绿色5G核心网白皮书

绿色5G核心网白皮书1 第1页 0 绿色5G核心网白皮书 第0页 1引言 随着5G在全球大规模商用，大量基站、边缘数据中心、大型数据中心陆续部署，网络流量持续增长，能耗大幅攀升，5G网络及应用的绿色转型迫在眉睫。核心网作为5G网络的核心，需要不断探索节能降耗技术，引入智能元素，在整个网络绿色转型过程中发挥大脑作用，实现端到端联动节能，并引入新材料、新架构、新算法提升资源能效。 本白皮书通过对影响核心网绿色转型的关键因素进行分析，找出转型的方向和目标，然后着重介绍服务器、云平台、网元、运维管理等各个层面的关键节能提效技术和收益，并提供行业实践案例，旨在为运营商和行业在构建绿色网络时提供理论支撑和借鉴参考，促进业界共同推进网络节能技术的研究和创新，为国家“双碳”目标和绿色地球贡献力量。 2绿色发展，网络先行 2.1绿色发展的机遇与挑战 根据GSMA分析，近一个世纪以来，全球气温正趋向变暖，如图2-1所示，尤其是进入八十年代后，全球气温明显上升。如果不加以管控，2100年全球平均温度将升高3℃，地球不再适宜人类居住。 图2-1全球碳排放和气温变化 当前气候变化对全球各个居住地区的影响越来越大，伴随着极端气候变化，全球经济发展和人类生活受到巨大冲击，气候变暖已经变成人类共同面对的巨大挑战。因此“碳减排”成为了全球重要国家的共识。截至到2021年底，已有130多个国家、116个地区、234个城市以及683家企 业提出碳中和目标。中国也在2020年12月12日联合国气候峰会上，承诺力争绿色发展，在 2030年前实现碳达峰，努力争取2060年前实现碳中和的目标。世界已开始进入双碳时代，全球经济发展模式正从能源资源依赖型走向能源技术依赖型。 我国处于工业化中后期，工业生产过程中的单位产品能源消耗与国际先进水平还存在较大差距，对这些行业进行绿色转型潜力巨大。与此同时，5G商用迄今已三周年，5G从网络建设、用户规模、智能终端等方面取得了巨大成就，5GToB业务也从1到N，实现了与千行百业的深度融 合。5G新基建作为推进千行百业数智化转型的发动机，在双碳时代到来之际，通过数智化转型，持续推进绿色网络建设，优化网络节能技术，实现行业绿色转型，将为5G网络带来巨大机遇。 随着用户业务向多感官、富媒体、强交互、高度沉浸转变，网络需要更大带宽和更低时延，导致5G网络流量快速增长并将远超4G流量，对比相同4G覆盖范围，需要几倍的5G站点才能满足用户覆盖需求，从而产生数倍于4G的能耗。因此如何通过创新技术打造绿色数字化基础设施是5G网络发展面临的主要挑战。 2.2绿色低碳是未来网络演进的基础 面对未来社会发展需要，国内外知名行业协会IMT-2030(6G)推进组、NGMN、美国ATIS （电信行业解决方案联盟）、欧盟Hexa-X（6G旗舰研究计划）一致认为绿色低碳是未来网络演进技术基础。 NGMN认为下一代网络三大核心目标包括：社会和环境效益、体验新颖的扩展的且差异化的服务，以及创造更高价值的运营。社会和环境效益要求环境可持续性，改善端到端环境的影响、能源效率和数字包容性等是未来技术考虑的核心。 图2-2NGMN6G动机和驱动力 美国ATIS正致力于“在未来10年内推动北美6G移动技术以及未来技术的领先地位”，并认为下一代网络等于GreenG，可持续性（Sustainability）是其�大目标之一：从根本上改变用电力支持下一代通信和计算机网络的方式，同时加强信息技术在保护环境方面的作用。 图2-3ATIS发布的下一代网络目标 Hexa-X定义全新的6G智能网络架构，认为可持续性（Sustainability）是6G三大基石之一，目标为：优化数字基础设施，实现节能降耗，有效减少温室气体排放，为行业、社会和决策者提供高效且可持续的数字化工具。 图2-4Hexa-X定义的6G网络基石 3绿色5G核心网关键技术及实践 3.1影响核心网绿色转型的关键因素分析 核心网作为5G网络的核心和大脑，一方面，核心网自身需要实现节能减排。