Published August 1, 2021 | Version v1
Publication Metadata-only

Effect of data center servers' power density on the decision of using in-row cooling or perimeter cooling

Creators

  • 1. Benha University
  • 2. Egypt-Japan University of Science and Technology

Description

Heat propagation and servers' temperature increase inside data centers racks is a vital issue. So, selecting the proper cooling architecture is an important step during the design of data centers. Traditional cooling systems, called perimeter cooling, consume huge amounts of electricity. A more recent effective cooling architecture of data centers, called in-row cooling where the cooling units are inserted between racks, is commercially suggested to reduce cooling power consumption. The current study numerically investigates the performance of in-row cooling architecture compared with the traditional cooling architecture of data centers of different power densities. Temperature distribution and performance parameters indices such as Supply/Return Heat Indices (SHI/RHI), Return Temperature Index (RTI), Index of Mixing (IOM), Energy Utilization Coefficient (ηr), and Beta Index (β) are used to conduct this comparative study. The study was performed at different rack's power densities to determine the overall better cooling architecture for the different power densities. The results show that (i) in-row cooling architecture has better thermal performance as observed in temperature contours (ii) SHI, RHI, RTI, ηr, β and IOM have better values in case of in-row cooling, especially at high power densities, which indicates less hot air recirculation and cold air bypass and completely benefit from cooling capacity of CRACs, (iii) perimeter cooling is suitable for low power densities while in-row cooling can be used for high power densities, and (iv) maximum velocity values are obtained for 10 kW rack's power which dramatically affects the thermal performance of perimeter cooling architecture as indicated by the dramatic decrease of the energy utilization coefficient to 1.4 while it increased for in-row cooling to 1.9.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

يعد انتشار الحرارة وزيادة درجة حرارة الخوادم داخل رفوف مراكز البيانات مشكلة حيوية. لذلك، يعد اختيار بنية التبريد المناسبة خطوة مهمة أثناء تصميم مراكز البيانات. تستهلك أنظمة التبريد التقليدية، التي تسمى التبريد المحيطي، كميات هائلة من الكهرباء. يقترح تجارياً بنية تبريد فعالة أحدث لمراكز البيانات، تسمى التبريد في الصف حيث يتم إدخال وحدات التبريد بين الرفوف، لتقليل استهلاك طاقة التبريد. تبحث الدراسة الحالية رقميًا في أداء بنية التبريد داخل الصف مقارنةً بهندسة التبريد التقليدية لمراكز البيانات ذات كثافات الطاقة المختلفة. يتم استخدام مؤشرات معلمات توزيع درجة الحرارة والأداء مثل مؤشرات حرارة العرض/العودة (SHI/RHI)، ومؤشر درجة حرارة العودة (RTI)، ومؤشر الخلط (IOM)، ومعامل استخدام الطاقة (ηr)، ومؤشر بيتا (β) لإجراء هذه الدراسة المقارنة. تم إجراء الدراسة بكثافات طاقة مختلفة للحامل لتحديد بنية التبريد الأفضل بشكل عام لكثافات الطاقة المختلفة. تظهر النتائج أن (1) بنية التبريد داخل الصف لها أداء حراري أفضل كما هو ملاحظ في معالم درجة الحرارة (2) SHI و RHI و RTI و ηr و β و IOM لها قيم أفضل في حالة التبريد داخل الصف، خاصة في كثافات الطاقة العالية، مما يشير إلى إعادة تدوير أقل للهواء الساخن وتجاوز الهواء البارد والاستفادة الكاملة من قدرة التبريد لـ CRACs، (3) التبريد المحيطي مناسب لكثافات الطاقة المنخفضة بينما يمكن استخدام التبريد داخل الصف لكثافات الطاقة العالية، و (4) يتم الحصول على قيم السرعة القصوى لطاقة رف 10 كيلو واط مما يؤثر بشكل كبير على الأداء الحراري لهندسة التبريد المحيطية كما يتضح من الانخفاض الكبير في معامل استخدام الطاقة إلى 1.4 بينما يزداد للتبريد داخل الصف إلى 1.9.

Translated Description (French)

