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        基于多傳感器融合的服務(wù)器散熱節(jié)能算法研究*

        2023-11-03 08:49:08崔康吉
        南方農(nóng)機 2023年22期

        崔康吉 ,余 亮

        (廣東科技學(xué)院,廣東 東莞 523083)

        0 引言

        隨著我國數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展,數(shù)據(jù)中心2020年耗電量達到了2 000億kW·h,約占全社會用電量的2.7%[1],成為重點監(jiān)控的高能耗行業(yè)。在數(shù)據(jù)中心中,服務(wù)器等IT設(shè)備占數(shù)據(jù)中心總能耗的50%[2],服務(wù)器內(nèi)部用于散熱的風(fēng)扇功耗占服務(wù)器總能耗的20%以上[3]。在服務(wù)器硬件能耗在短期內(nèi)無法明顯降低的前提下,如何降低風(fēng)扇散熱系統(tǒng)的能耗成為服務(wù)器節(jié)能降耗的首要任務(wù)。

        風(fēng)扇的功耗與風(fēng)扇轉(zhuǎn)速的三次方成正比,在保障芯片可靠運行的前提下,降低風(fēng)扇的轉(zhuǎn)速可以有效降低散熱功耗。在服務(wù)器的內(nèi)部,主要的發(fā)熱部件包括CPU芯片、GPU芯片、內(nèi)存、PCIe交換芯片等,熱點多并且分散[4]。

        目前,用于服務(wù)器風(fēng)扇調(diào)速控制的依據(jù)是CPU或者其他高功耗器件的殼體溫度或者空氣溫度。在服務(wù)器主板的高功耗部件的殼體或者附件位置安裝溫度傳感器、BMC控制器,實時讀取溫度傳感器數(shù)值,根據(jù)控制策略對風(fēng)扇進行調(diào)速控制。風(fēng)扇控制的主流算法主要包括兩種:一種是PWM分段調(diào)速控制方法[5],提前設(shè)定分段溫度閾值(從多個溫度傳感器中選擇距離閾值最小的一個,通常是溫度值最大的一個),確定對應(yīng)的風(fēng)扇PWM信號的占空比,算法實現(xiàn)簡單。遇到的問題是:如果溫度值與目標(biāo)值比較大,PWM控制信號占空比需要經(jīng)過分段逐步達成,而不是啟動最大轉(zhuǎn)速達成,在這個過程中,消耗的能量比較多,同時噪音持續(xù)的時間長。另一種是采用PID控制方法[6],根據(jù)CPU外殼溫度的實時變化,PID控制風(fēng)扇解決了快速實現(xiàn)控制目標(biāo)的問題。遇到的問題是:在最后收斂的階段,往往會出現(xiàn)震蕩,這樣風(fēng)扇就會出現(xiàn)低頻振動,噪音品質(zhì)不佳,影響維護人員感受。總體而言,熱量信息來源單一,控制策略粗放,存在較大的散熱冗余。

        1 服務(wù)器散熱模型的建立

        模型中主要的發(fā)熱部件包括CPU1、CPU2、GPU3、GPU4。其中發(fā)熱部件的實時功耗值為Pn(n=1、2、3、4),殼溫為Tn(n=1、2、3、4),如圖1所示。在服務(wù)器中內(nèi)置風(fēng)扇,產(chǎn)生空氣流動,帶走CPU或者GPU產(chǎn)生的熱量,確保芯片的殼溫保持在芯片的可工作溫度范圍之內(nèi)(比如:XEON系列服務(wù)器的處理器殼溫最高為75 ℃,理想的工作溫度值為小于60 ℃)。在每個高功耗部件上安裝溫度傳感器,用于實時檢測殼體溫度值Tn(n=1、2、3、4)。

