Kurzbeschreibung
(Deutsch)
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Die jüngste Ausweitung von Rechenleistungen ging mit einer gestiegenen Nachfrage nach der zugrunde liegenden Cloud-Computing-Infrastruktur einher. Bis in die späten 2010er Jahre hinein, konnten Effizienzsteigerungen diese wachsende Nachfrage weitgehend decken. In den letzten Jahren ist dies jedoch nicht mehr der Fall, und der Energieverbrauch von Rechenzentren sowie verschiedene damit verbundene Umweltauswirkungen nehmen zu. In diesem Kontext nimmt sich diese Studie vor, die komplexen Wechselwirkungen zwischen nachhaltigkeitsrelevanten Dimensionen und Indikatoren sowie die Folgen von Designentscheidungen für Rechenzentren hervorheben. Ihr Hauptziel ist es, die Gesamtoptimierung von Rechenzentren zu beleuchten, wobei zahlreiche Interdependenzen berücksichtigt und verschiedene Nachhaltigkeitsdimensionen von Rechenzentren aus Perspektive der Kreislaufwirtschaft analysiert werden. Damit wird die Studie Rechenzentrumsplanern, -betreibern und politischen Entscheidungsträgern ein umfassendes Verständnis der bestehenden Synergien und Zielkonflikte vermitteln.
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Kurzbeschreibung
(Englisch)
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The recent expansion of computing power has been accompanied by increased demand for the underlying cloud computing infrastructure. Until the late 2010s, efficiency gains were largely able to meet this growing demand. In recent years, however, this has no longer been the case, and the energy consumption of data centers and various associated environmental impacts are increasing. In this context, this study aims to highlight the complex interactions between sustainability-related dimensions and indicators, as well as the consequences of design decisions for data centers. Its main objective is to shed light on the overall optimization of data centers, taking into account numerous interdependencies and analyzing various sustainability dimensions of data centers from a circular economy perspective. The study will thus provide data center planners, operators, and policymakers with a comprehensive understanding of existing synergies and trade-offs.
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Kurzbeschreibung
(Französisch)
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La récente expansion des capacités de calcul s'est accompagnée d'une augmentation de la demande pour l'infrastructure de cloud computing sous-jacente. Jusqu'à la fin des années 2010, les gains d'efficacité ont largement permis de répondre à cette demande croissante. Cependant, ce n'est plus le cas ces dernières années, et la consommation d'énergie des centres de données ainsi que divers impacts environnementaux associés sont en augmentation. Dans ce contexte, cette étude vise à mettre en évidence les interactions complexes entre les dimensions et les indicateurs liés à la durabilité, ainsi que les conséquences des décisions de conception pour les centres de données. Son objectif principal est de mettre en lumière l'optimisation globale des centres de données, en tenant compte de nombreuses interdépendances et en analysant différentes dimensions de la durabilité des centres de données du point de vue de l'économie circulaire. L'étude permettra ainsi aux concepteurs, aux exploitants et aux décideurs politiques de mieux comprendre les synergies et les conflits d'objectifs existants.
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Schlussbericht
(Deutsch)
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Aus Nachhaltigkeitsperspektive bringt das Wachstum von Rechenzentren (RZ) verschiedene Herausforderungen, aber auch einige Chancen mit sich. Dieser Bericht beleuchtet diese Dimensionen aus der Perspektive der Kreislaufwirtschaft und zeigt bestehende Synergien und Zielkonflikte auf.
Beim Energieverbrauch weist die weit verbreitete PUE-Kennzahl grundlegende Schwächen auf: Als relative Grösse sagt sie nichts über den Gesamtenergieverbrauch aus. Da sie Kühlung und Stromversorgung gemeinsam erfasst, ist sie zu grob. Zudem ist sie verzerrt: Aufgrund unzureichend feiner Messungen werden sowohl der Verbrauch der Serverlüfter als auch die Umwandlungsverluste der Netzteile (PSUs) der IT-Energie statt der Nicht-IT-Energie zugerechnet.
