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    仿真機房系統(tǒng)的優(yōu)化設計

    2014-07-01 23:28:08劉仁云朱少東王恩娜羅雷鳴李亞瑞
    長春師范大學學報 2014年8期
    關鍵詞:風速模型

    劉仁云,朱少東,王恩娜,羅雷鳴,李亞瑞

    (長春師范大學數(shù)學學院,吉林長春 130032)

    仿真機房系統(tǒng)的優(yōu)化設計

    劉仁云,朱少東,王恩娜,羅雷鳴,李亞瑞

    (長春師范大學數(shù)學學院,吉林長春 130032)

    本文選擇具有普適性的機房作為研究對象,首先對機房內(nèi)的溫度、位置、風速等參數(shù)進行搜集和處理,建立了基于插值擬合方法的機房熱分布數(shù)學模型,得到了服務器最優(yōu)任務分配方案,并根據(jù)方案對出風槽的風速和溫度等參數(shù)進行調(diào)節(jié),以達到降低機房內(nèi)的溫度極值點的目的,最后實現(xiàn)了機房散熱系統(tǒng)的優(yōu)化設計。

    建立模型;樣條插值;熱分布;最優(yōu)任務

    對于多任務、高性能計算處理的數(shù)據(jù)中心或互聯(lián)網(wǎng)中心(DC、IDC)的基礎設施經(jīng)常依據(jù)經(jīng)驗來部署安排,這樣的方法具有隨意性和非科學性,經(jīng)常導致機房溫度過高、機房設備不能健康運行等問題,使得數(shù)據(jù)中心將大量資金用于系統(tǒng)冷卻的設備上。因此,有必要對數(shù)據(jù)中心的散熱系統(tǒng)進行仿真優(yōu)化設計,以達到節(jié)能目的,實現(xiàn)最佳能源利用效率。本文以常見的計算機機房系統(tǒng)為例進行仿真優(yōu)化設計。

    1 問題分析、數(shù)據(jù)收集與處理

    機房的溫度分布主要受到服務器所產(chǎn)生的熱量及其擺放位置的影響,服務器產(chǎn)生的熱量又由其承擔的工作量(或任務)決定。因此,首先要了解機房內(nèi)溫度的分布情況;其次尋找最優(yōu)任務分配方案;最后根據(jù)分配方案調(diào)節(jié)儀器設備的位置和影響溫度的相應參數(shù)。具體步驟如下:(1)對機房內(nèi)的溫度和風速的數(shù)據(jù)進行采集和處理;(2)繪制冷、熱通道的流場分布圖和熱分布圖,求出溫度極值點;(3)建立熱分布模型,確定不同任務量下的最優(yōu)任務分配方案;(4)根據(jù)分配方案調(diào)節(jié)出風槽的溫度與風速等參數(shù)以滿足設計規(guī)范要求,從而實現(xiàn)仿真機房的優(yōu)化設計。

    1.1 測量數(shù)據(jù)

    根據(jù)機房內(nèi)部設施的尺寸數(shù)據(jù)做出機房的示意圖(圖1),采集溫度、風速、位置等數(shù)據(jù),并對數(shù)據(jù)進行分析處理。

    圖1 機房示意圖

    其中,X為通道位置,m;Y為機柜距離空調(diào)的位置,m;Z為機柜距地板的高度,m;T為機房溫度,℃;Ri為任務量,0≤Ri≤1,i=1,2,3,4;V:風速,m·s-1。

    1.2 計算溫度最高位置

    對實驗數(shù)據(jù)進行樣條插值計算,并運用數(shù)學軟件Matlab繪制冷、熱通道的熱分布即T(Y,Z)及流場分布圖。

    圖2 冷通道的熱分布圖

    圖3 熱通道的熱分布圖

    圖4 冷通道的流場分布圖

    圖5 熱通道的流場分布圖

    從圖2至圖5可見,最高溫度發(fā)生在熱通道內(nèi)。利用Matlab可求出曲面的極值點為T(6.8,2.1)=56.043,即溫度最高點為熱通道在距空調(diào)6.8m、距地板2.1m處,最高溫度為56.0436℃。

    2 模型建立

    設每個機柜(服務器)任務量相同,利用Matlab研究溫度T與機柜擺放位置X、Y、Z之間的關系。根據(jù)4個機柜任務量R的不同,繪制R=0.2、R=0.3、R=0.5時,溫度T與機柜距空調(diào)位置Y的關系曲線圖(圖6),溫度T與機柜距地板高度Z的關系圖(圖7)。

    圖6 溫度與機柜距空調(diào)位置的關系圖

    圖7 溫度與機柜距地板高度的關系圖

    根據(jù)所收集的數(shù)據(jù),擬合相同任務量R下,機柜距空調(diào)位置Y、機柜距地板高度Z與溫度T的函數(shù)關系,經(jīng)過程序調(diào)試,得到熱分布的數(shù)學模型為

    T=m+nY+pZ+qY2+kZ2.

    (1)

    設模型誤差小于等于0.01時模型符合要求精度,其各項參數(shù)為

    m=19.5004-6.155X-23.8023R+0.6569X2+22.8186R2,

    n=2.0474+2.0937X+18.8778R-0.2250X2+17.6572R2,

    p=-3.6337+1.0113X-9.358R-0.1118X2-7.7347R2,

    q=-0.233-0.228X-2.0545R+0.0246X2+1.9136R2,

    k=1.2342-0.2427X+3.3913R+0.0272X2-2.7986R2.

