近日，浪潮信息正式發(fā)布兩項服務器新技術，為其全新上市的G7算力平臺提供更優(yōu)的性能、可靠性和易維護性支撐。服務器NVH(Noise噪聲、Viberation振動、Harshness聲振粗糙度)技術讓服務器計算滿負載時的磁盤讀寫性能翻倍，并且防止數(shù)據(jù)中心各類高頻噪音對磁盤產(chǎn)生不可逆的損失;智能聽音診斷技術讓服務器風扇的故障預警準確率達到95%，將這一會引發(fā)服務器故障和數(shù)據(jù)中心事故的安全隱患降到最低。
算力的供給需要構建算力平臺，需要從系統(tǒng)設計出發(fā)，解決架構設計、核心部件、高速互聯(lián)、散熱設計等一系列問題。G7算力平臺在信號、電源、結構、散熱、可靠性、安全等多個方面進行了20多項卓越設計，可以為用戶提供更卓越的算力產(chǎn)品。其中，浪潮信息首創(chuàng)服務器的NVH技術在幫助數(shù)據(jù)中心科學降噪，保證硬盤卓越的讀寫效率。在浪潮信息為數(shù)據(jù)中心科學降噪的同時，智能聽音診斷的技術能夠利用風扇噪音，精準預警不同位置風扇的各類故障，為數(shù)據(jù)中心服務器“治未病”，保障數(shù)據(jù)中心安全。
浪潮信息服務器NVH技術：用10納米精度保證磁盤讀寫性能
在服務器系統(tǒng)設計中，存在著計算性能、功耗、散熱、風扇噪聲、存儲容量、磁盤密度、讀寫性能之間的微妙平衡。提高計算性能會增加功耗，增加功耗需要加強散熱，加強散熱需要提高風扇轉速，一些服務器的風扇轉速已經(jīng)提升到了34000轉/分鐘。風扇轉速的提升又會限制硬盤存儲密度的提升，因為機箱內(nèi)風扇產(chǎn)生的聲壓會造成硬盤內(nèi)部精密部件共振，影響硬盤讀寫性能。數(shù)據(jù)中心內(nèi)的其它噪音，例如，滅火器啟動時噴管發(fā)出的高頻噪音，也可能引起磁盤精密部件共振，海外曾經(jīng)有數(shù)據(jù)中心因此發(fā)生上百塊硬盤報廢的案例。
想要系統(tǒng)解決硬盤受到振動噪音帶來的性能損失問題，關鍵是要打開硬盤在不同噪聲激勵下的性能損失的“黑盒”。浪潮信息工程師為此開發(fā)了一套軟硬件結合的測量系統(tǒng)，包括硬盤敏感噪聲實驗和機箱振動噪音實驗。 硬盤敏感噪聲實驗，用高精度的揚聲器測試硬盤讀寫時的敏感噪音頻率。這一模擬實驗成功的關鍵，在于找到精準模擬風扇噪音特點的頻譜。為了解決這個難題，工程師拋棄了傳統(tǒng)汽車行業(yè)、服務器行業(yè)使用正弦波或者1/3倍頻程噪音的思路，基于海量風扇頻譜分析，找到了最適合的噪聲帶寬，并且以混頻、掃頻的模式，更精準、靈活地模擬出多樣化的噪聲源，構建出業(yè)界首個硬盤噪音敏感度模型。 l 機箱振動噪音實驗，基于浪潮信息與Meta、西部數(shù)據(jù)、希捷等聯(lián)合研發(fā)的“硬盤假體”，工程師采集到了上百款服務器機箱內(nèi)的噪音和振動頻率，再將假體采集的頻譜和硬盤敏感度模型融合匹配，這樣就能夠準確計算每一款服務器內(nèi)部硬盤的共振頻率以及由此產(chǎn)生的性能損失率，對服務器系統(tǒng)展開多維度、多層次的優(yōu)化設計。
l 浪潮信息工程師首先優(yōu)化噪聲振動的源頭——風扇，通過CFD仿真改進葉片形態(tài)，讓風扇在同樣轉速下散熱風量提升15%，同時減弱湍流效應，抑制葉輪邊緣氣流分離，以免產(chǎn)生硬盤敏感的高頻噪音。機箱內(nèi)，設計40多種歌院式的消音架構，精準消除機箱內(nèi)特定的高頻噪音。此外，還改進了硬盤伺服系統(tǒng)，提高其系統(tǒng)內(nèi)的動力學適應性。多管齊下的方案最終讓系統(tǒng)與硬盤達到和諧適配，硬盤磁頭的振動幅度可控制在單條磁軌道中心10納米以內(nèi)，保證硬盤讀寫性能基準，并且為未來24TB-30TB的大容量硬盤的動力學適配設計打下堅實基礎。
