寬帶和智能手機革命顯著改變了我們在工作和生活中消費信息以及與信息進行互動的方式。存儲及運算服務(wù)器——亦即通常所說的“云”，日益成為大多數(shù)主流應(yīng)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整合和處理分布廣泛的數(shù)據(jù)，并快速響應(yīng)用戶的請求。這給客戶帶來了實現(xiàn)即時和始終在線響應(yīng)、泛在接入以及顯著降低投資的前景。無論是對Netflix、Facebook和Siri等消費類應(yīng)用，還是對作為物聯(lián)網(wǎng)（IoT）基礎(chǔ)的工業(yè)“機器對機器”（M2M）活動，或是對企業(yè)解決方案——如SAP和SalesForce.com，云服務(wù)器都是我們?nèi)粘；顒硬豢苫蛉钡囊徊糠帧?br />
“云”的成長

受這些因素推動，服務(wù)器容量以不同尋常的速度增長。據(jù)估計，云計算市場規(guī)模已從2006年的基本為零——時值亞馬遜推出其Amazon Web Services (AWS)平臺——增長到2014年的580億美元；而據(jù)Forrester Research公司預(yù)測，公共云市場規(guī)模（不包括來自亞馬遜、谷歌和其他公司的專屬數(shù)據(jù)中心）有望在本十年末達到1,910億美元。通過比較，WSTS預(yù)測整個半導(dǎo)體行業(yè)的2014年全球銷售額會達到3,330億美元。圖1顯示了亞馬遜的資本性支出（主要受其數(shù)據(jù)中心計算能力增長的推動）。

圖1：由于云服務(wù)的增長，亞馬遜等公司在計算設(shè)備上的支出都出現(xiàn)了指數(shù)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(dǎo)致的價格降低效應(yīng)。更加令人驚訝的是云在原計算能力領(lǐng)域的增長。據(jù)估計，領(lǐng)先的云服務(wù)提供商AWS已在全球部署了超過280萬臺服務(wù)器。在架構(gòu)上，服務(wù)器通過轉(zhuǎn)向超大規(guī)模和多線程結(jié)構(gòu)，也出現(xiàn)了顯著的進化，而處理器核心的原吞吐量也得到顯著改進。更多的設(shè)計技術(shù)——例如能夠動態(tài)地改變時鐘速度、供電電壓以及改變同時工作的核心的數(shù)量等，都有助于實現(xiàn)對計算負載更好的動態(tài)響應(yīng)。不過，這也顯著增加了對電源功率輸出要求的復(fù)雜性。

不斷增加的耗電量

與上述進展聯(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(shù)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(shù)據(jù)并不容易，但我們知道，設(shè)計輸入功率為3MW的一個典型數(shù)據(jù)中心可托管超過8,000臺服務(wù)器。據(jù)谷歌公司估計，在2011年，單是其數(shù)據(jù)中心就需要約260MW的連續(xù)輸入功率，相當(dāng)于一座最先進核電站輸出功率的25%左右。為緩解電力傳輸挑戰(zhàn)，絕大多數(shù)的全球數(shù)據(jù)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(tǒng)。按全球2010年估計數(shù)字，數(shù)據(jù)中心使用了全球耗電量的1%~1.5%，相當(dāng)于巴西的總耗電量。在美國，數(shù)據(jù)中心使用了全國總耗電量的接近2%，相當(dāng)于新澤西州的總耗電量?；旧?，數(shù)據(jù)中心到2010年底向美國電網(wǎng)增加了另一個新澤西州，而且負荷還在繼續(xù)增加。

這一大規(guī)模的耗電量增長具有重大的經(jīng)濟影響。雖然處理器核心可提供更大的處理能力（遵循摩爾定律并進行架構(gòu)改進），但其工作電壓卻沒能夠快速地跟隨以降低總耗電量。數(shù)據(jù)中心主要以兩種方式使用電力：首先提供計算機需要的電能，其次對其進行充分冷卻，使系統(tǒng)保持在其正常工作范圍之內(nèi)。因此，電源效率的小幅提升對系統(tǒng)性能就有杠桿化的有利影響。除了減少電費開支，高效的電力輸送還能在既定預(yù)算下增加數(shù)據(jù)中心容量——鑒于裝機容量繼續(xù)以雙位數(shù)的年增長率穩(wěn)步增長，這是一個非常重要的考慮。
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電源分配

最先進的數(shù)據(jù)中心電源分配由一系列的步降電壓和隨后的負載點電力輸送組成。原效率是最大的挑戰(zhàn)，但電源系統(tǒng)還能通過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(chǔ)設(shè)施電源轉(zhuǎn)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行電源輸送。它們通過并聯(lián)多個電源輸送相來達到接近峰值效率，控制器根據(jù)電源消耗要求來調(diào)制這些相位。圖2顯示了一個典型的多相系統(tǒng)，其中穩(wěn)壓器負責(zé)調(diào)節(jié)每個電感，以提供可變的電流值。多相工作彌補了單相轉(zhuǎn)換器的一個重要缺點，亦即效率在標(biāo)稱負載下達到峰值，但在極高負載時下降。圖3顯示了多相系統(tǒng)如何智能地根據(jù)負載選擇相位數(shù)目。在很大工作范圍下使效率曲線平坦化，免除了數(shù)據(jù)中心計劃員針對典型和最大工作負載進行選擇性優(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(tǒng)的構(gòu)成部分能夠在其不使用時斷電。電源輸送系統(tǒng)現(xiàn)在符合提供多個同時輸送軌的需要。

交互：現(xiàn)今的處理器核心是通過數(shù)據(jù)總線（通常是電源管理總線PMBus）將預(yù)期所需的電源電壓傳遞給電源轉(zhuǎn)換器。負載變化可能是投入使用的額外處理核心、處理器時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(shù)。借助對預(yù)期負載的洞察，控制器能夠根據(jù)負載曲線得到最大化的效率。在持續(xù)時間內(nèi)了解耗能水平向服務(wù)提供商提供了另一個重要優(yōu)勢：它們能使用系統(tǒng)活動的持續(xù)時間和強度來計算每個處理的賬單。

綠色成分

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

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