        圖1 服務(wù)器散熱模型

        在器件的功耗值Pn保持一定的情況下,殼體的溫度值Tn取決于風(fēng)扇提供的風(fēng)量值CMM。風(fēng)量值CMM越大,帶走的熱量越多,則器件殼溫Tn降低得越快,消耗的能量也就越多;風(fēng)量值CMM越小,則殼溫Tn降低得越慢,但消耗的能量也少。也就是說,在實際的控制中,需要找到一個合理的風(fēng)量值CMM,帶走發(fā)熱部件產(chǎn)生的實時熱量Q,最終殼體溫度值Tn取決于芯片部件的熱量積累。風(fēng)扇的風(fēng)量值CMM與PWM控制信號占空比呈近似線性關(guān)系。主要涉及公式如下。

        1)風(fēng)扇帶走的熱量Q:

        其中,Q為風(fēng)扇帶走的熱量,單位J;Cp為空氣的定壓比熱容,單位J/(kg·℃);CMM為風(fēng)扇每分鐘提供的風(fēng)量,單位m3/min;ρ為空氣密度,約為1 200 g/m3;ΔTC為進出風(fēng)口的溫度差,單位℃;風(fēng)扇帶走的熱量Q=Cp(空氣比熱)×W(空氣重量)×ΔTC(進出風(fēng)口溫度差)。

        2)以CPU為例,殼溫TC:

        其中,TC為CPU的殼溫,器件的最大允許殼溫由器件手冊提供,單位℃;Tj為CPU的結(jié)溫,隨著器件的實時功耗變化,單位℃;P為CPU的實時功耗,單位W;RjC為CPU器件從die到殼體的熱阻,通常由器件手冊提供,單位℃/W。

        3)風(fēng)扇風(fēng)量CMM與轉(zhuǎn)速、功耗之間的關(guān)系。

        風(fēng)扇的PWM信號占空比與轉(zhuǎn)速在最低轉(zhuǎn)速nmin與最高轉(zhuǎn)速nmax階段呈現(xiàn)近似線性關(guān)系,風(fēng)扇的功耗與轉(zhuǎn)速的三次方呈成正比例關(guān)系。因此,具體型號風(fēng)扇的PWM占空比、轉(zhuǎn)速、功耗之間的關(guān)系可以通過查閱數(shù)據(jù)手冊得知,本模型參考的風(fēng)機類型為EBM公司的8212-JH3軸流風(fēng)機。通過上述的計算公式,建立一個簡化的風(fēng)扇散熱模型[7]。這個模型確立了風(fēng)扇控制PWM信號占空比與風(fēng)扇功耗、風(fēng)扇帶走的熱量Q、發(fā)熱部件實時功耗Pn、發(fā)熱部件累積的熱量與殼溫Tn之間的關(guān)系。

        2 服務(wù)器風(fēng)扇節(jié)能控制算法研究

        在服務(wù)器系統(tǒng)中,高功耗部件除了CPU之外,還有GPU、PCIe交換芯片等,功耗熱點超過了兩個,因此一般會安裝多個溫度傳感器用于監(jiān)控設(shè)備的運行狀態(tài)。多傳感器的應(yīng)用可以獲得被測目標(biāo)的實時溫度值,服務(wù)器的散熱信息也更加全面完整,但對于溫度值的信息處理需要更加復(fù)雜的算法。多傳感器信息融合是對來自多個傳感器的信息進行綜合分析,推導(dǎo)出更準(zhǔn)確的信息,以生成被測對象的最佳估計。

        目前,多傳感器融合的主要算法包括加權(quán)平均法、最小二乘法、Kalman濾波、D-S推理方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等[8]。本文主要針對前3種方法的組合應(yīng)用進行了分析與研究,以期在滿足高功耗器件正常散熱的前提條件下,找出功耗最小的算法。

        2.1 參照算法的功耗數(shù)據(jù)建立

        加權(quán)平均法是將溫度傳感器提供的冗余信息進行加權(quán)平均,結(jié)果作為融合值,是一種直接對數(shù)據(jù)源進行操作的方法。最小二乘法是一種數(shù)學(xué)優(yōu)化技術(shù),它通過最小化誤差的平方和尋找數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配,確定各個傳感器合適的權(quán)重。這兩個方法均比較成熟,具體控制策略不再贅述,結(jié)合風(fēng)扇的PID控制算法,以最終的功耗數(shù)據(jù)作為本次研究的對照組。

