作者：HPE首席可持续发展官Christopher Wellise
面向未来的IT基础架构需要更清洁的能源系统和更高效的IT架构，二者都非常关键。
比特币通常与能效没有什么关系，但是因为近来加密货币成为热门，人们开始担忧新技术可能会给世界能源供给带来过度压力。
目前世界上有数千的计算机专门在制造比特币或“挖矿”，并在这一过程中验证交易、保护系统。这些挖矿企业已经成为能量消耗的大户。实际上，据加密货币追踪网站“Digiconomist”估计，目前比特币挖矿所耗费的能量已相当于捷克一国的能耗量。
尽管在近半年来，加密货币的挖矿热潮逐渐退去，但比特币大量消耗电能也反映出了科技进步带来的挑战：当新技术为解决世界上的重要问题提供了机会，并且将开创新经济的时候，它们的运转也将消耗大量的能源。
不出所料，这些数据驱动的新兴技术目前正在蓬勃发展，比如人工智能、自动驾驶汽车，还有区块链技术，但现有的IT基础架构不能支撑这些技术所需的可持续能源。它们所需的能量实在太大了，而我们的能源还主要依靠化石燃料（石油、煤等），这将会导致严重的生态环境问题。为了打造能适应未来IT基础架构的能源，更清洁的能源系统和更高效的IT架构都非常关键。
低能耗的新技术
不断提高的计算基础架构的能效可以在中短期缓解这一问题，但从长期看，我们需要研发全新的低能耗的技术。
在近几十年中，我们一直认为微型处理器理应变得更小，计算机理应更便宜、更快，它们的能效提高也是理所当然的。在1965年，Intel的联合创始人Gordon Moore就注意到，集成电路中每平方英寸面积上的晶体管数量每年都在翻倍。他预测这一趋势将会持续下去。不过，中央处理器、高能耗的计算架构已经快要达到它的物理极限，按照摩尔定律也必然要开始下降。更高效的计算也不再成为保障。与此同时，由于互联设备、5G移动网络和人工智能等新兴技术的发展，我们进入了数据处理的急剧增长的时期。
世界上的IT基础架构是基于上世纪六十年代研发的技术迭代形成的，这样的模式不能适应目前世界上万物互联的需求，例如手表、家电和汽车等。根据国际能源机构（International Energy Agency）的预测，IoT设备将从2017年的84亿个增长至2020年的200亿个。当这些新设备在今后数年实现联网，它们也将引发能源消耗的几何基数增长，尤其是在数据中心和网络服务领域。
对能源使用的预测
根据国际能源机构的报告，目前全世界的数据中心消耗了大约全世界1%的电量，至2020年，数据中心的工作负载将会翻三倍，但得益于能效的提高，届时对电量的需求只会增长3%。但从另一方面说，数据网络不容易预测。作为数字世界的支柱，网络目前消耗了用电总量的1%，移动网络大约占了其中的三分之二。至2021年，数据网络的耗电量将增长70%，或下降不超过15%，这要视当时的能效水平而定。
三或五年之后的能源使用情况很难预测，但是从目前数据呈几何基数增长的趋势来看，若现有IT基础架构的能效只能以线性速度改善提高，肯定是不能满足需求的。各个先进的科技企业有责任研制出富有潜能的解决方案。我们需要彻底改变规则。
短期来看，大型科技公司，包括HPE，都在专注于提高现有IT基础架构的效率，同时寻找可持续能源来支撑架构的运行。我们承诺，至2025年，我们系列产品的能效性能将比2015年提高30倍，并且50%的电能来自于可再生能源。其它的大型科技公司也已宣布了类似的计划。
IT消费、边缘计算提高效率
科技公司同时也提供一些服务，帮助客户提高他们的IT运营效率。很多公司都在部署混合IT，他们目前拥有了广泛的IT基础架构，包含了遗留IT，云和本地系统。在运行这些混合IT的同时，帮助企业推出新的数字化项目，这是颇具挑战的。采用按量付费的IT消费模式会是一种有效的办法。这种模式让公司根据他们所使用的IT服务和资源来支付费用，因此摆脱了日常的工作任务，诸如为IT服务供应商备份以及消除昂贵、耗时的IT设备投资等。
这种方式可以帮助我们的客户克服在能源、设备和资源等方面所面临的效率挑战。例如，自然资源保护协会（Natural Resources Defense Council）的报告称，80%的的服务器资源都未被充分使用，在空转的情况下仍然消耗大量的电能。IDC的调查报告则指出，一个可靠的IT合作伙伴可以帮助IT部门优化基础架构配置，平均为企业节省75,800美元。
相似的是，边缘计算正在减少能耗的支出和对冷却的需要。通过IoT设备，边缘计算将大量机器生成的数据转化成为可执行的智能，而且就在源头的附近完成处理，因此会加速数字化转型的进程。数据不再需要通过低速率的网络传输至数据中心进行处理，再送回到边缘去实施。
这些新的IoT技术也使整个行业能够将效率提高到新的层次。例如，很多密集型制造业企业现在通过大数据分析将安装在昂贵机器设备旁边的传感器所生成的数据流进行集中处理。他们因此得以精准预测维护需求，避免宕机并降低运营成本。城市也在通过自动化控制和计量技术来更新他们的电网和建筑，达到提高效率和可靠性的目的。
在数据密集型技术普及的同时，我们需要更高级的科技来管理并获取对数据的洞察。从数据中提炼真正的潜能需要具有万兆级的性能，即每秒进行1千万亿次运算的能力，也要求机器比今天最快的超级计算机再快100倍，而且还能有更高的能效。
美国、中国、欧盟和日本的团队正在努力研发万兆级技术。HPE的内存驱动计算不再以处理器为计算平台的中心，而是以内存为中心，这些创新技术将性能、效率和灵活性都推向新的高度。HPE的研究项目The Machine，仅需当前运算所需的1%的能量就能进行复杂的高性能计算，为气候科学、癌症研究和人工智能等领域服务。
研发，拭目以待
很多公司在考虑更新计算架构和流程，并发明完全不同的技术让能源的消耗与完成工作的程度成正比。目前相关的研发进展包括：
非易失内存(NVM)
磁头随机存储器（magnetoresistive RAM）等新技术使机器在空转时并不消耗能源，具有比动态随机存储器（DRAM）更高的能效，DRAM是目前大多数计算机应用中主流的内存。DRAM是易失的内存，不能承受断电，只有一直保持通电状态才能保住储存在里面的信息，因此它也消耗了大量的电能来维持这种安全需要。而磁头随机存储器是非易失性的，断电不会对它造成影响。
光子学
用光子代替电子（电气线路），这一技术利用显微激光发送的数据比从光纤上发送的多数百倍，不再需要铜线传输，因此节省了大量用于启动和冷却这些系统的能耗。这些光纤非常细小，提高了空间利用效率，物理安装也变得轻松。
Gen-Z
这个计算中新的开放生态系统使内存和计算可以根据应用的需求独立扩展，不再受计算架构的局限。这意味着不必要的元件不会再消耗能源，比如CPU, 它就是为扩大内存容量才被加入系统的。
我们汇集了具有不同背景的技术专家和解决问题的专家一起重新设计架构，以获得前所未有的高性能和高效率。工作负载将会更快速地完成，这样，AI和大数据等创新技术就会普及。这不仅加强了计算能力，而且反过来重塑了我们的行业，让我们能克服更巨大的挑战，例如疾病的诊断或遏制气候变化等。这也是我们努力实现这一技术的原动力。
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