新設計的風扇
【配圖說明】基于NVH技術，浪潮信息從葉片弦長、葉片枚數(shù)、轉速匹配、葉片特殊構型設計、機殼結構、鐵芯結構、磁氣設計、磁環(huán)材料等方面對G7服務器的風扇進行了優(yōu)化，分別應用了不均等葉片扇形狀和間隙、葉尖小翼、分體式小翼、彎曲靜葉等特殊創(chuàng)新設計，實現(xiàn)性能、噪音、效率方面的突破。
歌院式消音架構的機箱
【配圖說明】基于NVH技術，浪潮信息按照歌院式消音架構對服務器機箱進行了優(yōu)化設計，增加有效吸音表面積，引導特定頻譜的干擾噪音進入材料深處，精準消除硬盤敏感頻譜的噪音，提升讀寫性能。
智能聽音診斷消除服務器及數(shù)據(jù)中心隱患：聽音10秒，風扇故障預警準確率達到95%
風扇是服務器和數(shù)據(jù)中心最容易故障的部件之一。雖然風扇僅有1%的可能發(fā)生故障，但其一旦發(fā)生故障，將影響系統(tǒng)性能和可靠性，且風扇故障的維修時間長，對數(shù)據(jù)中心業(yè)務運行影響很大。而傳統(tǒng)的服務器管理系統(tǒng)不能預測風扇故障，僅能監(jiān)控風扇的轉速、工作電流、環(huán)境溫度等狀態(tài)。
浪潮信息首次創(chuàng)造出基于人工智能的風扇聽音診斷技術，利用機箱內(nèi)噪音的特征信息，建立了基于聲學探測的服務器風扇故障智能預警系統(tǒng)。該系統(tǒng)融合了長達200個小時的服務器故障音訓練集，可對聲紋信息抽取40維MFCC(Mel頻率倒譜系數(shù))特征，基于多級深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡，能夠精準辨別噪音背后潛在的服務器風扇故障。
風扇智能聽音診斷原理
【配圖說明】數(shù)據(jù)中心有上萬臺服務器，一般的聲音分析方法中，嘈雜的聲紋特征很容易被混淆，難以精準識別。浪潮信息工程師在業(yè)界首次創(chuàng)造出，基于人工智能的風扇聽音診斷技術，利用人工智能技術，從風扇噪音中提取特征信息，預測風扇故障。
有了這套系統(tǒng)，服務器可通過內(nèi)部的麥克風陣列、音頻處理芯片，采集系統(tǒng)的多維噪音，并進行聲學信號處理，然后基于主板BMC芯片中的風扇故障智能診斷模型進行分析、診斷，僅需10秒鐘“聽音”，就可準確預警風扇故障位置、故障類型，精準度達95%，提前從根源上徹底解決服務器風險問題，保證數(shù)據(jù)中心運行安全。
服務器NVH技術和智能聽音診斷技術的推出，充分體現(xiàn)了浪潮信息對服務器千錘百煉的匠心設計。服務器設計是一項系統(tǒng)工程，G7算力平臺采用開放、多元的架構設計，支持最廣泛的通用處理器和加速芯片，整個系統(tǒng)需要經(jīng)過30多個開發(fā)流程，使用150多種加工制造工藝，對280多種關鍵過程控制點的質(zhì)量進行嚴格把控，以保證這一平臺產(chǎn)品能具備高性能表現(xiàn)與保質(zhì)量的品質(zhì)。浪潮信息始終秉持著“千錘百煉，極致匠心”的設計理念，在產(chǎn)品技術上不斷創(chuàng)新引領，為各行各業(yè)用戶的數(shù)字化、智能化轉型，提供更強性能、更高品質(zhì)、更加智能的算力。
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