行業(yè)里存在這樣一種說法：全世界的數(shù)據(jù)中心消耗了大量的能源——事實(shí)也確實(shí)如此。具體消耗量因來源（和數(shù)據(jù)中心）而異，但大致上一個(gè)數(shù)據(jù)中心可以消耗 100 兆瓦；該數(shù)目來自 Energy Innovation (EI) 的報(bào)告《數(shù)據(jù)中心到底用了多少能源？(How Much Energy Do Data Centers Really Use?) 》。

下方餅圖也出自這份報(bào)告，報(bào)告中表示，粗略來看，全世界一半的電力用于運(yùn)行數(shù)據(jù)中心的設(shè)備，另一半用于將電力輸送到建筑內(nèi)并將熱量排出。

一個(gè)很好的例子是位于美國俄勒岡州達(dá)爾斯市的谷歌數(shù)據(jù)中心——因?yàn)槟抢镌ㄓ袖X冶煉廠。鋁是利用大量的電力從鋁土礦中提煉出來的，所以冶煉廠總是位于發(fā)電廠附近，如水電大壩。俄勒岡州的鋁冶煉廠關(guān)閉了，因此有大量的電力可用，所以谷歌在那里建立了數(shù)據(jù)中心。另外，該數(shù)據(jù)中心位于哥倫比亞河上，這為冷卻提供了一個(gè)取之不盡的冷水來源。這是我所知道的“熊彼特創(chuàng)造性破壞理論”最好的例子之一：20 世紀(jì)的鋁冶煉廠被 21 世紀(jì)的超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心所取代。

全球數(shù)據(jù)中心的電力增長幅度是多少？

既然全球各地都在建造越來越多的數(shù)據(jù)中心，那么可以假設(shè)，數(shù)據(jù)中心的總耗電量正在快速增長。一些推測性的圖表顯示整個(gè)世界的電力供應(yīng)將用于為數(shù)據(jù)中心（或比特幣礦工）供電：

“

隨著全球互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量的增長，市場對數(shù)據(jù)中心服務(wù)的需求也在增加，這引起了人們對數(shù)據(jù)中心能源使用增長的擔(dān)憂。2010 年至 2018 年間，全球 IP 流量（在互聯(lián)網(wǎng)上傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量）增加了 10 倍以上，而同時(shí)全球數(shù)據(jù)中心的存儲(chǔ)容量也增加了 25 倍。在同一時(shí)期，全球服務(wù)器上運(yùn)行的計(jì)算實(shí)例數(shù)量（托管的總應(yīng)用數(shù)）增加了 6 倍以上。

——Energy Innovation (EI) 報(bào)告

”

但事實(shí)證明，擔(dān)憂這些問題的人對半導(dǎo)體、EDA、摩爾定律以及使芯片的功耗越來越低的解決方案一無所知。目前，全球數(shù)據(jù)中心的總耗電量約為 200TWh/年，但其實(shí)這與十年前沒有什么不同。以下內(nèi)容來自 EI 報(bào)告：

“

然而，從自下而上的角度來看，新的結(jié)果表明情況并非如此：盡管在過去十年中，信息服務(wù)的需求快速增長，但在 2010 年至 2018 年間，全球數(shù)據(jù)中心的能源使用可能只增加了 6%。

……

2018 年全球數(shù)據(jù)中心消耗了約 205 太瓦時(shí) (TWh)，占全球電力使用的 1%，這一發(fā)現(xiàn)與先前基于外推法的估算數(shù)據(jù)形成了鮮明的對比——此前估計(jì)在過去十年內(nèi)，數(shù)據(jù)中心的能源使用迅速上升。

——Energy Innovation (EI) 報(bào)告

”

從某種意義上說，這是很了不起的。另一方面，在 2010 年至 2018 年間，半導(dǎo)體工藝技術(shù)經(jīng)歷了幾個(gè)節(jié)點(diǎn)：2010 年時(shí)28nm 還沒有問世，然后到 2018 年時(shí) 7nm已然誕生。每前進(jìn)一個(gè)節(jié)點(diǎn)都會(huì)使功耗降低約 30%，這意味著同樣的功能，2018 年的功耗約為 2010 年的 15%。因此，即便互聯(lián)網(wǎng)流量、數(shù)據(jù)中心、云計(jì)算經(jīng)歷了爆炸式增長，使用的電力僅占全球電力總量的 1%。

