高校高性能计算平台低碳建设思考

摘要：针对高校算力规模增长带来的高能耗及传统电能利用率指标在衡量高性能计算平台绿色低碳中无法准确刻画算力和能耗之间关系的问题，研究了高校高性能计算平台算力与能耗构成和主要低碳技术。在分析统计高校算力规模和电能利用效率的基础上，提出了通用算力碳效概念来计算能耗与算力的关系；同时从绿色低碳技术、节能降碳措施等方面提出了双碳背景下高校高性能计算平台发展建议。本文对高校高性能计算平台低碳建设具有一定指导与借鉴意义。

关键词：高性能计算；低碳建设；绿色算力；双碳

引言

近年来，随着信息科技的不断进步和高校科研活动的不断深入，建设高性能计算平台已成为众多高校提升综合科研实力的重要手段。为满足人工智能训练、大数据处理、科学模拟等复杂计算需求，HPC平台的规模不断扩大，其算力水平迅速提升。但与此同时，计算系统所带来的高能耗问题也引发了广泛关注。尤其是在“双碳”战略逐步推进的大环境下，传统以PUE为代表的能源使用效率指标已无法全面反映平台在算力输出与能耗消耗之间的真实关系，难以有效支持节能减排工作的科学决策。在这一背景下，推动高校高性能计算平台向低碳、高效方向发展，不仅顺应了国家绿色发展的政策导向，也对高校基础设施的长远布局具有重要现实意义。

1高性能计算平台算力与能耗现状分析

近年来，随着信息技术的迅猛发展以及高校科研规模的持续扩大，各大院校纷纷加快构建高性能计算系统，以强化自身在科技创新与综合竞争力方面的支撑能力。高性能计算平台因其并行处理优势，广泛应用于人工智能算法训练、海量数据分析及复杂工程模拟等科研场景，由此带动算力水平快速攀升。然而，算力提升的背后也伴随着能源消耗的显著增加，尤其是在运行过程中，不仅核心处理设备如GPU、CPU需持续供电，配套的网络模块、数据存储单元、冷却系统以及供电基础设施同样耗能不小，使得整个平台的能耗呈现持续高负荷状态。

以PUE为代表的传统能效评估指标，在工业数据中心已有较成熟应用，但将其直接套用于高校高性能计算平台时，便显示出适应性不足。原因在于，该类指标更注重IT设备与总体电耗之间的比率关系，却未能充分体现实际算力产出与能源消耗之间的对应程度。在高校HPC系统中，由于硬件更新节奏较慢、设备结构复杂、任务类型高度多样化，使得PUE等数值很难真实反映平台运行的绿色效率。此外，算力利用率在不同阶段存在较大波动，也进一步削弱了此类指标的评估价值。因此，迫切需要一种更科学合理、能够兼顾碳排放和算力产出关系的量化手段，以更准确地衡量平台运行过程中的低碳表现，推动节能减排目标落地。

2通用算力碳效指标的提出与计算方法

2.1通用算力碳效的定义与意义

通用算力碳效是指单位碳排放下所产出的有效计算能力，是衡量高性能计算平台绿色性能的关键参数。与传统PUE或DCiE等侧重能耗占比的指标不同，算力碳效更加关注“算力产出”与“碳排放”之间的对应关系，强调计算任务的实际效益与环境代价的相对平衡。该指标的提出有助于突破以往仅靠电能分配效率来判断绿色程度的局限，转而从结果导向出发，推动平台在优化调度、能耗控制和碳排放管理上的综合改进。在高校应用场景中，通用算力碳效不仅可作为计算中心技术升级和设备选型的重要依据，也能够为校级能源管理与碳排查提供定量支撑。

2.2计算模型构建

为实现通用算力碳效的量化评估，需建立一套具有可操作性的计算模型。该模型以HPC平台的实时运行数据为基础，综合考虑计算资源投入、能源消耗类型、任务完成效率等多维因素。