Die PUE misst nicht Recheneffizienz, sondern die Effizienz der Infrastruktur. Letztere hat bereits sehr gute Werte erreicht; weitere Fortschritte werden wohl nur noch schrittweise erfolgen. Der Energiebedarf für Rechenleistung hingegen explodiert. Deshalb braucht es – trotz aller Herausforderungen – einen Indikator der Recheneffizienz über heterogene Rechenlasten hinweg.
Angesichts steigender Leistungsdichten verschiebt sich die Stromversorgung von Wechsel- zu Gleichstrom und zu höheren Spannungen – eine gute Gelegenheit, neue Metriken zu definieren: i) Recheneffizienz, ii) Umwandlungseffizienz und iii) Kühlaufwand. Die letzteren zwei trennt Umwandlungsverluste von dem Kühlaufwand und sollten umfassend definiert sein (PSU-Umwandlungen und Lüfter enthaltend).
Der lokale Wasserverbrauch im RZ hängt von den eingesetzten Kühltechnologien ab. Wasserseitige Economiser und über Kühltürme wassergekühlte Kältemaschinen verbrauchen viel Wasser, Trockenkühler, luftgekühlte Kältemaschinen und luftseitige Economiser hingegen nicht – wobei letztere oft adiabatisch unterstützt werden und damit zumindest zeitweise ebenfalls Wasser benötigen. Der vorgelagerte Wasserverbrauch entsteht hauptsächlich durch die Stromerzeugung, insbesondere durch Verdunstung aus den Stauseen der Wasserkraftwerke.
Zwischen Energie- und Wasserverbrauch für die Kühlung sowie zwischen lokalem und vorgelagertem Wasserverbrauch bestehen Zielkonflikte. Wasserintensive Kühltechniken senken in der Regel den Energiebedarf und damit auch den vorgelagerten Wasserverbrauch. Bei sehr wasserintensivem Strom besteht wenig Konkurrenz, und es lohnt sich meist, vor Ort etwas mehr Wasser einzusetzen, um Strom und den damit verbundenen vorgelagerten Wasserverbrauch zu sparen. Bei wasserarmem Strom besteht dagegen ein echter Zielkonflikt.
Energiekreisläufe lassen sich durch Abwärmenutzung schliessen. Dabei besteht ein Zielkonflikt zwischen hoher Wärmenutzung (Nähe zu Siedlungen) und niedrigem Energieverbrauch (hohe Breitengrade). Eine sinnvollere Kennzahl würde die durch Wärmerückgewinnung vermiedene Energie abbilden statt der zurückgewonnenen Menge.
Die Produktionsauswirkungen der Mikroelektronik sind wenig erforscht. Von den drei Produktionsphasen – Bergbau, Raffination und Fertigung – ist die mineralische Raffination in Bezug auf Nachhaltigkeit am wenigsten verstanden. Längere Nutzungsdauern sind stets vorteilhaft.
Materialkreisläufe lassen sich durch Anwendung allgemeiner Kreislaufprinzipien wie der 9R-Prinzipien auf RZ erschliessen. Massnahmen gibt es sowohl für das RZ selbst als auch – deutlich wichtiger – für die darin eingesetzte Mikroelektronik. Mögliche Massnahmen betreffen Produktdesign, Prozessgestaltung, Geschäftsmodelle und Materialeinsatz und wirken auf allen Kreislaufebenen.
Die Beziehung zwischen RZ und Stromnetz ist komplex und vielschichtig. Moderne RZ verfügen über drei entscheidende und neue Eigenschaften, die das Netz vor zusätzliche Herausforderungen stellen: grosse und konzentrierte Lasten sowie steile Lastrampen. Um diese zu mindern, kommen verschiedene Massnahmen zum Einsatz, besonders Lastverschiebung, Batteriespeicher und Erzeugung vor Ort. Diese Massnahmen haben wiederum weitere Folgen – positive wie negative. Sie können dem Netz Flexibilität bringen und Innovationen im Energiebereich fördern. Zugleich verursachen sie Lärm, Verschmutzung und Treibhausgase und konkurrieren mit dem Energiesektor um wichtige Ressourcen.
