CN113625861B - 一种功耗节约方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种功耗节约系统及方法，应用于包含多个CPU的服务器，其特征在于，包括：周期性地接收所述多个CPU的温度信息、使用率信息，并存储于数据集中；根据所述数据集中所述多个CPU的温度信息计算所述多个CPU的全天平均温度值；根据所述数据集中所述多个CPU的使用率信息计算所述多个CPU的全天平均使用率；根据所述多个CPU的全天平均温度值和全天平均使用率计算所述多个CPU的估算因子；根据所述多个CPU的估算因子调整任务分配策略，根据调整后的任务分配策略将任务分配至所述多个CPU进行处理。本发明能够解决包含多个CPU的服务器的耗电问题。
Description
技术领域
本发明涉及服务器技术领域，具体涉及一种功耗节约方法及系统。
背景技术
服务器的CPU发热量与跟耗电量息息相关，主要表现在几点，CPU的发热必然地会导致服务器主机内部的温度升高，相应的散热风扇就会加大功率进行散热，从而导致了耗电量的增加；周边环境温度的增加，也会导致机房的空调制冷增加，从而使得耗电量增加。相关研究表明，服务器机房的制冷和服务器的通风散热措施占据了机房耗电量一半以上。
发明内容
本发明的目的在于提出一种功耗节约方法及系统，解决包含多个CPU的服务器的耗电问题。
为实现上述目的，本发明实施例提出一种功耗节约方法，应用于包含多个CPU的服务器，包括如下步骤：
周期性地接收所述多个CPU的温度信息、使用率信息，并存储于数据集中；
根据所述数据集中所述多个CPU的温度信息计算所述多个CPU的全天平均温度值；
根据所述数据集中所述多个CPU的使用率信息计算所述多个CPU的全天平均使用率；
根据所述多个CPU的全天平均温度值和全天平均使用率计算所述多个CPU的估算因子；
根据所述多个CPU的估算因子调整任务分配策略，根据调整后的任务分配策略将任务分配至所述多个CPU进行处理。
优选地，所述根据所述多个CPU的全天平均温度值和全天平均使用率计算所述多个CPU的估算因子，包括：
将CPU的全天平均温度值除以其全天平均使用率得到CPU的估算因子。
优选地，所述根据所述多个CPU的估算因子调整任务分配策略，包括：
比较所述多个CPU的估算因子，调整任务分配策略以使得估算因子大的CPU的使用率下调，估算因子小的CPU的使用率上调。
优选地，所述根据所述多个CPU的估算因子调整任务分配策略，包括：
任务分配策略的调整目的为使得所述多个CPU的估算因子趋近于相同。
优选地，所述根据所述多个CPU的估算因子调整任务分配策略，包括：
在调整任务分配策略时，所述多个CPU的使用率的调整上限为90％。
本发明实施例还提出一种功耗节约系统，应用于包含多个CPU的服务器，包括：
信息采集单元，用于周期性地接收所述多个CPU的温度信息、使用率信息，并存储于数据集中；
温度计算单元，用于根据所述数据集中所述多个CPU的温度信息计算所述多个CPU的全天平均温度值；
使用率计算单元，用于根据所述数据集中所述多个CPU的使用率信息计算所述多个CPU的全天平均使用率；以及
因子计算单元，用于根据所述多个CPU的全天平均温度值和全天平均使用率计算所述多个CPU的估算因子；以及
策略调整单元，用于根据所述多个CPU的估算因子调整任务分配策略，根据调整后的任务分配策略将任务分配至所述多个CPU进行处理。
优选地，所述因子计算单元，具体用于将CPU的全天平均温度值除以其全天平均使用率得到CPU的估算因子。
优选地，所述策略调整单元，具体用于比较所述多个CPU的估算因子，调整任务分配策略以使得估算因子大的CPU的使用率下调，估算因子小的CPU的使用率上调。
优选地，任务分配策略的调整目的为使得所述多个CPU的估算因子趋近于相同。
优选地，在调整任务分配策略时，所述多个CPU的使用率的调整上限为90％。
本发明实施例至少具有以下有益效果：
提出了基于服务器的多个CPU的温度情况和使用率情况对多个CPU的使用率进行调整，使得多个CPU的平均发热差距缩小，这样可以使得多个CPU综合发热量减少，相当于均匀地进行散热，每个CPU的温度可以控制在合理的范围之内，减少相应的散热风扇功率，同时，减少服务器主机的温度，减少耗电量的增加。
本发明实施例的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一实施例所述的一种功耗节约方法流程图。
图2为本发明另一实施例所述的一种功耗节约系统的框架结构图。
具体实施方式
以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。另外，为了更好的说明本发明，在下文的具体实施例中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本发明同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的手段未作详细描述，以便于凸显本发明的主旨。