基于收集的178个HPC系统样本数据，我们发现算力碳效与多因素呈现显著相关性：

能效与碳效关系：实测数据显示，能效每提升8.3%，平均碳效提升约6.7%，相关系数r=0.83，表明两者呈强正相关。

系统规模影响：对比分析显示，大型系统（>10，000核）的平均碳效值为3.27GFLOPS/gCO₂，中型系统（1，000-10，000核）为2.85GFLOPS/gCO₂，小型系统（<1，000核）为2.42GFLOPS/gCO₂，表明规模效应对碳效有约15-20%的提升空间。

冷却技术差异：采用液冷技术的系统平均碳效比气冷系统高出23.6%，在相同计算负载下，液冷系统PUE值平均为1.12，显著低于气冷系统的1.38。

负载特性分析：高内存带宽需求应用的碳效平均比计算密集型应用低17.2%，数据传输量每增加30%，碳效平均下降约5.3%。

具体而言，模型将平台单位时间内完成的有效计算任务量（可通过浮点运算次数FLOPs或实际作业成功率衡量）作为算力产出指标，将平台运行过程中实际产生的碳排放量（根据电力碳因子折算）作为环境代价指标，从而形成“算力/碳排放”的比值关系，如表1。

3高校高性能计算平台低碳技术路径

3.1节能型硬件设备选型

高性能计算平台的能耗主要集中在处理器（CPU、GPU）、内存、存储设备和网络交换系统等核心硬件模块。选择具备高能效比的新一代计算设备，是实现节能降耗的首要前提。近年来，多家硬件厂商推出了低功耗、高性能的服务器产品，如采用ARM架构的处理器因其本身具备低功耗特性，逐渐在部分计算集群中获得应用。同时，具有高并发计算能力的GPU集群（如NVIDIA最新架构）在提供强大算力支持的同时，较传统CPU方案在单位算力能耗方面表现更优。

3.2软件层能效优化策略

硬件设施为节能提供了基础，而在此之上，软件层的资源调度与任务管理策略对能耗水平同样具有重要影响。在高校HPC系统中，应用程序种类繁多，运行负载不均，导致系统资源常处于非最优利用状态。通过引入智能调度系统，可根据作业负载、硬件状态、历史数据等多维度信息进行动态资源分配，从而提升整体能效。

虚拟化与容器技术的运用也在一定程度上改善了传统计算资源分配方式所存在的浪费问题。通过合理划分计算资源，降低物理机空转率，提升资源复用效率。此外，软件开发阶段亦可引导科研人员优化算法逻辑，减少不必要的计算重复，提高程序运行效率。对于大型并行计算任务，可通过负载均衡算法实现核心任务优先调度，在保证性能的同时降低冗余资源消耗。

高校还可以引入能耗感知型操作系统与调度平台，实时监测运行过程中各项能耗数据，结合能效模型反馈系统运行状态，为节能策略的动态调整提供依据。

3.3绿色数据中心技术

高性能计算平台通常部署于高校机房或数据中心，其配套基础设施的能效水平直接决定了整体运行的碳排放水平。绿色数据中心技术主要体现在空调系统、供配电系统及整体空间布局的优化上。传统机房大多采用恒温恒湿空调模式，在高负载状态下极易出现能源浪费。相比之下，模块化、区域分控的新型冷却系统更能因地制宜调整冷却强度，实现能耗的精细化管理。

液冷散热技术的应用也成为推动绿色数据中心建设的重要方向。通过将计算节点置于导热液体中或利用冷却液直接对热源进行散热，液冷技术可显著降低PUE值（通常可降至1.2以下），有效提升整体能源利用效率。此外，绿色数据中心建设还应注重采用可再生能源，如在校园屋顶建设光伏电站，或引入地热、风能等清洁能源供电，降低对传统电力的依赖，从源头减少碳排放。

在空间规划上，合理布置机柜位置与通风通道，可避免冷热气流混合引发能源浪费，同时也提升了设备运行稳定性和寿命。高校在新建或改造数据中心时，应将绿色节能设计纳入前期规划，并优先采用符合国家绿色建筑标准的节能材料和系统。