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Schlussbericht
(Englisch)
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From a sustainability perspective, data centre (DC) growth comes with several challenges and a few opportunities. Thise report brings these dimensions together, analysing DC sustainability from a circular economy perspective, revealing existing synergies and trade-offs.
For energy consumption, the widely used PUE metric has several fundamental limitations: Being a relative metric, it does not inform on the overall energy consumption of the DC. It considers the two main types of DC infrastructures (cooling and power provisioning) jointly, mixing their individual efficiencies, and is thus too coarse. It is also skewed: Due to data limitations, it attributes both consumption of server fans and transformation losses of the power supply units (PSUs) to the IT energy instead of the non-IT energy.
The PUE does not measure compute efficiency but infrastructure efficiency. The latter has already reached very good values and progress will only be incremental. Compute energy, however, is exploding, so a metric reflecting compute efficiency across heterogeneous loads, while challenging, is needed.
To cope with the increased DC power densities and minimise losses, power provisioning is shifting: from alternating current to direct current and towards higher voltages. This is the perfect opportunity to define a new metric for the power provisioning efficiency, which should be both comprehensive (including PSU losses) and disjunct from the cooling overhead. A new set of energy metrics for DCs could thus comprise i) compute efficiency, ii) transformation efficiency, and iii) cooling overhead.
On-site water consumption depends on the cooling technologies deployed. Waterside economisers and water-cooled chillers (via cooling towers) have a high water consumption, while dry coolers, aircooled chillers, and airside economisers do not. However, these last technologies are often adiabatically supported, yielding them at least temporarily water consuming as well. Upstream water consumption is mainly due to electricity production, and its main source is the behind-the-dam evaporation for hydro power plants.
Two trade-offs emerge between energy and water used in cooling as well as between on-site and upstream water consumption. The two are related: Using a water-consuming technique generally lowers the energy required in cooling, which also lowers the water consumed upstream in power generation (if any). For very ‘wet’ electricity, there is little competition, and it is generally worth spending some more on-site energy to save both electricity and the related upstream water. For ‘dry’ electricity, however, there is a trade-off between the two.
Energy circularity can be achieved through waste heat recovery. There is a trade-off between high heat reuse (close to populated areas) and low energy consumption (far North). And the waste heat has limited uses and is not the same energy quality, a fact not reflected by current metrics. A more relevant metric would consider the avoided energy through heat recovery instead of the amount recovered.
The production impact of microelectronics is poorly understood. From the three production phases (mining, refining, and fabrication), the mineral refining / purification is the least understood in terms of sustainability. Prolonging lifespans is always beneficial.
Material circularity can be achieved by interpreting general circularity principles such as the 9R framework in the context of DCs. Possible circularity-enhancing measures exist for both the DC itself and, more importantly, for its microelectronics. The measures can be categorised into product design, process design and business models, choice of materials, and operating conditions. Together, they have effects across all circularity levels.
The relation between DCs and the power grid is complex and multifaceted. Modern DCs possess three crucial and novel features that present new challenges for the grid. Various measures are used to mitigate these challenges, the most important of which are workload shifting, battery storage and onsite generation. These measures have, in turn, further consequences, which are both beneficial and detrimental. They can bring offer grid flexibility as well as innovations in the field of energy. But they also bring noise, pollution, and GHGs, and compete with the energy sector for resources.
Zugehörige Dokumente
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Schlussbericht
(Französisch)
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Du point de vue de la durabilité, la croissance des centres de données (CD) s'accompagne de plusieurs défis et de quelques opportunités. Ce rapport examine ces dimensions sous l'angle de l'économie circulaire, en mettant en évidence les synergies et les compromis existants.
