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浪潮信息发布两项服务器创新技术,为用户提供超强算力

时间:2023-06-02 23:01:23浏览次数:49  
标签:数据中心 噪音 故障 超强 服务器 风扇 算力 硬盘

近日,浪潮信息正式发布两项服务器新技术,为其全新上市的G7算力平台提供更优的性能、可靠性和易维护性支撑。服务器NVH(Noise噪声、Viberation振动、Harshness声振粗糙度)技术让服务器计算满负载时的磁盘读写性能翻倍,并且防止数据中心各类高频噪音对磁盘产生不可逆的损失;智能听音诊断技术让服务器风扇的故障预警准确率达到95%,将这一会引发服务器故障和数据中心事故的安全隐患降到最低。

算力的供给需要构建算力平台,需要从系统设计出发,解决架构设计、核心部件、高速互联、散热设计等一系列问题。G7算力平台在信号、电源、结构、散热、可靠性、安全等多个方面进行了20多项卓越设计,可以为用户提供更卓越的算力产品。其中,浪潮信息首创服务器的NVH技术在帮助数据中心科学降噪,保证硬盘卓越的读写效率。在浪潮信息为数据中心科学降噪的同时,智能听音诊断的技术能够利用风扇噪音,精准预警不同位置风扇的各类故障,为数据中心服务器“治未病”,保障数据中心安全。

浪潮信息服务器NVH技术:用10纳米精度保证磁盘读写性能

 在服务器系统设计中,存在着计算性能、功耗、散热、风扇噪声、存储容量、磁盘密度、读写性能之间的微妙平衡。提高计算性能会增加功耗,增加功耗需要加强散热,加强散热需要提高风扇转速,一些服务器的风扇转速已经提升到了34000转/分钟。风扇转速的提升又会限制硬盘存储密度的提升,因为机箱内风扇产生的声压会造成硬盘内部精密部件共振,影响硬盘读写性能。数据中心内的其它噪音,例如,灭火器启动时喷管发出的高频噪音,也可能引起磁盘精密部件共振,海外曾经有数据中心因此发生上百块硬盘报废的案例。

 想要系统解决硬盘受到振动噪音带来的性能损失问题,关键是要打开硬盘在不同噪声激励下的性能损失的“黑盒”。浪潮信息工程师为此开发了一套软硬件结合的测量系统,包括硬盘敏感噪声实验和机箱振动噪音实验。

Ÿ 硬盘敏感噪声实验,用高精度的扬声器测试硬盘读写时的敏感噪音频率。这一模拟实验成功的关键,在于找到精准模拟风扇噪音特点的频谱。为了解决这个难题,工程师抛弃了传统汽车行业、服务器行业使用正弦波或者1/3倍频程噪音的思路,基于海量风扇频谱分析,找到了最适合的噪声带宽,并且以混频、扫频的模式,更精准、灵活地模拟出多样化的噪声源,构建出业界首个硬盘噪音敏感度模型。

Ÿ  机箱振动噪音实验,基于浪潮信息与Meta、西部数据、希捷等联合研发的“硬盘假体”,工程师采集到了上百款服务器机箱内的噪音和振动频率,再将假体采集的频谱和硬盘敏感度模型融合匹配,这样就能够准确计算每一款服务器内部硬盘的共振频率以及由此产生的性能损失率,对服务器系统展开多维度、多层次的优化设计。

 浪潮信息工程师首先优化噪声振动的源头——风扇,通过CFD仿真改进叶片形态,让风扇在同样转速下散热风量提升15%,同时减弱湍流效应,抑制叶轮边缘气流分离,以免产生硬盘敏感的高频噪音。机箱内,设计40多种歌院式的消音架构,精准消除机箱内特定的高频噪音。此外,还改进了硬盘伺服系统,提高其系统内的动力学适应性。多管齐下的方案最终让系统与硬盘达到和谐适配,硬盘磁头的振动幅度可控制在单条磁轨道中心10纳米以内,保证硬盘读写性能基准,并且为未来24TB-30TB的大容量硬盘的动力学适配设计打下坚实基础。

浪潮信息发布两项服务器创新技术,为用户提供超强算力_服务器

新设计的风扇

【配图说明】基于NVH技术,浪潮信息从叶片弦长、叶片枚数、转速匹配、叶片特殊构型设计、机壳结构、铁芯结构、磁气设计、磁环材料等方面对G7服务器的风扇进行了优化,分别应用了不均等叶片扇形状和间隙、叶尖小翼、分体式小翼、弯曲静叶等特殊创新设计,实现性能、噪音、效率方面的突破。

浪潮信息发布两项服务器创新技术,为用户提供超强算力_人工智能_02

歌院式消音架构的机箱

【配图说明】基于NVH技术,浪潮信息按照歌院式消音架构对服务器机箱进行了优化设计,增加有效吸音表面积,引导特定频谱的干扰噪音进入材料深处,精准消除硬盘敏感频谱的噪音,提升读写性能。

 智能听音诊断消除服务器及数据中心隐患:听音10秒,风扇故障预警准确率达到95%

 风扇是服务器和数据中心最容易故障的部件之一。虽然风扇仅有1%的可能发生故障,但其一旦发生故障,将影响系统性能和可靠性,且风扇故障的维修时间长,对数据中心业务运行影响很大。而传统的服务器管理系统不能预测风扇故障,仅能监控风扇的转速、工作电流、环境温度等状态。

 浪潮信息首次创造出基于人工智能的风扇听音诊断技术,利用机箱内噪音的特征信息,建立了基于声学探测的服务器风扇故障智能预警系统。该系统融合了长达200个小时的服务器故障音训练集,可对声纹信息抽取40维MFCC(Mel频率倒谱系数)特征,基于多级深度学习神经网络,能够精准辨别噪音背后潜在的服务器风扇故障。

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风扇智能听音诊断原理

【配图说明】数据中心有上万台服务器,一般的声音分析方法中,嘈杂的声纹特征很容易被混淆,难以精准识别。浪潮信息工程师在业界首次创造出,基于人工智能的风扇听音诊断技术,利用人工智能技术,从风扇噪音中提取特征信息,预测风扇故障。

 有了这套系统,服务器可通过内部的麦克风阵列、音频处理芯片,采集系统的多维噪音,并进行声学信号处理,然后基于主板BMC芯片中的风扇故障智能诊断模型进行分析、诊断,仅需10秒钟“听音”,就可准确预警风扇故障位置、故障类型,精准度达95%,提前从根源上彻底解决服务器风险问题,保证数据中心运行安全。

 

服务器NVH技术和智能听音诊断技术的推出,充分体现了浪潮信息对服务器千锤百炼的匠心设计。服务器设计是一项系统工程,G7算力平台采用开放、多元的架构设计,支持最广泛的通用处理器和加速芯片,整个系统需要经过30多个开发流程,使用150多种加工制造工艺,对280多种关键过程控制点的质量进行严格把控,以保证这一平台产品能具备高性能表现与保质量的品质。浪潮信息始终秉持着“千锤百炼,极致匠心”的设计理念,在产品技术上不断创新引领,为各行各业用户的数字化、智能化转型,提供更强性能、更高品质、更加智能的算力。

标签:数据中心,噪音,故障,超强,服务器,风扇,算力,硬盘
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