根据GSMA的报告分析，5G核心网能耗在5G通信网络中占比11%左右。由于核心网网元类型多、数量多、部署分散，存在资源冗余，并且业务潮汐对资源利用率影响大，因此，核心网自身面临节能降耗的挑战。另一方面，核心网需要发挥核心大脑作用，精准感知网络数据流量上传下发的拥塞状态、业务动向、用户位置等信息，实时调度和动态编排网络能力，协同网络其他域，赋能千行百业，实现端到端节能降耗。综合这两方面要求，核心网节能降耗技术的研究和应用不可或缺。按照典型配置计算，如下图所示：核心网控制面能耗占比74%，组网配套能耗占比21%，用户面能耗占比相对较少。因此核心网绿化关键是实现控制面的节能降耗。 用户面 3% 组网配套 21% 管理面 2% 控制面 74% 组网配套管理面控制面节点用户面节点 图3-1典型配置下的核心网能耗组成 在NFV/SDN技术支撑下，5G核心网控制面已经实现了全面云化，从而可以集中部署，并构建以数据中心为基础的统一物理网络，通过软硬解耦和硬件资源池化实现资源的最大共享，改变传统的一个应用一个硬件的“烟囱”架构；通过统一管理来实现资源的按需分配和调度，从而最大地提升资源利用率。因此实现绿色核心网需要进行三个层面的绿色转型： 1、基础设施绿色转型：打造绿色服务器和绿色云平台，充当绿色基座。 2、网络功能绿色转型：优化网元架构，实现绿色使能。 3、网络管理绿色转型：精准监测、管理优化能耗，充当绿色大脑。 3.2核心网绿色转型关键技术 3.2.1基础设施—绿色底座 核心网全面云化后，基础设施从“专用设备+专用平台”升级到“各类服务器+云平台”。控制面基于通用服务器集中部署，用户面按需下沉到各类边缘服务器。低碳节能重点在于各类服务器和云平台的能耗控制。 3.2.1.1绿色服务器 服务器的能效提升涉及供电和用电两大环节。 供电环节的提升，重点在于提高效率，减少传输损耗。 用电环节的提升，需要从三个方面入手：一方面要不断提高电力到算力的转换效率，减少热能损耗；另一方面要从算力的应用出发，按照业务特点和场景匹配算力，提高计算效率；同时，还要在算力的体系结构上不断创新，通过新型的高效架构，从源头上提升能效。 高效供电 高效计算 四维优化高效节能 高效散热 高效架构 图3-2绿色服务器四维优化 3.2.1.1.1高效供电 供电环节包含机房供电链路和服务器内部供电系统两大部分。核心网设备的供电需要高可靠性的保障，为了应对市电的不稳定性，供电链路上的备电系统不可或缺。服务器支持外部AC+HVDC混合供电，为备电系统提供了更多的选择和可能。HVDC作为备电系统可以提升传统AC备电系统的传输效率，电池直接挂在HVDC总线上（传统AC方式下，电池需经过DC到AC逆变器，才能给服务器供电），省去了逆变器的损耗，提升了供电效率。 图3-3AC+HVDC混合供电 服务器内部CPU和内存是功耗大户，这部分的能效优化对于整个供电系统至关重要。两者的供电大多采用多相电源，总的相数与CPU和内存的最大功耗相关。CPU和内存的工作状态根据业务情况动态变化。低功耗的情况下，所有的相数都工作会带来较多的工作损耗，降低了电源的转换效率。服务器电源设计上支持APS（ActivePhaseSwitching）模式，可以根据负载功耗情况，自动调整供电相数，从而在满足负载供电的情况下，最大限度地提升转换效率，降低损 耗。 图3-4自动关相 3.2.1.1.2高效散热 服务器性能不断提升，芯片功耗高速增长，未来单CPU功耗可攀升至500W，芯片散热成为未来产品热设计面临的巨大挑战。按照ASHRAE的分析，当CPU功耗超过400W时，当前的风冷散热无法支撑，必须采用液冷散热。 液冷散热利用液体的高导热、高热容的特性，在散热能力、节能效果、技术成熟度、架构兼容性、生态环境等各个维度具有显著的技术优势，成为政企、运营商、互联网企业的关注焦点。