上海社會科學院互聯網研究中心主任 惠志斌
疫情期間，居家、移動、分散、遠程辦公的場景已然成為社會常態。脫離企業內部網絡環境的辦公模式對企業數字化水平提出了挑戰，而在新的“無邊界”的企業網絡結構中，大到企業數據中臺的運轉，小到一個數字化的辦公設備互聯、一次遠程的數據傳輸，每一個習以為常的辦公操作背后，都是算力的支撐。
數字化程度決定企業在數字化經濟時代的競爭力，如果說在數字化企業網絡架構中，數據是新的生產資料，那么算力則成為新的生產力。算力作為企業生產的重要基礎設施，廣義上包括了數據采集、存儲、計算、應用等。伴隨著圍繞業務開展的海量數據加工和處理，算力在支撐企業業務連續性的同時也帶來了巨大的能耗。以數據中心為例，每秒百萬、千萬的數據處理流的背后，都是不容忽視的能耗及其對環境帶來的壓力。
近年來，業內開始廣泛提及“綠色計算”(Green Computing)概念。目前，“綠色計算”雖仍未有權威定義，但中國科學院院士何積豐提出，綠色計算包括：采用高效、節能和低功耗的計算設備和配套設施；在保證信息服務可靠性的前提下，合理分配計算資源；保障可持續發展的低成本，低能耗的新型系統與應用。基于這一概念認知，目前業內對綠色計算的討論與研究主要圍繞兩個方面，一是對PUE(Power Usage Effectiveness，電源使用效率)的討論，二是對計算資源合理分配的討論。
前者以谷歌的無碳能源運營計劃為例。4月14日，谷歌能源總監邁克爾·特雷爾(Michael Terrell)表示，隨著整體互聯網使用量和業務的增長，該公司的用電量也在增長。因此，谷歌制定了一個計劃，即到2030年實現全天候的無碳能源運營(采用風力、水力或太陽能發電，使得在產生能量的過程中沒有碳原子的參與，不會產生二氧化碳)。從碳中和到無碳能源運營，越來越多的科技企業在致力提升算力的同時，考慮最大化降低計算的能耗。其中，通過充分利用自然冷源、利用可再生能源等措施來降低數據中心的PUE值也已成為業內共識。后者則聚焦對計算資源合理分配、提升算力利用率的研究，雖然目前尚未被廣泛實踐，但相比圍繞PUE的投入，提升算力利用率技術仍是一片值得探索的藍海。
PUE之后，節能減排的破局在于“算力分配”。根據領先科技公司的平均PUE來看，試圖通過電源使用效率進一步改善碳排放問題的空間已經不多。因此，科技公司下一階段的節能減排仍需尋找新的綠色計算途徑，而發展算力利用率提升技術將是一個值得投入的領域。提升算力利用率意味著通過技術合理分配計算資源，實現算力共享、錯峰使用，從而提高單位算力的效率，對減排產生可觀的影響。
事實上，除了PUE的改善空間有限，發展算力利用率提升技術的另一個關鍵原因在于國內科技公司一般具備很強的運營驅動特性，運營驅動的核心點之一是其對計算資源的需求存在峰值。在特定活動期間，計算資源需求量激增；日常階段，計算資源需求則相對減少。因此，過多的算力儲備可能帶來浪費，而采用提高單位算力效率的方式則恰好契合運營驅動的公司特點，為下一階段的減排提供可觀的良好效果。
根據螞蟻集團最新的減排報告數據，2021年通過其自研的著眼于提效的綠色計算技術，共實現減排量29591.48噸，節能相當于全國全部的新能源汽車(截止2021年6月，總保有量為603萬輛)開上50公里的總耗電量。這一數據充分體現了算力利用率提升技術的作用與優勢，這也是諸如螞蟻集團等大型科技公司在這一領域上率先布局和投入的重要原因。
算法利用率提升技術發展的核心在于自研。據了解，螞蟻集團的所有業務自2019年開始陸續上云，作為服務幾億用戶的平臺，每分鐘都在對海量的數據進行處理和計算，因此螞蟻集團在追求業務穩定性的同時，也開始系統性地探索綠色計算技術，提高計算資源的利用率、降低服務器數量。然而，作為提供支付等多種服務的平臺，如何在減少服務器用量的同時，保證業務穩定和用戶體驗不變？如何在綠色計算的同時，維持服務的安全可靠？螞蟻集團首席技術官倪行軍認為，正因為這些困難，逼著我們做出了一些創新”。
自主研發在綠色計算技術的整體發展進程中占據了重要地位。在多個技術團隊的努力下，螞蟻集團摸索出一套業內領先的資源調度技術體系，并于2021年雙11期間實現首次規模化應用。據了解，“綠色計算”技術體系來自可信原生、技術風險、OceanBase數據庫以及智能引擎等多個技術團隊，其中有三個核心技術點：在離線混合部署技術、云原生分時調度、AI彈性容量。
在離線混合部署可以提高服務器的利用率。在行業實踐中，離線任務和在線任務往往被分布在不同的數據中心，導致了服務器的資源運行效率低且大量的能源浪費。針對這一問題的解決思路是將二者混合部署在同一數據中心，但技術上面臨最大的難點是讓在線業務不受離線任務的影響，雙方互不干擾。對此，以螞蟻集團的實踐為參考，將Kata安全容器的強隔離技術用于離線任務與在線任務在調度系統內的混合部署，將在線應用部署到離線集群上面，通過削峰填谷”可以解決資源利用率問題。簡而言之，在交易高峰時，暫時減少對時效性低的離線服務”的處理，將更多計算資源調度至交易結算等“在線服務”。而到了交易低谷期(比如凌晨)時，再重新開始處理離線服務的計算量。這種彈性的可自由調度的部署方式是綠色計算技術發展下，值得借鑒的方案之一。
此外，互聯網公司往往每年都要在大量服務器上投入高額成本，那么同一份服務器資源是否可以供給不同時段的業務高峰使用，以提高服務器的利用率？基于云原生的分時調度技術針對這一問題給了確切的回復：可以把一份資源在不同的時間段提供給不同的應用，按照場景需求靈活切分資源供給，確保資源的最大復用和按時足量供給；AI智能容量技術則可以利用大數據和AI技術實現智能預測流量，并進行合理的擴容和縮容。
基于這些創新技術，最終實現的節能效果是“螞蟻集團的服務器利用率同比三年前可以提高2倍以上，在同等規模的業務下的每一份算力的耗電減少一半”。
最后，伴隨全球互聯網的高速發展，數字化程度加深，我們預計未來數據中心的增長將直接帶動數據中心的用電量需求激增。因此，不管是從當下的算力能耗考慮，還是從長遠發展眼光來看，通過技術賦能算力節能都是一個正確且必要的方向。預計綠色計算在算法利用率提升技術發展領域中，一方面將著眼提升算力效率，在物理層面減少服務器數量，間接緩解能耗問題；另一方面將在代碼層面加大投入，考慮到大型科技公司每年會生產出數十億行代碼，通過整體提升代碼運行的性能，讓單位算力的效率最大化將是綠色計算下一步需要探索的方向。
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