        本次研究采用5組相同的服務(wù)器器件實時功耗數(shù)據(jù)作為輸入,每組服務(wù)器包含圖1中的4個高功耗部件。這些數(shù)據(jù)通過公式(1)與公式(2)的熱量傳遞模型,仿真出器件的實時溫度數(shù)據(jù)Tn與風(fēng)扇帶走的熱量Q。

        加權(quán)平均法:采用4個傳感器的溫度平均值作為輸入,結(jié)合PID控制算法輸出PWM占空比與風(fēng)扇轉(zhuǎn)速,根據(jù)轉(zhuǎn)速核算出風(fēng)扇的實時功耗。最小二乘法[9]:對于4個傳感器的溫度值采用最小二乘法進行處理,找出一個最優(yōu)的溫度值Xi,結(jié)合PID控制算法輸出PWM占空比、風(fēng)扇轉(zhuǎn)速與實時功耗。分析的結(jié)果如圖2所示(左側(cè)縱向坐標(biāo)軸為5組模擬數(shù)據(jù)下的風(fēng)扇功耗總值,單位W;右側(cè)縱向坐標(biāo)軸為功耗降低的百分比)。從圖中可以看出,采用最小二乘法的數(shù)據(jù)處理策略相比采用加權(quán)算法的處理策略,風(fēng)扇總功耗平均降低約1.1%??梢?,最小二乘法的處理在節(jié)能上有一定的優(yōu)勢。

        圖2 加權(quán)平均法與最小二乘法的風(fēng)扇功耗對比

        卡爾曼濾波算法可用于動態(tài)環(huán)境中冗余傳感器信息的實時融合[10],它是一種利用線性系統(tǒng)狀態(tài)方程,通過系統(tǒng)輸入輸出觀測數(shù)據(jù),對系統(tǒng)狀態(tài)進行最優(yōu)估計的算法。

        假設(shè)傳感器測量信息為Yi=(xi,yi,zi)T,其中i(i=1,2,…,n)為傳感器個數(shù)。數(shù)據(jù)進入融合中心后,融合中心會對這n組數(shù)據(jù)進行計算,得到的yf=fusion(Y1,Y2,···,Yn)。

        以卡爾曼濾波目標(biāo)跟蹤算法為例,系統(tǒng)的狀態(tài)方程和觀測方程如式(3)所示:

        在仿真模型中,X(t)代表當(dāng)前時刻的殼體溫度值,X(t-1)代表上一時刻的殼體溫度??柭鼮V波目標(biāo)跟蹤算法是用t-1時刻的估計值去預(yù)測t時刻的Yf(t),然后用預(yù)測的值和實際觀測到的值進行比對,再用誤差修正t+1時刻的溫度值。本次研究中,將Kalman濾波與加權(quán)平均法、最小二乘法進行組合應(yīng)用。

        2.2 Kalman濾波與加權(quán)平均法組合應(yīng)用

        不同算法的組合應(yīng)用,可以降低數(shù)據(jù)的處理冗余,消除不同算法之間的偏差對控制策略的影響。采用5組與上文相同的實時功耗數(shù)據(jù),仿真程序先采用Kalman濾波對數(shù)據(jù)進行優(yōu)化處理,然后將數(shù)據(jù)的加權(quán)平均值作為服務(wù)器風(fēng)扇控制策略的依據(jù)。仿真結(jié)果如圖3所示(左側(cè)縱向坐標(biāo)軸為5組模擬數(shù)據(jù)下的風(fēng)扇功耗總值,單位W)。從圖中數(shù)據(jù)可以看出,先進行Kalman濾波再進行加權(quán)平均的數(shù)據(jù)處理策略,相比單純采用加權(quán)平均法的處理策略,風(fēng)扇總功耗平均降低約2.1%;比單純的最小二乘法降低約1.0%左右,降幅效果比較明顯。