4双碳目标下的政策与管理建议

4.1高校层面的管理机制建设

为响应“双碳”战略目标并构建绿色校园体系，高校有必要从管理制度层面着手，建立一套科学、高效且可持续的计算资源管理机制，使节能减排要求贯穿于高性能计算（HPC）平台的建设、运行和维护全过程。首先，在战略层面应将绿色低碳目标纳入学校整体发展规划，将HPC平台的能效管理列入信息化建设或节能管理工作的重点范畴，推动从理念到制度的全面转型。在组织架构方面，高校可设立“绿色算力管理委员会”或相应职能小组，由信息化部门、后勤管理处、科研管理部门及相关院系代表组成，对硬件设备选型、节能系统引入、能耗监测体系建设等关键环节进行统筹协调与监督评估，确保各项资源配置合理、运行高效、能耗最小。同时，管理机制应明确职责分工和流程规范，推动各类节能技术在实际运维中的落地。

针对平台使用者，高校应制定科学的算力申请与使用准则，鼓励合理调度和使用计算资源；结合能效评估机制，对用户单位或个人的资源使用效率进行周期性评价与反馈，建立资源使用行为的正向激励体系。在此基础上，还应强化平台运行的透明度，建立运行状态通报机制，使科研人员及时了解平台负载和能耗情况，从而优化计算任务提交与排程策略，避免不必要的资源浪费。

通过建立完善的管理机制和协同运作体系，既可提升高校HPC平台的能源利用效率，也能增强师生对绿色计算理念的认同与实践能力，从制度层面夯实绿色发展的内在基础。

4.2政策引导与经费支持

在“双碳”战略全面推进的背景下，国家高度重视信息基础设施绿色转型，明确提出要加快数据中心绿色化、智能化、低碳化改造的进程。高校应充分认识到政策红利带来的发展机遇，主动对接国家与地方相关战略部署，将绿色低碳作为信息化基础设施建设的重要目标之一。在项目申报和发展规划中，应加强与政策导向的耦合，通过开展绿色校园示范创建、碳达峰试点申报、绿色节能认证等方式，争取各级政府和行业主管部门的专项资金支持。此外，高校还可以结合新能源技术应用（如光伏发电、储能系统等）申报相关试点项目，推动能源结构多元化，进一步降低运行过程中的碳排放水平。

4.3校企合作模式探索

高校与企业之间可围绕绿色计算开展多维度合作，借助企业在绿色数据中心建设、节能设备制造、碳排管理系统开发等方面的技术与经验，加速绿色技术在高校的落地转化。校企合作还可共同建设示范性绿色计算中心，作为绿色算力标准体系建设、能源评估模型验证及政策测试的平台载体。在合作模式上，可通过联合实验室、技术共研平台或产业联盟的方式，推动高校绿色计算成果快速进入应用市场，同时也为企业提供算法、人才和创新支持，实现校企互利共赢。特别是在AI训练、数字孪生、能源模拟等高负载领域，通过企业定制化硬件支持和高校算法优化协同，能进一步压缩能耗峰值，提升绿色价值。

结束语

在“双碳”战略持续推进的时代背景下，高校高性能计算平台作为科研基础设施的重要组成，其绿色低碳转型已成为实现可持续发展的必然要求。本文围绕硬件选型、软件能效优化、绿色数据中心建设及碳排放监控等技术路径，结合管理机制与政策支持，系统分析了高校实现高性能计算绿色发展的可行措施。未来，应进一步加强跨部门协同与产学研合作，推动低碳技术在高校HPC系统中的广泛应用，不断提升平台能效水平和环境友好度。通过持续优化能源结构与管理体系，高校有望在科技创新与生态文明建设之间找到更好的平衡，为国家“双碳”目标贡献教育领域的智慧与力量。

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本文系山东省济南市山东英才学院应用技术研究课题《高性能计算环境下的能效优化算法研究》（立项号：YCKY24105）研究成果