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Google警告：能源成本超过服务器采购成本 |
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JAVIS编译 |
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计世网消息 一名Google的工程师警告称，如果当前计算机的性能/能耗比得不到提高，运行它们的电力成本将远高于最初的硬件购置成本。
对于拥有大量服务器的Google而言，这种情况相当不利。安德烈在9月份发表的一篇论文中说，如果未来数年内性能/能耗比没有什么改进，电力成本将超过硬件成本，而且幅度会非常大。如果计算机的能耗得不到控制，会大幅度提高计算成本，更不用说对环境的影响了。
Sun也信奉安德烈的观点。Sun的能耗为72瓦特的UltraSparc T1芯片的性能/能耗比高于竞争对手。为了解决能耗问题，安德烈建议采取Sun 在Niagara中采取的策略：芯片能够同时执行许多线程。目前典型的服务器芯片能够执行1、2，或者4个线程，而Niagara的8个内核能够执行32个线程。
能耗是近一年来英特尔和AMD角逐的一个战场。AMD皓龙芯片的最大能耗为95瓦，英特尔至强芯片的能耗在110-165瓦之间。其它部件也会消耗电能，但安德烈指出，在低端英特尔服务器中，芯片通常占服务器总能耗的50%-60%。Sun在高调宣扬Niagara的低能耗，但它并非低能耗的唯一信徒。在8月份的“英特尔开发商论坛”上，英特尔详细阐述了降低芯片能耗的计划。
安德烈表示，在Google的三代计算架构中，性能已经翻了近一番。但由性能/能耗比几乎没有什么变化，这意味着能耗也几乎翻了一番。如果服务器的能耗每年增长20%，服务器4年的电费将超过3000美元的x86硬件采购成本，Google的数据中心主要使用x86服务器。如果服务器的能耗每年增长50%，到2010年时的电费将远超过初期的硬件采购成本。这还没有考虑电费的增长。
安德烈提议的解决方案是采用多线程芯片。他说，计算产业正在将多线程作为台式机和服务器的主流解决方案，但他承认在这方面还有巨大的障碍。例如并行计算需要与目前相比有很大不同的编程方法，使任务被分解成许多“子任务”，以便并行执行。微软的研究人员在一篇论文中表示，难题不仅仅在于使应用软件并行化，而且在于主流应用软件中很少有并行执行的任务。安德烈说，软件的问题正在得到改善。
另一个障碍是业界大多数厂商的兴趣都在于面向批量较大的个人电脑市场。与服务器不同，PC不需要多线程能力。
安德烈表示，并行计算也只是一种临时性解决方案。他说，单靠并行计算不能解决能耗问题，但能够减轻未来2、3代芯片的能源问题。要从根本上解决这一问题，需要在基本的电路和架构方面有突破性进展。（JAVIS编译）
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（网页编辑：石头） |
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