測算功耗

2010 年至今的另一個(gè)變化是，我們在設(shè)計(jì)芯片時(shí)可以使用更好的工具來測算功耗。曾經(jīng)除了憑感覺判斷，我們只能使用 Excel 表格來測算功耗。2010 年之前，這幾乎是芯片設(shè)計(jì)師、服務(wù)器設(shè)計(jì)師和整個(gè)數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)師的唯一工作方式。這個(gè)方法通常會(huì)導(dǎo)致非常悲觀的設(shè)計(jì)，因?yàn)榇蠹覠o法承受芯片過熱熔化，或者整個(gè)機(jī)架過熱的后果。

當(dāng)然，這個(gè)問題需要一層一層入手，彼此嵌套。一個(gè)數(shù)據(jù)中心由一排又一排的機(jī)架組成。每個(gè)機(jī)架通常包含大量的服務(wù)器，并在頂部配有路由器。這些服務(wù)器通常被稱為“披薩盒”，因?yàn)槠浯笮『托螤畲笾氯绱?，并且?a target="_blank">處理器、GPU 和其他芯片取代了意大利香腸。這些是所有熱量的來源。因此，要想提高機(jī)架（乃至整個(gè)數(shù)據(jù)中心）功耗估算數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，就要從準(zhǔn)確計(jì)算每個(gè)芯片的耗散功耗入手。

Voltus 和 Celsius

Cadence Voltus IC Power Integrity Solution 和 Celsius Thermal Solver可以在這方面發(fā)揮重要作用，深入了解請閱讀文章《免費(fèi)下載 I 如何在芯片的熱分析中實(shí)現(xiàn)2+2=5？》。

Voltus 主要用于計(jì)算芯片上各處的 IR 壓降，并同時(shí)生成 Voltus 熱模型 (Voltus Thermal Models ，VTM)。VTM 模型包含裸片上的材料特性、金屬密度（因?yàn)榻饘偌葘?dǎo)熱又導(dǎo)電）、動(dòng)態(tài)功耗信息以及與溫度有關(guān)的泄漏功耗。

以上只是一個(gè)起點(diǎn)；芯片裝在封裝里，封裝又裝在電路板上——因此，芯片產(chǎn)生的一些熱量是分散的，因?yàn)榉庋b和電路板在傳導(dǎo)信號的同時(shí)也在傳導(dǎo)熱量。同時(shí)其周邊還有其他重要的熱源，如散熱器、熱管、風(fēng)扇等等。此時(shí) Celsius Thermal Solver就派上了用場，它是 Cadence推出的業(yè)內(nèi)首款用于完整電熱協(xié)同仿真系統(tǒng)分析的熱求解器，由兩個(gè)不同的基礎(chǔ)求解器組成：一個(gè)基于有限元方法 (FEM)，用于處理通過電路板的傳導(dǎo)及輻射熱；另一個(gè)基于計(jì)算流體力學(xué) (CFD)，用于處理與流體有關(guān)的一切，通常是氣流，但也包括水冷所涉及的流體（或?qū)嶋H上通常使用的其他流體）。

經(jīng)過生產(chǎn)驗(yàn)證，Celsius Thermal Solver的大規(guī)模并行架構(gòu)可在不犧牲精度的前提下，提供比傳統(tǒng)解決方案加快10倍的性能。

同時(shí)，Celsius Thermal Solver 可以和Voltus工具無縫集成、協(xié)同工作，對“披薩盒服務(wù)器”進(jìn)行非常精確的分析；然后將這些數(shù)據(jù)相加，得到一整個(gè)機(jī)架的數(shù)據(jù)；再將機(jī)架數(shù)據(jù)相加，得到一整個(gè)數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)。同時(shí)，這種分析也可用于決定在哪里放置風(fēng)扇、擋板和散熱器等部件。

下圖顯示了通過Voltus 和 Celsius的熱分析而發(fā)現(xiàn)的“比薩盒服務(wù)器”中的問題：

如果想進(jìn)一步了解Voltus 和 Celsius 之間1+1>2的熱分析，歡迎點(diǎn)擊下圖下載白皮書《使用 Celsius Thermal Solver 對 3D-IC 進(jìn)行熱和應(yīng)力分析》，該白皮書詳細(xì)講述了Voltus 和 Celsius的協(xié)同工作流程：