SPECpower_ssj2008：能耗评价上一小步的意义

DoSERV分析：作为一种高智能的生物，人类十分倾向于用更加准确、量化的数字去描绘的我们的世界，我们也十分的渴望，能够知道我们的世界究竟有多高、多宽或是多深，于是，我们正在慢慢的将我们的世界数字化，而越来越多的数字也填补了我们无尽的求知欲望和对世界不确定性的恐惧。在IT世界也延续了我们的这种感觉，我们不会因为人家说这款产品"很好""很不错"或是"很棒"就把他们搬回家，同样的，我们用许许多多的数字来描绘每一款产品，比如说这颗CPU的主频是XXXGHz，这条内存是XXXMB以及这个电源的功率是XXX瓦–很明显，这些我们曾经用以描绘我们的世界的数字，正在同样描绘着我们的数字世界。

很可惜的是，如此爱好使用数字来了解世界的我们却面临着一个问题：我们从哪里去获得这些数据？–在上古时代，我们使用绳结，其后，我们通过标准化，制定了度量衡，发明了尺子、称重秤和秒表，以及许许多多别的测量工具，随后，我们用更为先进的办法和精密的规则，制定了电子产品的性能，如主频、容量以及耗电量，而到了最后，在我们的世界中出现了标准性能评估机构（SPEC）这样的组织，他们制定测试标准和规范，或者说，他们在制造我们这个时代最重要的"一把尺子"，那一把是测量IT产品性能的标尺。

去年12月，SPEC发布了SPECpower_ssj2008，这是业界第一项用于评测系统级别服务器的与运算性能相关的功耗的基准测试工具。在发布时，SPECpower委员会主席Klaus-Dieter Lange认为："服务器的能效表现是目前IT行业、制造商和政府关心的头等大事。SPEC始终采用经业界验证的方法确保性能评测的一致、公正和可重复性，现在又将这些经验扩展运用于能效评测领域。"该组织的成员们相信，SPECpower_ssj2008不仅可作为一项指标来比较不同服务器之间的能耗和性能，还可作为提高服务器效率的工具集来使用。

但是，我们却仍然难以从一个怪圈中脱离出来，那就是，我们真的了解我们的数字到底代表着什么概念么？我们或许从教科书或是新闻中知道了三峡大坝、黄果树瀑布和喜马拉雅山的高度是XXXX米，可问题是，这些数字却很少引起什么太大的反响–只是淡淡的一声惊叹而已，其原因或许很简单：我们从未亲身体验，我相信，一个人只有真正的站在三峡大坝下面，才知道这个人类历史上最大的水利工程到底规模几何。

可以肯定的是，与我们有同样困惑的人绝不在少数，因此，这也是SPECpower_ssj2008让人感受到的最大的困惑之处：SPECpower_ssj2008的数据真的能形象化的告诉我们些什么东西么？比如说类似于：嗨，今天我的数据中心一点也不热–这才是真实的体验。

上周，英特尔服务器评测媒体俱乐部正式进行了第一次活动，在活动现场，英特尔服务器平台部服务器性能市场经理高丰先生和英特尔产品市场工程师邓立女士为与会的媒体重点讲解了SPECpower_ssj2008的测试流程、测试评估和测试分数的形成，我们突然想到，对于SPECpower_ssj2008来说，其测试分数或许最大的作用来自于对用户数据中心改进的建议，而不是将其成为一种处理器能耗、主频之外的指标–换言之，SPECpower_ssj2008数据的意义来自于比较。

SPECpower_ssj2008是一个利用标准Java的JDK计算整体服务器性能，并根据其11个不同工作负载区域段的功耗得出服务器的工作负载/能耗比的测试方式，这更像是一个性价比–SPECpower_ssj2008的测试方式是：以一个服务器最大的workload为100%指标，每10%的workload降低为一个区域段，对比在每个不同的workload区域段之内的能耗，因此，这并不是一个通常意义上的性能/能耗比，也因为如此，SPECpower_ssj2008成为了一个较为客观的服务器的能耗标准：简单说来，就是一切于性能无关，只与服务器的节能设计有关。

我们看到，在SPEC组织公布的数据中，每一款服务器的处理器、内存（当然，也包括总线速度）都不尽相同，但是，因由workload的测试方式（每一款服务器的测试都是自身不同区域段的workload百分比进行比较，而SPECpower_ssj2008的测试算法却是统一的。），每一个测试结果都是一个"百分比的结果"而不是绝对值，所以具有很实际的意义–SPECpower_ssj2008确实能够客观的表现这款服务器的能耗情况。

不过截至目前为止，SPECpower_ssj2008仍然只是一个基于Java应用的测试，对于Web和WorkStation却无能为力，好在邓立表示，在未来SPECpower将不再是SPECpower_ssj2008，而将包括刀片、工作站、Web应用等多种方式，相对于此，我们认为，由于应用的不同，尤其是在应用时对服务器各个部分的需求不同，各种不同的测试将产生不同的结果，这一点的好处是，我们因此能够掌握在不同的应用环境下不同的能耗表现。

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