参阅图1，本发明一实施例提出一种功耗节约方法，应用于包含多个CPU的服务器，包括如下步骤：
步骤S10、周期性地接收所述多个CPU的温度信息、使用率信息，并存储于数据集中；
具体而言，例如每隔30秒采集一次CPU的温度值，并记录采集时间戳，将温度值和对应的时间戳一起存储在数据集中；
步骤S20、根据所述数据集中所述多个CPU的温度信息计算所述多个CPU的全天平均温度值；
具体而言，服务器的工作一般以一个工作日为单位进行评估比较合适，每一天的运行有一定的规律，因此本实施例中以一个工作日为一个计算单位，将数据集中存储的温度值数据，进行24小时内多个CPU的温度值的平均值计算。
步骤S30、根据所述数据集中所述多个CPU的使用率信息计算所述多个CPU的全天平均使用率；
具体而言，例如每隔30秒采集一次CPU的使用率，并记录采集时间戳，将使用率和对应的时间戳一起存储在数据集中；
具体而言，服务器的工作一般以一个工作日为单位进行评估比较合适，每一天的运行有一定的规律，因此本实施例中以一个工作日为一个计算单位，将数据集中存储的使用率数据，进行24小时内多个CPU的使用率的平均值计算。
步骤S40、根据所述多个CPU的全天平均温度值和全天平均使用率计算所述多个CPU的估算因子；
具体而言，本实施例中提出了根据CPU温度和使用率来对耗电情况进行评估的估算因子，该估算因子用于说明在一个工作日中，CPU的使用情况以及在该使用情况下CPU的温度表现，由于CPU的温度表现会影响服务器以及服务器机房的冷却装置的使用情况，从而影响耗电量，因此，由于多个CPU/服务器的温度表现与多个CPU使用情况关联，因此可以基于估算因子来确定如何进行多个CPU使用情况的调整。
步骤S50、根据所述多个CPU的估算因子调整任务分配策略，根据调整后的任务分配策略将任务分配至所述多个CPU进行处理。
在一些实施例中，所述步骤S40，包括：
将CPU的全天平均温度值Ta除以其全天平均使用率Ua得到CPU的估算因子E，即E＝Ta/Ua。
在一些实施例中，所述步骤S50，包括：
通过比较所述多个CPU的估算因子，调整任务分配策略以使得估算因子大的CPU的使用率下调，估算因子小的CPU的使用率上调。
具体地，任务分配策略的调整目的为使得所述多个CPU的估算因子趋近于相同，各个CPU之间的发热温度差距缩小，因此，在比较所述多个CPU的估算因子时，如果所述多个CPU的估算因子均相同或者误差在允许的一定范围内，则不进行调整，因此不需要调整或者调整的意义不大。
具体地，在调整任务分配策略时，所述多个CPU的使用率的调整上限为90％，这是为了为CPU的使用率提供一定的冗余，最大只能调整到90％，就不再继续往上调整。
本发明实施方法提出了基于服务器的多个CPU的温度情况和使用率情况对多个CPU的使用率进行调整，使得多个CPU的平均发热差距缩小，这样可以使得多个CPU综合发热量减少，相当于均匀地进行散热，每个CPU的温度可以控制在合理的范围之内，减少相应的散热风扇功率，同时，减少服务器主机的温度，减少耗电量的增加。
参阅图2，本发明另一实施例还提出一种功耗节约系统，应用于包含多个CPU的服务器，包括：
信息采集单元，用于周期性地接收所述多个CPU的温度信息、使用率信息，并存储于数据集中；
温度计算单元，用于根据所述数据集中所述多个CPU的温度信息计算所述多个CPU的全天平均温度值；
使用率计算单元，用于根据所述数据集中所述多个CPU的使用率信息计算所述多个CPU的全天平均使用率；以及
因子计算单元，用于根据所述多个CPU的全天平均温度值和全天平均使用率计算所述多个CPU的估算因子；以及
策略调整单元，用于根据所述多个CPU的估算因子调整任务分配策略，根据调整后的任务分配策略将任务分配至所述多个CPU进行处理。
在一些实施例中，所述因子计算单元，具体用于将CPU的全天平均温度值除以其全天平均使用率得到CPU的估算因子。
在一些实施例中，所述策略调整单元，具体用于比较所述多个CPU的估算因子，调整任务分配策略以使得估算因子大的CPU的使用率下调，估算因子小的CPU的使用率上调。
在一些实施例中，任务分配策略的调整目的为使得所述多个CPU的估算因子趋近于相同。
在一些实施例中，在调整任务分配策略时，所述多个CPU的使用率的调整上限为90％。
本实施例方法与上述实施例系统对应，因此，本实施例方法未详述的内容可以参阅上述实施例系统的内容得到，此处不再赘述。
以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。
Claims (4)
