Несколько строк кода в Linux могут сэкономить гиператентам миллиарды, утверждает исследование, но я не уверен

Новый функционал почти чудесным образом может снизить энергопотребление центров обработки данных на 30%. Система приостановки прерываний изменяет использование мощности процессора и может быть внедрена через операционную систему. Гипермасштабируемые компании, вероятно, станут крупными победителями в этом вопросе, и будет интересно посмотреть, как это повлияет на искусственный интеллект.

Центры обработки данных якобы потребляют от 2 до 4% всего электроэнергопотребления во всем мире — что понятным образом заставляет гипермасштабируемые компании стремиться к снижению этих затрат. Потенциальные решения включают внедрение новых архитектур, таких как Hyperconverged Infrastructure (HCI), и использование продвинутых методов охлаждения.

Профессор Мартин Карстен из Школы компьютерных наук Черитона, расположенной в университете Уотерлу, Онтарио, Канада, предлагает более дешевое и простое решение. Он утверждает, что энергопотребление центров обработки данных может быть сокращено на 30% путем изменения нескольких строк кода в Linux.

Мелкие изменения — большие результаты

Вместе с Джо Дамато из Fastly профессор Карстен разработал небольшое, неинвазивное изменение ядра размером всего в 30 строк кода, которое использует приостановку прерываний (IRQ) для снижения ненужных прерываний процессора и улучшает обработку сетевого трафика в Linux. Это изменение теперь опубликовано как часть ядра Linux версии 6.13.

Это изменение кода, которое по сообщениям повышает эффективность сети Linux и увеличивает пропускную способность на 45% без увеличения задержки, основано на исследовательской статье под названием “Kernel vs. User-Level Networking: Don’t Throw Out the Stack with the Interrupts”, которую профессор Карстен написал совместно с бывшим аспирантом Питером Цай в 2023 году.

“Мы ничего не добавили,” сказал профессор Карстен о изменении кода. “Мы просто переставили порядок выполнения действий, что приводит к более эффективному использованию кэшей процессора центра обработки данных. Перемещение некоторых функций из ядра в пользовательский уровень помогает уменьшить нагрузку на CPU.”

Профессор Карстен продолжил: “Лидеры инфраструктуры и операций несут ответственность здесь и должны учитывать ненужную потерю, связанную с хранением данных, и обязаться генерировать энергию из более возобновляемых источников.”

Yandex недавно выпустил открытый инструмент под названием Perforator, который следует похожему пути исследованию профессора Карстена, помогая предприятиям оптимизировать код, сокращать нагрузку на серверы и в конечном счете снижать энергопотребление и затраты на оборудование.

Сергей Скворцов, возглавляющий команду Perforator, сказал: “Это последнее исследование подтверждает то, во что мы всегда верили: оптимизация кода — один из самых эффективных способов снижения энергопотребления центров обработки данных. Перфоратор помогает компаниям идентифицировать и исправлять неэффективный код, сокращая использование процессора на 20% и уменьшая затраты на инфраструктуру — без снижения производительности. С центрами обработки данных, потребляющими до 4% глобальной электроэнергии, инструменты вроде Perforator могут играть важную роль в создании более устойчивой технологической инфраструктуры.”