    從任務量相同的測量中驗證熱分布模型(1),得其絕對誤差為η=0.005≤0.01,說明該數(shù)學模型建立符合要求。

    3 服務器的最優(yōu)任務分配方案

    在Matlab中繪制任務量R1=0.2,R2=0.3,R3=0.5時不同高度4個機柜的溫度關于X,Y,Z的分布圖T(X,Y,Z) (由于篇幅問題,只給出R1=0.2時的分布圖)。

    圖8 h=0.2的溫度分布圖

    圖9 溫度與機柜距地板的高度的關系圖

    圖10 h=1.3的溫度分布圖

    圖11 h=2.6的溫度分布圖

    用imregionalmax 函數(shù)找出R1=0.2,R2=0.3,R3=0.5時的溫度極值分別為T(2.4162,4.1261,1.7758),T(4.0889,4.1261,1.7758),T(7.2485,4.1222,1.7758)。

    由于我們測量的數(shù)據(jù)中沒有極值點這3個數(shù)據(jù),所以通過點A1(2.4,4.1,1.8),A2(4.1,4.1,1.8),A3(7.2,4.1,1.8)進行模擬,結合上述熱分布模型得不同任務量下極值點處溫度分布表(表1)。

    表1 溫度極值點分布表

    結合表1可知,當機柜一任務量增加到0.8時,只有點A溫度發(fā)生較大的變化;機柜二任務量增加到0.8時,只有點B溫度發(fā)生較大的變化;機柜四任務量增大到0.8時,只有點C發(fā)生較大的變化;機柜三任務量增加時3個點的溫度幾乎都沒有變化。由此推斷點A、B、C三點的最高溫度只與機柜一、二、四相關。根據(jù)A、B、C三點的位置數(shù)據(jù),利用指數(shù)函數(shù)擬合得到與位置相關的最優(yōu)任務分配模型:

    T1=26.7333×1.4483R1,T2=26.0368×1.5055R2,T3=26.4856×1.4760R3.

    (2)

    其中,Ri為第i個機柜的任務量,Ti為由第i個機柜得出的溫度的極值點。

    根據(jù)模型分配任務量,求出在此方案下的機房最高溫度(表2)。

    表2 任務量分配表及機房溫度狀態(tài)

    根據(jù)《電子信息系統(tǒng)機房設計規(guī)范》C級要求,機房溫度應控制在35℃之下,仿真模擬所得的最高溫度符合要求,即服務器所分配的任務量為最優(yōu)分配。

    4 出風槽風速及溫度參數(shù)調(diào)節(jié)

    機房內(nèi)溫度的調(diào)節(jié)是通過出風槽的溫度及風速來實現(xiàn)的。冷氣由出風槽通過冷通道向機房內(nèi)輸入,從機柜邊緣進入熱通道,從而達到降低機房內(nèi)熱點溫度的目的。而風速V與Y、Z、T的關系可由公式(3)確定。

    V=0.5654+0.0867Z+0.045Y+0.0044T0+0.03V0.

    (3)

    其中,V0為出風槽的風速(m·s-1),T0為出風槽的溫度(℃)。

    應用多元線性函數(shù)回歸建立機房內(nèi)某點的溫度與該點距空調(diào)距離、距地板高度、風速的函數(shù)關系。

    T=11.0669+3.8224Z+0.8356Y+8.2268V.

    (4)

    V=(T-11.0669-3.8224Z-0.8356Y)/8.2268.

    (5)

    根據(jù)《電子信息系統(tǒng)機房設計規(guī)范》C級要求,控制機房溫度在35℃以下。在機房中若熱點溫度T大于35℃,則將該點需要降至的合理溫度值及相應的Y、Z數(shù)據(jù)帶入函數(shù)式(5),求出相應風速V,將V帶入函數(shù)式(3),進而求出空調(diào)的送風速度。

    5 模型檢驗

    對不符合信息系統(tǒng)布置C級要求的熱點,進行相應的最優(yōu)任務分配,計算出風口的送風風速及溫度,調(diào)節(jié)之后再對該熱點進行測量,會發(fā)現(xiàn)該熱點的溫度已經(jīng)達到我們的要求,由此可確定此熱分布模型適用于普通機房的優(yōu)化設計。

    6 結語

    本文根據(jù)機房的基礎設施狀態(tài),對相應的實驗數(shù)據(jù)進行分析處理,建立了基于插值擬合的關于機房的熱分布數(shù)學模型,并給出了服務器的最佳任務分配方案,按照該方案對涉及機房溫度的儀器設備的參數(shù)進行調(diào)整。實現(xiàn)了機房熱分布仿真優(yōu)化設計。經(jīng)過實際應用的初步檢驗,該模型具有較好的實用性與合理性。

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    2014-04-12

    劉仁云(1969- ),女,遼寧大連人,長春師范大學數(shù)學學院教授,博士,從事智能優(yōu)化研究。

    TP311.52

    A

    2095-7602(2014)04-0053-05

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