce.com，云服務(wù)器都是我們日?；顒?dòng)不可或缺的一部分。

“云”的成長(cháng)

受這些因素推動(dòng)，服務(wù)器容量以不同尋常的速度增長(cháng)。據估計，云計算市場(chǎng)規模已從2006年的基本為零——時(shí)值亞馬遜推出其Amazon Web Services (AWS)平臺——增長(cháng)到2014年的580億美元；而據Forrester Research公司預測，公共云市場(chǎng)規模（不包括來(lái)自亞馬遜、谷歌和其他公司的專(zhuān)屬數據中心）有望在本十年末達到1,910億美元。通過(guò)比較，WSTS預測整個(gè)半導體行業(yè)的2014年全球銷(xiāo)售額會(huì )達到3,330億美元。圖1顯示了亞馬遜的資本性支出（主要受其數據中心計算能力增長(cháng)的推動(dòng)）。

圖1：由于云服務(wù)的增長(cháng)，亞馬遜等公司在計算設備上的支出都出現了指數性的增加。

云計算收入包括由于技術(shù)成熟和競爭加劇而導致的價(jià)格降低效應。更加令人驚訝的是云在原計算能力領(lǐng)域的增長(cháng)。據估計，領(lǐng)先的云服務(wù)提供商AWS已在全球部署了超過(guò)280萬(wàn)臺服務(wù)器。在架構上，服務(wù)器通過(guò)轉向超大規模和多線(xiàn)程結構，也出現了顯著(zhù)的進(jìn)化，而處理器核心的原吞吐量也得到顯著(zhù)改進(jìn)。更多的設計技術(shù)——例如能夠動(dòng)態(tài)地改變時(shí)鐘速度、供電電壓以及改變同時(shí)工作的核心的數量等，都有助于實(shí)現對計算負載更好的動(dòng)態(tài)響應。不過(guò)，這也顯著(zhù)增加了對電源功率輸出要求的復雜性。

不斷增加的耗電量

與上述進(jìn)展聯(lián)系最密切的是這些服務(wù)器消耗的電能：由于服務(wù)器數量的迅速增加，其能耗也隨之急劇攀升。獲得準確的公司耗電量數據并不容易，但我們知道，設計輸入功率為3MW的一個(gè)典型數據中心可托管超過(guò)8,000臺服務(wù)器。據谷歌公司估計，在2011年，單是其數據中心就需要約260MW的連續輸入功率，相當于一座最先進(jìn)核電站輸出功率的25%左右。為緩解電力傳輸挑戰，絕大多數的全球數據中心都位于靠近能提供大量電力的地方，如哥倫比亞河水電站系統。按全球2010年估計數字，數據中心使用了全球耗電量的1%~1.5%，相當于巴西的總耗電量。在美國，數據中心使用了全國總耗電量的接近2%，相當于新澤西州的總耗電量?；旧?，數據中心到2010年底向美國電網(wǎng)增加了另一個(gè)新澤西州，而且負荷還在繼續增加。

這一大規模的耗電量增長(cháng)具有重大的經(jīng)濟影響。雖然處理器核心可提供更大的處理能力（遵循摩爾定律并進(jìn)行架構改進(jìn)），但其工作電壓卻沒(méi)能夠快速地跟隨以降低總耗電量。數據中心主要以?xún)煞N方式使用電力：首先提供計算機需要的電能，其次對其進(jìn)行充分冷卻，使系統保持在其正常工作范圍之內。因此，電源效率的小幅提升對系統性能就有杠桿化的有利影響。除了減少電費開(kāi)支，高效的電力輸送還能在既定預算下增加數據中心容量——鑒于裝機容量繼續以雙位數的年增長(cháng)率穩步增長(cháng)，這是一個(gè)非常重要的考慮。
[page]
電源分配

最先進(jìn)的數據中心電源分配由一系列的步降電壓和隨后的負載點(diǎn)電力輸送組成。原效率是最大的挑戰，但電源系統還能通過(guò)不同的方式增加一些能力，以幫助降低能耗。


多相工作：最新一代基礎設施電源轉換器支持多相工作，并從輕負載到峰值負載保持以接近峰值效率的情況進(jìn)行電源輸送。它們通過(guò)并聯(lián)多個(gè)電源輸送相來(lái)達到接近峰值效率，控制器根據電源消耗要求來(lái)調制這些相位。圖2顯示了一個(gè)典型的多相系統，其中穩壓器負責調節每個(gè)電感，以提供可變的電流值。多相工作彌補了單相轉換器的一個(gè)重要缺點(diǎn)，亦即效率在標稱(chēng)負載下達到峰值，但在極高負載時(shí)下降。圖3顯示了多相系統如何智能地根據負載選擇相位數目。在很大工作范圍下使效率曲線(xiàn)平坦化，免除了數據中心計劃員針對典型和最大工作負載進(jìn)行選擇性?xún)?yōu)化的任務(wù)。


并行電源通道：將處理器核心分成“電源孤島”，可使系統的構成部分能夠在其不使用時(shí)斷電。電源輸送系統現在符合提供多個(gè)同時(shí)輸送軌的需要。

交互：現今的處理器核心是通過(guò)數據總線(xiàn)（通常是電源管理總線(xiàn)PMBus）將預期所需的電源電壓傳遞給電源轉換器。負載變化可能是投入使用的額外處理核心、處理器時(shí)鐘速度的變化或者軟件處理的特別密集的指令序列的函數。借助對預期負載的洞察，控制器能夠根據負載曲線(xiàn)得到最大化的效率。在持續時(shí)間內了解耗能水平向服務(wù)提供商提供了另一個(gè)重要優(yōu)勢：它們能使用系統活動(dòng)的持續時(shí)間和強度來(lái)計算每個(gè)處理的賬單。

綠色成分

這種“云”有綠色環(huán)保的特點(diǎn)，雖然使用了大量能源，但云計算（使用現有的一些最強大的計算系統）的有效性使得其比分離計算機系統執行同樣任務(wù)所需的總能量大大降低。數據中心不斷發(fā)展的電源輸送要求也為半導體制造商提供了進(jìn)行創(chuàng )新和創(chuàng )造新突破的大量機會(huì )。

相關(guān)閱讀：

互聯(lián)網(wǎng)的二次革命：互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數據下的新世紀
云計算平臺支撐物聯(lián)網(wǎng)向前發(fā)展
已進(jìn)入實(shí)戰的云計算電子政務(wù)