黄河信产和华为有什么关系

黄河信产与华为是长期战略合作伙伴。

远东传动9月11日在投资者互动平台表示，公司持有许昌瑞东电子科技有限责任公司30％股权，许昌瑞东公司持有黄河科技集团信息产业发展有限公司40％股权。

黄河信产与华为是长期战略合作伙伴，黄河信产聚焦于国产化通用计算的鲲鹏系列和AI计算的升腾系列服务器、微型计算机及软硬一体解决方案，携手生态伙伴创新计算生态，加快在存储、云和人工智能领域的布局，为政务、运营商、金融、能源及综合行业客户提供算力支撑。

华为异腾优选级合作伙伴，公司的神州鼠泰服务器采用华为眼鹏和吴腾芯片，神州鼠泰系列产品包含入门型、均衡型、高密型、存储型、高性能型、人工智能计算型等多种类服务器，推出了基于银鹏920＋异腾910处理器的神州银泰新一代中心训练服务器。

黄河信产的责任使命

鲲鹏计算是我国信息技术领域自主创新的一项突破性成果，是面向未来计算产业的布局重点，也是国家“振芯铸魂”工程的重要组成部分。

黄河与华为公司战略合作，推动鲲鹏计算产业在河南省快速落地，在全国率先部署鲲鹏生态创新中心，建成基于鲲鹏架构的“Huanghe”服务器和PC机生产线。

加快发展鲲鹏计算产业，对于补齐河南省创新“短板”、解决软件“软肋”，推动数字经济跨越发展和产业转型升级，促进经济高质量发展具有重大意义。

-黄河科技集团信息产业发展有限公司

鲲鹏中心使用鲲鹏构建自己的云服务包括鲲鹏弹性云服务器（ECS）、鲲鹏裸金属服务器（BMS）、鲲鹏云手机服务（CloudPhone）、鲲鹏云容器引擎（CCE）、鲲鹏分布式缓存服务（Redis）五种，比较成熟的解决方案包含全栈专属云（HCSO）、云手机、高性能计算（HPC）、大数据、企业核心应用，成熟的解决方案涉及行业包括金融、政府、媒体与娱乐、游戏等十分广泛，相信在未来，鲲鹏中心可以提供成熟解决方案会越来越多⌄

根据查询百度文库得知，华为ct5000配置：

1华为CT5000采用了华为自主研发的鲲鹏920处理器，这是一款基于ARM架构的处理器，采用了7nm工艺，拥有64个核心，主频高达26GHz。鲲鹏920处理器具有高性能、低功耗、低成本等优势，能够满足大规模数据中心、云计算等领域的需求。

2华为CT5000还支持ping等网络功能，可以查看系统信息，进行分辨率、键鼠等设置，还有USB接口用于连接USB键盘、USB鼠标等设备，以及PS2接口用于连接键盘和鼠标、DVII接口用于连接显示器、麦克风接口用于连接麦克风、耳机接口用于连接耳机、电源接口用于连接电源等。

3规格方面，这款服务器电源为TDP9W，最大145W，尺寸为127×35×159mm，净重048kg，毛重13kg，含彩盒，工作温度为0~40度，工作湿度为30~90%无凝结，安装方式为桌面立式显示器背挂壁挂。

在众多中国神话中，能与独角兽相提并论的神话动物并不多，而鲲鹏恰好是其中最具标志性的一种。

道教《庄子逍遥游》。这本书里记载着 quot在北京有一种鱼，它的名字叫鲲 quot。我不 我不知道昆明有多大，但它在千里之外。又变成了一只鸟，名字叫彭。彭 回来了，我不 我不知道它有几千英里。愤怒地飞翔，它的翅膀像天空悬挂的云。鲲鹏常用来比喻一些宏大的事物。常言道， quot学做鲲鹏，飞向万里，却不 不要做一只鸟 的窝。

鲲鹏也成为继麒麟之后又一个雄心勃勃的产品和技术布局。

徐文伟强调，在计算趋势中，虽然从终端收集的庞大数据可以通过所谓的边缘计算共享，但对于当前的云计算基础设施来说，这仍然是一个沉重的负担。如何解决庞大的数据流量以及对存储和实时计算的需求，成为各云服务器厂商积极寻求突破的关键。徐文伟指出，通过与ARM的合作和大规模核心集成，大数据的实时处理和计算得到了很好的解决。

符合去年发布的瑞星架构 的全连接大会，以及手机等边缘计算加入的NPU计算能力，华为拥有强大的生态优势。同时，徐文伟还强调，华为不会走封闭的道路，将继续与英特尔和其他合作伙伴合作。