La propagation de la chaleur et l'augmentation de la température des serveurs à l'intérieur des racks des centres de données sont un problème vital. Ainsi, la sélection de l'architecture de refroidissement appropriée est une étape importante lors de la conception des centres de données. Les systèmes de refroidissement traditionnels, appelés refroidissement périmétrique, consomment d'énormes quantités d'électricité. Une architecture de refroidissement efficace plus récente des centres de données, appelée refroidissement en ligne où les unités de refroidissement sont insérées entre les racks, est suggérée commercialement pour réduire la consommation d'énergie de refroidissement. La présente étude étudie numériquement les performances de l'architecture de refroidissement en ligne par rapport à l'architecture de refroidissement traditionnelle des centres de données de différentes densités de puissance. Les indices de distribution de température et de paramètres de performance tels que les indices de chaleur d'approvisionnement/de retour (SHI/RHI), l'indice de température de retour (RTI), l'indice de mélange (IOM), le coefficient d'utilisation de l'énergie (ηr) et l'indice bêta (β) sont utilisés pour mener cette étude comparative. L'étude a été réalisée à différentes densités de puissance du rack afin de déterminer une meilleure architecture de refroidissement globale pour les différentes densités de puissance. Les résultats montrent que (i) l'architecture de refroidissement en ligne a de meilleures performances thermiques comme observé dans les contours de température (ii) SHI, RHI, RTI, ηr, β et IOM ont de meilleures valeurs en cas de refroidissement en ligne, en particulier à des densités de puissance élevées, ce qui indique moins de recirculation d'air chaud et de dérivation d'air froid et bénéficie complètement de la capacité de refroidissement des CRAC, (iii) le refroidissement périmétrique est adapté aux faibles densités de puissance tandis que le refroidissement en ligne peut être utilisé pour les densités de puissance élevées, et (iv) les valeurs de vitesse maximales sont obtenues pour la puissance du rack de 10 kW qui affecte considérablement les performances thermiques de l'architecture de refroidissement périmétrique comme indiqué par la diminution spectaculaire du coefficient d'utilisation de l'énergie à 1,4 alors qu'il a augmenté pour le refroidissement en ligne à 1,9.

Translated Description (Spanish)

La propagación del calor y el aumento de la temperatura de los servidores dentro de los racks de los centros de datos es un problema vital. Por lo tanto, seleccionar la arquitectura de refrigeración adecuada es un paso importante durante el diseño de los centros de datos. Los sistemas de refrigeración tradicionales, llamados refrigeración perimetral, consumen grandes cantidades de electricidad. Se sugiere comercialmente una arquitectura de enfriamiento efectiva más reciente de los centros de datos, llamada enfriamiento en fila donde las unidades de enfriamiento se insertan entre bastidores, para reducir el consumo de energía de enfriamiento. El estudio actual investiga numéricamente el rendimiento de la arquitectura de enfriamiento en fila en comparación con la arquitectura de enfriamiento tradicional de centros de datos de diferentes densidades de potencia. Los índices de distribución de temperatura y parámetros de rendimiento, como los índices de suministro/retorno de calor (SHI/RHI), el índice de temperatura de retorno (RTI), el índice de mezcla (IOM), el coeficiente de utilización de energía (ηr) y el índice beta (β) se utilizan para realizar este estudio comparativo. El estudio se realizó a diferentes densidades de potencia del rack para determinar la mejor arquitectura de enfriamiento general para las diferentes densidades de potencia. Los resultados muestran que (i) la arquitectura de enfriamiento en fila tiene un mejor rendimiento térmico como se observa en los contornos de temperatura (ii) SHI, RHI, RTI, ηr, β e IOM tienen mejores valores en caso de enfriamiento en fila, especialmente a altas densidades de potencia, lo que indica menos recirculación de aire caliente y derivación de aire frío y se benefician completamente de la capacidad de enfriamiento de crac, (iii) el enfriamiento perimetral es adecuado para bajas densidades de potencia mientras que el enfriamiento en fila se puede usar para altas densidades de potencia, y (iv) los valores de velocidad máxima se obtienen para la potencia del bastidor de 10 kW que afecta dramáticamente el rendimiento térmico de la arquitectura de enfriamiento perimetral como lo indica la disminución dramática del coeficiente de utilización de energía a 1.4 mientras que aumentó para el enfriamiento en fila a 1.9.

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
تأثير كثافة طاقة خوادم مركز البيانات على قرار استخدام التبريد داخل الصف أو التبريد المحيطي
Translated title (French)
Effet de la densité de puissance des serveurs de centres de données sur la décision d'utiliser le refroidissement en ligne ou le refroidissement périmétrique
Translated title (Spanish)
Efecto de la densidad de potencia de los servidores del centro de datos en la decisión de utilizar refrigeración en fila o refrigeración perimetral

Identifiers

Other
https://openalex.org/W3135839698
DOI
10.1016/j.aej.2021.02.051

Is supplement to
https://openalex.org/W4312768595 (Other)
https://openalex.org/W2756249281 (Other)
https://openalex.org/W2502423323 (Other)
https://openalex.org/W2499891505 (Other)
https://openalex.org/W2343074808 (Other)
https://openalex.org/W2285889907 (Other)
https://openalex.org/W2128361774 (Other)
https://openalex.org/W2091703553 (Other)
https://openalex.org/W2071424948 (Other)
https://openalex.org/W2037326712 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Egypt

References

  • https://openalex.org/W2130805783
  • https://openalex.org/W2131154911
  • https://openalex.org/W2183575129
  • https://openalex.org/W2184509681
  • https://openalex.org/W2187560434
  • https://openalex.org/W2199715914
  • https://openalex.org/W2298987492
  • https://openalex.org/W2344139120
  • https://openalex.org/W2579125497
  • https://openalex.org/W2593906756
  • https://openalex.org/W2626085145
  • https://openalex.org/W2754066576
  • https://openalex.org/W2765174639
  • https://openalex.org/W2906011774
  • https://openalex.org/W2912595635
  • https://openalex.org/W2950306067
  • https://openalex.org/W2973140207
  • https://openalex.org/W2997108256
  • https://openalex.org/W2998118727
  • https://openalex.org/W3017145524