1.一种功耗节约方法，应用于包含多个CPU的服务器，其特征在于，包括如下步骤：
周期性地接收所述多个CPU的温度信息、使用率信息，并存储于数据集中；
根据所述数据集中所述多个CPU的温度信息计算所述多个CPU的全天平均温度值；
根据所述数据集中所述多个CPU的使用率信息计算所述多个CPU的全天平均使用率；
根据所述多个CPU的全天平均温度值和全天平均使用率计算所述多个CPU的估算因子，将CPU的全天平均温度值除以其全天平均使用率得到CPU的估算因子；
根据所述多个CPU的估算因子调整任务分配策略，比较所述多个CPU的估算因子，调整任务分配策略以使得估算因子大的CPU的使用率下调，估算因子小的CPU的使用率上调，任务分配策略的调整目的为使得所述多个CPU的估算因子趋近于相同，根据调整后的任务分配策略将任务分配至所述多个CPU进行处理。
2.根据权利要求1所述的功耗节约方法，其特征在于，所述根据所述多个CPU的估算因子调整任务分配策略，包括：
在调整任务分配策略时，所述多个CPU的使用率的调整上限为90%。
3.一种功耗节约系统，应用于包含多个CPU的服务器，其特征在于，包括：
信息采集单元，用于周期性地接收所述多个CPU的温度信息、使用率信息，并存储于数据集中；
温度计算单元，用于根据所述数据集中所述多个CPU的温度信息计算所述多个CPU的全天平均温度值；
使用率计算单元，用于根据所述数据集中所述多个CPU的使用率信息计算所述多个CPU的全天平均使用率；以及
因子计算单元，用于根据所述多个CPU的全天平均温度值和全天平均使用率计算所述多个CPU的估算因子，将CPU的全天平均温度值除以其全天平均使用率得到CPU的估算因子；以及
策略调整单元，用于根据所述多个CPU的估算因子调整任务分配策略，比较所述多个CPU的估算因子，调整任务分配策略以使得估算因子大的CPU的使用率下调，估算因子小的CPU的使用率上调，任务分配策略的调整目的为使得所述多个CPU的估算因子趋近于相同，根据调整后的任务分配策略将任务分配至所述多个CPU进行处理。
4.根据权利要求3所述的功耗节约系统，其特征在于，在调整任务分配策略时，所述多个CPU的使用率的调整上限为90%。
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Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003296289A (ja) * | 2002-04-02 | 2003-10-17 | Nec Corp | 負荷分散方式、負荷分散システム、負荷分散方法および負荷分散用プログラム |
| CN102388350A (zh) * | 2009-03-13 | 2012-03-21 | 惠普发展公司，有限责任合伙企业 | 确定优化实体利用率和资源功耗的状态分配 |
| CN103105923A (zh) * | 2013-03-07 | 2013-05-15 | 鄂尔多斯市云泰互联科技有限公司 | 云计算中心的it业务节能调度方法及其系统 |
| CN103605574A (zh) * | 2013-11-18 | 2014-02-26 | 浪潮(北京)电子信息产业有限公司 | 一种服务器集群中的虚拟机资源调度方法及系统 |
| CN103902379A (zh) * | 2012-12-25 | 2014-07-02 | 中国移动通信集团公司 | 一种任务调度方法、装置及服务器集群 |
| CN104182030A (zh) * | 2014-09-01 | 2014-12-03 | 浪潮电子信息产业股份有限公司 | 一种基于业务使用量的服务器节能策略方法及系统 |
| CN108446176A (zh) * | 2018-02-07 | 2018-08-24 | 平安普惠企业管理有限公司 | 一种任务分配方法、计算机可读存储介质及终端设备 |
| CN110058982A (zh) * | 2019-04-25 | 2019-07-26 | 北京网聘咨询有限公司 | 基于网络招聘的系统性能监控报警方法 |
| CN110836197A (zh) * | 2019-11-05 | 2020-02-25 | 英业达科技有限公司 | 一种能耗自动优化的策略 |
| CN111007937A (zh) * | 2019-11-30 | 2020-04-14 | 浪潮电子信息产业股份有限公司 | 一种服务器功耗控制方法、装置及相关组件 |
| CN112148475A (zh) * | 2020-08-21 | 2020-12-29 | 安徽中科龙安科技股份有限公司 | 综合负载与功耗的龙芯大数据一体机任务调度方法及系统 |
| CN112394803A (zh) * | 2020-11-25 | 2021-02-23 | 超越科技股份有限公司 | 一种国产服务器功耗实时动态调节方法 |
