比特币“挖矿”： 能耗黑洞！

  期待从比特币风口中分一杯羹的人们涌向“矿厂”，投入到“挖矿”掘金的热潮中。与此同时，比特币“挖矿”的惊人耗电量引人瞩目。

  能源价格相对较服务网站uk研究显示，2017年用在比特币“挖矿”上的电量超过29.05太瓦时（1太瓦时为1亿度电），超过了全球159个国家的年均用电量。爱尔兰全国（477万人口）一年的用电量也只有25太瓦时的电力。

  近日又有报道称，云南昆明某小区内有住户由于进行比特币“挖矿”，导致小区内大面积跳闸，变压器被烧毁，400多米的电缆因此受损。

  “比特币挖矿机本质上是一种特殊的计算机。”清华大学信息技术研究院副院长曹军威在接受科技日报记者正常采访时说。

  在比特币的世界里，大约每10分钟会记录一个数据块。所有的挖矿计算机都在尝试打包这个数据块的同时完成提交任务，而最终成功生成这个数据块的人，就能够获得一笔比特币报酬。矿机的算力越强，“挖矿”速度越快，挖到比特币的概率也就越高。

  现在比特币“挖矿”正在从“矿工”单打独斗进入“组队挖矿”时代，也是通过“矿池”来“挖矿”。假如你的矿机算力占整个“矿池”算力的五分之一，如果“矿池”一天能挖到5个比特币，那么你可以分到1个比特币。

  在争分夺秒的“挖矿”竞争背后，电费是不可忽视的重要成本。有“矿工”算了一笔账：按照矿机每天运行24个小时能挖出0.0018个比特币来计算，556天可以挖出一枚比特币。他的矿机功率为1350瓦，功率1000瓦的矿机每小时约用一度电，两台矿机每天耗电量32.4度，每天电费16.8元。也就是说，挖到一枚比特币要花费9367元。

  “从根本上来讲，这是集成电路的功耗问题。”曹军威告诉科技日报记者，从硬件层面来看，电路本身就会消耗电能，而比特币挖矿机对算力的要求又比较高，在进行大规模“挖矿”时矿机又比较集中，加起来功耗自然就大了。

  比如超级计算机。报道显示，天河二号超级计算机每年产生的电费接近1亿块钱，相当于一座中小城市一年的耗电量。“神威太湖之光”超级计算机每年耗电量约为15兆瓦时，相当于3个清华大学的用电量。耗电量依然惊人。

  再比如数据中心。中国数据中心节能技术委员会秘书长吕天文在接受科技日报记者正常采访时介绍，2016年中国数据中心总耗电量超过1100亿千瓦时，超过了三峡大坝2016年全年的总发电量，且与2015年时相比增长11.7%。

  “数据中心的耗电包括4个部分，IT设备、供配电系统、新风制冷系统和其他。”吕天文告诉科技日报记者，其中IT设备耗电量占总耗电量的50%左右，新风制冷系统占35%40%左右，供配电系统占15%18%左右。

  吕天文介绍，PUE（Power Usage Effectiveness，电源使用效率）是衡量数据中心能源效率的重要指标，它是将数据中心总设备能耗除以IT设备能耗得出的数值。目前国内数据中心的平均PUE水平在2以上，也就是说非IT设备的耗电量超过了IT设备本身的耗电量。

  “在数据中心，大量能耗发生在非IT设备上，很多电被白白浪费掉了。”吕天文告诉科技日报记者，供配电系统和制冷系统在节能方面有很大潜力。比如，新风制冷系统占整个能耗的35%40%，来优化调整节约能源改造后，就能节约10%20%的能耗。从全国范围来看，就可以省出100亿到200亿元电费。

  但吕天文承认，在数据中心中，IT设备的节能才是最根本的。因为IT设备能耗占主要部分，而且供配电系统、新风制冷系统都是为IT设备服务的。

  吕天文给科技日报记者算了一笔账，假如IT设备的功率为1000瓦，那么就需要同时配备功率为1000瓦的供配电系统和功率为1000瓦的新风制冷系统，每小时总耗电量为3000瓦时。如果IT设备将能耗降到500瓦，就需要同时配备500瓦的供配电系统和500瓦的新风制冷系统，每小时总耗电量为1500瓦时。

  “但现在的数据中心节约能源改造大多关注供配电系统和制冷系统等非IT设备，这其实是个悖论。”吕天文告诉科技日报记者，一旦数据中心投入到正常的使用中，就很难再对IT设备做改造，因为IT设备宕机会带来非常大损失。所以现在通常鼓励数据中心在设计建设之初，就尽量采用性能更好的、更为节能的IT设备。

  那么IT设备的能耗又是怎么产生的？吕天文解释说，数据中心的IT设备能耗“大户”为网络存储设备与服务器，其中网络存储的能耗占60%左右。以前机械式硬盘的能耗就比较高，现在数据中心慢慢的变多地使用SSD固态硬盘等网络存储技术，可以显著减少这方面的能耗。

  “无论是比特币挖矿，还是数据中心，或者是超级计算机，本质上其功耗问题都与最底层的集成电路有关。”在曹军威看来，随着芯片技术的发展，单位面积集成电路上的器件慢慢的变多，功能越来越复杂，与此同时单位面积集成电路的功耗也慢慢变得高。

  曹军威介绍，除此之外，从软件层面来看，其功耗又与算法的设计、软件的效率有关。从系统层面来看，要看好多IT设备搭建的集群采用的是什么网络结构、是否高效。而从外因来看，又涉及散热、制冷等系统。

  至于如何从根本上让这些计算设备不再如此耗电，长远来看，恐怕一定要通过量子计算和新半导体材料等来突破摩尔定律的限制，让计算设备更高效、更节能。