现阶段整个ICT产业都加快了液冷技术的研究和部署。 当前主流的液冷散热技术有冷板式液冷和浸没式液冷两种。现阶段，冷板式液冷的行业成熟度最高，供应链最完善，市场应用最广。可延续当前服务器架构，兼容风冷散热，同时适用于新旧机房。浸没式液冷采用全新架构，更适用于新建机房，PUE相对冷板式液冷更低，是未来液冷的发 展趋势，但通用性和适应性还需要加强。 图3-5两种液冷技术的比较分析 3.2.1.1.3高效计算 随着摩尔定律放缓，计算多元化的发展，特别是应用类型的多样化，使得通用CPU在处理海量计算、海量数据/图片时遇到越来越多的性能瓶颈，例如：并行度不高、带宽不够、时延大。 越来越多的场景开始引入异构计算，使用GPU、FPGA、NP等硬件进行加速。所谓异构，就是CPU、GPU、FPGA、NP等各种不同体系架构的计算单元组成一个混合的系统，共同执行计算的特殊方式。每一种不同类型的计算单元都可以执行自己最擅长的任务。 5G时代，数据流量将数倍增长，需要重点关注bit能耗。通过在5GC的UPF网元上采用异构计算（比如：CPU+FPGA），可以突破虚拟化转发的性能和时延瓶颈，大幅降低bit功耗。 图3-6智能网卡加速方案 3.2.1.1.4高效架构 经典冯诺依曼计算架构采用计算和存储分离架构，将整个计算架构分成计算、控制、内存和输入输出五个部分。计算流水包括取指、译码、执行、访存、回写五个阶段，很多应用场景下用于计算的能量消耗占比小于10%，大多数能量都被用于访存、Cache处理、译码、分支预测等处理。随着大数据和人工智能应用的发展，传统计算架构在内存墙和功耗墙的双重限定下，对新兴数据密集型应用的影响变得越来越突出，亟需新的计算架构解决这一问题。 存算一体技术就是从应用需求出发，减少数据的无效搬移、增加数据的读写带宽，提升计算的能效比，进行计算和存储的最优化联合设计，从而突破现有内存墙和功耗墙的限制。 图3-7存算一体定义 近存计算通过在存储单元添加计算功能，使得处理能够直接在存储单元中执行，在本地产生处理结果并直接返回，可以有效避免数据搬移引发的诸多问题，例如：减少数据移动并加快处理速度可以显著提升性能，数据不离开存储单元进行处理，也有助于提升安全性。业界已开始对基于存储盘的近存计算进行标准化。存储网络行业协会提交了计算存储体系结构和编程模型草案，包括设备体系结构、设备组件、使用模型、编程模型和使用示例的定义。NVMExpress其中一个工作组致力于存储计算的标准化，如SNIA的草案，将在不久后发布。 在存计算主要在主存储器内部集成计算引擎，主存主要存储媒介是DRAM。可以在数据读写的同时完成简单的计算，例如摄氏和华氏温度的转换。由于DRAM主要是由三星、镁光、长江存储和合肥长芯等大厂提供，一般用户很难对其进行定制。 存内计算的实施风格主要有四种类型：电流型、电荷型、全数字型和时域型。基于电流的存内计算单元具有更少的晶体管；基于电荷的存内计算单元可以带来高并行性；全数字存内计算方法近 来吸引了很多关注，具有全精度的优点；时域存内计算的面积成本较小，但延迟较大。 来源：中兴通讯和复旦的联合实验室图3-8存内计算的四种实施风格 存算一体当前还处于技术探索阶段，期待在不远的未来可以规模商用，减少数据中心内/外数据低效率搬移，从系统层面提升计算能效比。 3.2.1.2绿色云平台 万物互联时代，云平台已在在电信、政企、金融、交通、能源等各大行业得到广泛部署和应用，助力千行百业数字化转型。在“碳达峰碳中和“战略目标的驱动下，节能降耗、高效部署、精准赋能的绿色云平台，已成为现代化低碳智能数据中心的主流底层基础设施，如何降低功耗成了云平台的重要任务。 在部署和形态上，绿色云平台可屏蔽资源在规模、类型、布局等方面的复杂性，为多应用提供一体化抽象算力；并通过多种途径提升资源利用率，降低能耗投入，优化平台部署和架构，精准赋能应用，多维度推进节能低耗的云平