| CN112612349A (zh) * | 2020-12-18 | 2021-04-06 | 苏州浪潮智能科技有限公司 | 一种增加cpu散热效率的方法和设备 |
| CN112698712A (zh) * | 2019-10-22 | 2021-04-23 | 华为技术有限公司 | 能耗管理的方法和设备 |
| CN112783313A (zh) * | 2021-03-16 | 2021-05-11 | 西安柏奥浩远信息技术有限公司 | 一种降低服务器功耗的方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101620103B1 (ko) * | 2009-10-21 | 2016-05-13 | 삼성전자주식회사 | 멀티 코어 시스템에서 중앙 처리 장치의 전력 제어 장치 및 방법 |
-
2021
- 2021-08-27 CN CN202110993535.3A patent/CN113625861B/zh active Active
Patent Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003296289A (ja) * | 2002-04-02 | 2003-10-17 | Nec Corp | 負荷分散方式、負荷分散システム、負荷分散方法および負荷分散用プログラム |
| CN102388350A (zh) * | 2009-03-13 | 2012-03-21 | 惠普发展公司，有限责任合伙企业 | 确定优化实体利用率和资源功耗的状态分配 |
| CN103902379A (zh) * | 2012-12-25 | 2014-07-02 | 中国移动通信集团公司 | 一种任务调度方法、装置及服务器集群 |
| CN103105923A (zh) * | 2013-03-07 | 2013-05-15 | 鄂尔多斯市云泰互联科技有限公司 | 云计算中心的it业务节能调度方法及其系统 |
| CN103605574A (zh) * | 2013-11-18 | 2014-02-26 | 浪潮(北京)电子信息产业有限公司 | 一种服务器集群中的虚拟机资源调度方法及系统 |
| CN104182030A (zh) * | 2014-09-01 | 2014-12-03 | 浪潮电子信息产业股份有限公司 | 一种基于业务使用量的服务器节能策略方法及系统 |
| CN108446176A (zh) * | 2018-02-07 | 2018-08-24 | 平安普惠企业管理有限公司 | 一种任务分配方法、计算机可读存储介质及终端设备 |
| CN110058982A (zh) * | 2019-04-25 | 2019-07-26 | 北京网聘咨询有限公司 | 基于网络招聘的系统性能监控报警方法 |
| CN112698712A (zh) * | 2019-10-22 | 2021-04-23 | 华为技术有限公司 | 能耗管理的方法和设备 |
| CN110836197A (zh) * | 2019-11-05 | 2020-02-25 | 英业达科技有限公司 | 一种能耗自动优化的策略 |
| CN111007937A (zh) * | 2019-11-30 | 2020-04-14 | 浪潮电子信息产业股份有限公司 | 一种服务器功耗控制方法、装置及相关组件 |
| CN112148475A (zh) * | 2020-08-21 | 2020-12-29 | 安徽中科龙安科技股份有限公司 | 综合负载与功耗的龙芯大数据一体机任务调度方法及系统 |
| CN112394803A (zh) * | 2020-11-25 | 2021-02-23 | 超越科技股份有限公司 | 一种国产服务器功耗实时动态调节方法 |
| CN112612349A (zh) * | 2020-12-18 | 2021-04-06 | 苏州浪潮智能科技有限公司 | 一种增加cpu散热效率的方法和设备 |
| CN112783313A (zh) * | 2021-03-16 | 2021-05-11 | 西安柏奥浩远信息技术有限公司 | 一种降低服务器功耗的方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113625861A (zh) | 2021-11-09 |
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Legal Events
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