当然，与行业伙伴的合作还会继续，但为了摆脱依赖，增加自主能力，华为一直是其发展的重点。徐文伟谈到这一点，拿出了他最新的服务器芯片，也是今天 主角：鲲鹏服务器芯片鲲鹏920。

鲲鹏920集成64核，主频26 GHz。该芯片组集成了8通道DDR4，内存带宽超过现有产品的46%。通过两个100G RoCE端口，系统集成度也显著提高。鲲鹏920支持PCIe 40和CCIX接口，总带宽640 Gbps。此外，单槽速度是现有产品的两倍，有效提升了存储和各种加速器的性能。

另外值得一提的是，鲲鹏芯片在单个封装中集成了传统计算芯片的四种结构，包括网络、存储、主控芯片和CPU。

鲲鹏芯片还集成了一个8通道内存控制器，提供了比之前架构更高的整体带宽输出性能，提升幅度超过48%，可以为带宽要求高、实时计算能力要求高的计算环境带来极大的帮助。

鲲鹏920是业界最高性能的基于ARM的服务器CPU。采用最先进的7nm工艺，CPU由华为自主设计，基于ARMv8架构授权。通过优化分支预测算法、增加运算单元数量和改进存储子系统结构，显著提高了处理器性能。在典型的时钟速度下，Quantum 920 CPU在SPECint基准测试中的得分超过930，比行业基准高出25%。同时，电源效率比行业同行高30%。鲲鹏920为数据中心提供更高的计算性能，同时降低功耗。

华为 在创新上的不断进步也体现在它在服务器产品上的重要表现。不仅在性能上有优势，其服务器产品总出货量已经达到356万台，成为华为的又一支柱。

吴雄 安科技中国区执行董事兼CEO ang强调了ARM生态所拥有的强大计算生态，可以帮助华为更好地在云计算方面发挥作用。

华为总裁邱龙 的智能计算业务部，上台宣布了基于鲲鹏芯片的泰山服务器产品线。他还强调，这些服务器是为海量存储和数据计算而设计的，所有的生态都是基于原生ARM生态研发的，包括硬件和软件的适配等。因为原生应用可以发挥硬件的最大效率，华为还强调在泰山推出之前，软件开发环境已经完成，而这一切

不仅仅是原生应用和优化，邱龙还强调他在自己的服务器设计中提供了更高效的存储模式和更好的动态管理机制，让各种计算场景都能达到更好的效果，同时降低管理成本。

邱龙还宣布，华为 美国云计算将使用基于鲲鹏的泰山服务器，并提供比其竞争对手三倍以上的整体输出性能。云手机服务也同时开放，提供直接在云端运行App的能力。

华为还邀请了几个关键的合作伙伴来谈谈基于ARM生态系统的创新计算。

华为不断推动硬件、基础软件和应用的行业合作。华为一直与绿色计算联盟、Linaro、Open Edge、HPC Initiative等行业组织合作，与Hortonworks、微软、SAP、SUSE、Ubuntu等合作伙伴共同构建开放协作的行业生态系统。和中国标准软件。

硬件方面，华为是Linaro的核心成员。在基础软件方面，华为是OpenStack基金会的白金会员和云原生计算基金会的创始成员。在应用方面，华为已经加入了海湾合作委员会。GCC发布了绿色计算联盟服务器的技术标准报告，以及其他构建绿色开源计算社区的努力。华为也是OEHI的成员。

布局已久的智能计算技术

其实早在去年 智能计算大会，华为宣布从2018年12月21日起，其服务器将全面升级为华为智能计算。作为华为 基于连接、计算和云的三大任务，智能计算的重要性不言而喻。在当天的华为智能计算大会上，华为 的新智能计算业务战略旨在解决行业面临的四个主要问题 智能，即计算电源、数据协同、场景部署、专业技术。为了解决这些问题，华为 的智能计算业务将专注于四个方面：计算能力、工程、云端协作和集成解决方案。团队也在会上展示了自己的努力。

会上公布的亮点有：将其FusionServer升级为FusionServer pro，并将数据中心升级为智能数据中心；2019年，华为 首款AI管理芯片将诞生，可以自动预测整个设备管理故障。

虽然当天已经提到了64核ARM架构处理器鲲鹏芯片，但是今天 拥有更多细节和生态支持的s的出现，表明华为正在积极推动整体计算行业的创新，在拥抱行业合作伙伴的同时，积极推动自己架构的研发。这代表了与世界接轨，但同时拥有核心技术的两种诉求。对于现在的中国行业来说，其实是一个值得学习的点。