        圖3 Kalman濾波+加權(quán)平均法與加權(quán)平均法的風(fēng)扇功耗對比

        在服務(wù)器的內(nèi)部,器件殼溫取決于器件的實時功耗與被風(fēng)扇帶走的熱量,是一個熱量累積值,不同控制算法在實施控制的過程中,具體部件的熱量累積值是實時波動的。圖4是Kalman濾波+加權(quán)平均法組合算法與加權(quán)平均法在同一組功耗數(shù)據(jù)情況下累積熱量的變化。因為波動的數(shù)值存在負值,因此采用同一組數(shù)據(jù)進行均方根后比較。對比可以看出,Kalman濾波+加權(quán)平均法組合算法在降低風(fēng)扇功耗的同時,引起了熱量累積值的波動,也就是說,器件的殼溫波動要大一些。

        圖4 Kalman濾波+加權(quán)平均法與加權(quán)平均法的累積熱量對比

        2.3 Kalman濾波與最小二乘法組合應(yīng)用

        采用與上文相同的5組實時功耗數(shù)據(jù),仿真程序先采用Kalman濾波進行優(yōu)化處理,然后再將數(shù)據(jù)通過最小二乘法優(yōu)化處理,將最終結(jié)果作為服務(wù)器風(fēng)扇控制策略的依據(jù)。仿真結(jié)果如圖5所示(左側(cè)縱向坐標(biāo)軸為5組模擬數(shù)據(jù)下的風(fēng)扇功耗總值,單位W)。從圖中可以看出,先進行Kalman濾波再進行最小二乘法的數(shù)據(jù)處理策略,相比單純采用最小二乘法的處理策略,風(fēng)扇總功耗平均降低約2.47%。

        圖5 Kalman濾波+最小二乘法與最小二乘法的風(fēng)扇功耗對比

        圖6是Kalman濾波+最小二乘法組合算法與最小二乘法在同一組功耗數(shù)據(jù)情況下的累積熱量變化。由圖6可知,使用Kalman濾波+最小二乘法組合算法,CPU累積熱量的波動相對較小。

        圖6 Kalman濾波+最小二乘法與最小二乘法的累積熱量對比

        3 節(jié)能控制算法總結(jié)

        在同一組功耗數(shù)據(jù)下,采用不同的控制方法,最終的節(jié)能效果排序如下:Kalman濾波+最小二乘法>Kalman濾波+加權(quán)平均法>最小二乘法>加權(quán)平均法。從分析的結(jié)果來看,Kalman濾波+最小二乘法組合算法相比單純的加權(quán)平均法能耗降低2.47%以上。在器件功耗剛性不變的前提下,僅僅通過算法的優(yōu)化,功耗的降低幅度是比較理想的。

        控制系統(tǒng)的作用不僅要關(guān)注功耗的節(jié)能狀況,還要關(guān)注芯片運行的可靠性。選擇控制系統(tǒng)中的一個處理器CPU1作為關(guān)注對象,采用Kalman濾波+加權(quán)平均法組合應(yīng)用,與單純的加權(quán)平均法相比較,CPU1的殼溫對比如圖7所示(縱軸為殼溫值,單位℃;橫軸為時間t,單位min)??梢钥闯?,Kalman濾波+加權(quán)平均法組合算法雖然節(jié)能效果明顯,但是CPU殼溫波動相對較大,溫度波動均方根差為2.056,加權(quán)平均法的殼溫波動均方根差為1.443。因為殼溫仍在許可的溫度范圍之內(nèi),所以對器件的可靠性無影響。在進一步優(yōu)化算法時,要考慮減少器件殼溫的波動。

        圖7 Kalman濾波+加權(quán)平均法與加權(quán)平均法的CPU殼溫變化

        4 結(jié)論

        在雙碳目標(biāo)的牽引下,服務(wù)器設(shè)備的低功耗運行將會成為重要的關(guān)注點。在不改變硬件本體的前提條件下,采用多個溫度傳感器,通過Kalman濾波、最小二乘法、加權(quán)平均法的組合應(yīng)用,實現(xiàn)風(fēng)扇系統(tǒng)的最優(yōu)控制。采用Kalman濾波+最小二乘法組合算法相比傳統(tǒng)的加權(quán)平均法,在滿足服務(wù)器硬件熱點芯片正常工作的同時,風(fēng)扇總功耗降低2.47%以上,具有較好的推廣與應(yīng)用價值。

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