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IT行业未来的节能技术

2009-07-01张健浪《微型计算机》2009年6月下

技术基础:节能要从何入手

对PC设备来说,能耗大的主要有四大部件:其一是处理器,目前高端PC上用的四核处理器功耗水准普遍在120瓦以上,耗电量颇为可观;其二是图形系统,该领域的激烈竞争迫使NVIDIA、
AMD都竞相朝着高效能方向挺进,但也导致了显卡功耗从初的几十瓦飙升到现在的200~300瓦,耗电量极为惊人;第三个耗电的部件就是显示器,尽管LCD要比过去的CRT节能得多,但是大尺寸的LCD耗电普遍也在几十瓦级别,至于大屏幕平板电视,能耗普遍都在300瓦以上,显然这些设备是家庭中的耗电大户;第四个能耗高的对象就是存储系统,PC、笔记本电脑的硬盘仅消耗区区几瓦的电能,但服务器和企业存储系统中往往包含数量巨大的SAS硬盘,整体的能耗也颇为可观。

要降低计算系统的整体能耗,直观的做法就是降低芯片的功耗指标,半导体厂商除了积极通过导入新工艺来降低能耗外,优化芯片的设计、提高能效比以及发展节能技术也都是非常有效的途径,终实现能源的按需分配。而从宏观的角度来看,将任务指派给能源效率高的硬件是聪明的做法,从而实现整个系统的能源利用佳化,其中的典型例子就是将高并行计算任务交给GPU完成。如果从更长远的角度来看,云计算的普及可以让用户使用低能耗的“瘦终端”,从而有效降低整个IT环境的能源总消耗。而服务器本身则可以采取弹性的任务分派和灵活的能源配比来实现节能的目标。

微处理器的节能:制造工艺、逻辑优化与创新设计

处理器是PC系统耗能的关键部件,在总的方向上,提升效能与降低功耗永远都是一对矛盾,但是设计者仍有相当多的手段可以优化能源效率,使得性能的提升大于功耗的增长,这些措施横贯半导体工艺到芯片的架构设计等许多方面。

引入新工艺是降低芯片功耗直接的办法,无论从90纳米到65纳米,还是65纳米到45纳米,每一次制造工艺的提升,总是令芯片功耗大幅度降低—在同等情况下,芯片能耗往往可以有20%~
30%的可观降幅。新工艺使得芯片内的连接线宽更小,诸如High-K材料、SOI工艺等新技术的导入又大大削减了漏电流的产生,使得芯片的能耗值显著降低。现在,半导体工业开始朝着32纳米进军,英特尔公司将在2009年底推出32纳米处理器,标志着新一代工艺的成熟。台积电等代工企业也朝着40纳米进军,而IBM甚至开始向22纳米工艺迈进。


引入新工艺不仅能够降低制造成本和提高性能,同时也可以显著降低芯片的能耗

通过改革芯片的逻辑架构,实现能效的提升,这也是降低能耗的有效手段。这个领域的典型案例当属英特尔从Pentium 4到Core架构的改变,前者以能效低著称:芯片功耗巨大,同时效能不尽理想;而Core架构通过4路并行解码、宏指令融合与微指令融合等技术,大幅度提升了芯片的每瓦性能,终在获得性能大幅度提升的同时,显著降低了处理器的功耗水准。类似的例子还有当年
AMD从K7到K8的转换,K8架构将内存控制器集成,降低了内存延迟,借此处理器可获得20%左右的性能提升,而芯片的功耗并没有因此提升。


未来处理器设计构想:大量的协处理器将高效地完成特定任务处理

这样的节能思路在未来显然将会继续进行,作为一种先进的设计思想,协处理单元的纳入、构建超多核处理器已成为微处理器工业界的新趋势。所谓超多核处理器,即在当前双核、四核处理器的基础上,集成大量的协处理单元,这些协处理单元可以负责Java程序解释、物理计算、Flash硬件加速等,专用的协处理单元效率更高,在完成同样任务时消耗的能源更少,而主CPU单元只需负责任务的指派,通过这种主从协作模式,可以在显著提升效能的情况下同时实现能耗的降低。


AMD Turion 64 X2处理器中应用的能源独立分配技术,
CPU部分与总线部分的供电分离,实现能源按需配给。

能源的按需分配是处理器节能的另一个思路,事实上当前的移动处理器已经充分具有按需分配能源的风采了,以AMD Puma平台为例,其双核Turion 64 X2处理器的内存控制器、高速缓存与
CPU内核的供电分离,系统可以根据任务的需要来灵活决定能源的供应与否;同样,英特尔的移动处理器也引入类似技术—早在Pentium M时代,处理器的高速缓存就采用能源配比制度,即通常只有1/32的二级缓存处于供电状态,由于高速缓存一贯都是处理器的能耗大户,此项技术为Pentium M的能耗降低立下汗马功能。按需分配的另一个角度就是,根据任务需要来调整处理器的电压和频率,大家耳熟能详的英特尔SpeedStep技术、AMD PowerNow!便属此列。按需分配的思想未来将更为普遍,尤其是伴随着多核、超多核处理器流行,能源按需分配被认为是降低能耗的法宝。比如在处理简单的商务办公应用时,CPU只需开一个核心,并降低频率运作,如果需要完成多任务、或多线程程序,那么其它核心才被自动开启,这种按需运行的模式能够实现能源配置的佳化。

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