Concernant la consommation énergétique, l'indicateur PUE présente plusieurs lacunes fondamentales : en tant que mesure relative, il ne renseigne pas sur la consommation totale d'énergie du CD. Il traite conjointement les deux principaux types d'infrastructures (refroidissement et alimentation électrique), en mêlant leurs efficacités respectives, ce qui le rend trop grossier. Il est également biaisé : faute de données suffisantes, il attribue à la fois la consommation des ventilateurs de serveurs et les pertes de transformation des alimentations (PSU) à l'énergie IT plutôt qu'à l'énergie non-IT.
Le PUE ne mesure pas l'efficacité de calcul mais celle de l'infrastructure. La première a déjà atteint de très bonnes valeurs et les progrès ne seront qu'incrémentaux, tandis que l'énergie de calcul explose. Un indicateur reflétant l'efficacité du calcul sur des charges hétérogènes serait donc nécessaire.
Face à la hausse des densités de puissance, l'alimentation évolue vers le courant continu et des tensions plus élevées. C’est l’occasion idéale de définir un nouvel indicateur d’efficacité de l’alimentation électrique, à la fois complet – incluant les pertes des PSU – et distinct de la surcharge liée au refroidissement. Un nouvel ensemble de métriques énergétiques pour les CD pourrait ainsi comprendre : i) l’efficacité du calcul, ii) l’efficacité de conversion, et iii) le surcoût de refroidissement.
La consommation d'eau sur site dépend des technologies de refroidissement utilisées. Les économiseurs à eau et les refroidisseurs à eau (via tours de refroidissement) consomment beaucoup d'eau, contrairement aux aéroréfrigérants, refroidisseurs à air et économiseurs à air – bien que ces derniers soient souvent assistés adiabatiquement et consomment donc aussi de l'eau par intermittence. La consommation d'eau en amont provient principalement de la production d'électricité, notamment de l'évaporation derrière aux barrages hydroélectriques.
Des compromis apparaissent entre énergie et eau utilisées pour le refroidissement, ainsi qu'entre consommation d'eau locale et en amont. Les deux sont liés : une technique consommatrice d'eau réduit généralement l'énergie de refroidissement, ce qui diminue aussi l'eau consommée en amont pour la production électrique. Avec une électricité très « humide », la concurrence entre les deux est faible, et il vaut généralement la peine de consommer un peu plus d’eau sur site pour économiser à la fois l’électricité et l’eau associée en amont. Avec une électricité « sèche », en revanche, un véritable arbitrage subsiste.
La circularité énergétique passe par la récupération de chaleur résiduelle, avec un compromis entre réutilisation élevée (proximité des zones peuplées) et faible consommation (grands Nord). La chaleur résiduelle a des usages limités et n'est pas de même qualité énergétique – un indicateur plus pertinent mesurerait l'énergie évitée grâce à la récupération plutôt que la quantité récupérée.
L'impact de production de la microélectronique reste mal compris. Des trois phases (extraction, raffinage, fabrication), le raffinage/purification minéral est le moins documenté en termes de durabilité. Prolonger la durée de vie est toujours bénéfique.
La circularité matérielle peut être atteinte en interprétant les principes généraux, comme le cadre 9R, dans le contexte des CD. Des mesures existent tant pour le CD lui-même que, plus important, pour sa microélectronique. Elles se répartissent en conception produit, conception de procédés et modèles d'affaires, choix des matériaux et conditions d'exploitation. Ensemble, elles agissent sur tous les niveaux de circularité.
La relation entre CD et réseau électrique est complexe et multidimensionnelle. Les CD modernes introduisent de nouveaux défis pour le réseau. Les mesures d'atténuation telles que le déplacement de charge, le stockage par batteries et la production locale offrent de la flexibilité et stimulent l'innovation, mais génèrent aussi du bruit, des émissions et des gaz à effet de serre, tout en entrant en concurrence avec le secteur énergétique pour les ressources.
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