云计算竞争激烈，拥有生态才有话语权

随着中国云计算市场的快速扩张，竞争也越来越激烈。其中，拥有优质互联网基因的阿里和腾讯在公有云领域已经处于领先地位。阿里云占据中国半壁江山 版图，规模效应优势明显，而腾讯云围绕游戏和视频业务优势，在游戏云和视频云领域领先。2018Q1，腾讯其他业务同比增长111%，其中云业务增速超过100%。

以华为为首的传统IT企业的进攻不容忽视。

在刚刚过去的2018年，华为发布了一款 quot大招 quot在10月举行的全连接大会上，并一口气发布了3354盛腾910和盛腾310两款自研AI芯片，成为华为 的智能计算架构。

其中，盛腾910采用7nm工艺，半精度256T，据说是全球单颗计算能力最高的AI芯片，计算能力远超Google和Nvidia。盛腾310采用12nm工艺，最大功耗仅8W，整数精度16T，是计算效率极高、功耗极低的主力AI芯片。当时许华伟智骏也给出了这两款AI芯片的上市时间为2019年第二季度。2019年，华为还将推出三款AI芯片，都属于瑞星系列。同时，华为将提供AI云服务ba

特别需要强调的是，盛腾910和盛腾310这两款自研AI芯片采用了华为研发的达芬奇架构和华为研发的高效灵活的CISC指令集。每个AI核心可以在一个周期内完成4096次MAC计算。它们集成了张量、向量和标量等各种计算单元，支持多种混合精度计算，以及训练和推理场景下的数据精度计算。

在华为之前，百度和阿里巴巴已经宣布布局自己的AI芯片。百度 昆仑芯片采用自主设计的架构。尽管该芯片仍处于设计阶段，但该公司声称其理论计算能力是英伟达的两倍多 的方案。

阿里巴巴宣布将投资阿里-NPU神经网络芯片的研发。这种架构不提绝对性能，而是强调其超强性价比，号称超越传统CPU/GPU架构40倍。虽然腾讯尚未宣布自有ai芯片的布局，但此前已投资了体素云、碳云智能、甄氏科技、蔚来汽车等公司，发展方向主要是AI的产业应用，与其他公司不同。

此次发布的鲲鹏芯片，其背后的ARM生态布局，不仅构成了华为 在服务器和云计算业务上拥有自己的通用计算架构，也确保了华为从云到端都能拥有自己的核心竞争优势。麒麟和鲲鹏两大猛兽，将继续成为华为最大的驱动力 美国未来的生态进步。

云计算已经华为下一个经营重点，两大神兽从端到云分头并进

华为2008年开始云计算的研发，正式发布华为 云计算战略和端到端解决方案，并于2015年7月30日发布了面向中国市场的企业云服务，积极探索开发、运营、运维一体化模式，与合作伙伴携手打造 开放、协作和供应 云合作生态系统。

2017年，之前属于PS部门的Cloud BU迁移到华为集团，成为华为 继运营商BG、企业BG、终端BG之后的第四大业务单元，发布华为 发展云计算的巨大决心。也是在这一年，华为宣布进军公有云，并表示其优势在于可以提供 quot云、边、端和连接 quot。

2018年7月，华为云公布了一些核心 quot成绩单 quot。官方数据显示，仅2018年上半年，华为云 合作伙伴增长45%，其营收同比增长700%。云市场上有872个新应用，软件开发服务DevCloud有9万名开发者。

在人工智能领域，华为云推出了ei agent，发布了深度学习、图像搜索、EI智能视频等一系列服务。推动AI在行业中的应用场景；在计算领域，推出了全新的网络增强型云服务器C3ne，让云计算进入千万级网络转发时代。云安全方面，国内首个全平台、全业务、全节点通过PCI-DSS安全认证，高分通过公安部网络安全等级保护四级测评。

华为云能取得上述成就。从软硬件到解决方案，华为云 长期的技术积累赋予其后发优势。

过去，华为一直以麒麟兽称霸移动和边缘计算行业。去年智能手机出货量超过2亿，麒麟是其高端产品的重要核心。今年，鲲鹏加入了华为 beast行列，成为推动服务器计算生态的重要核心，这也代表了华为 积极布局更多商机。同时要掌握自己的计算核心技术，与世界同步，打造更广阔的开放生态。

王者之心2点击试玩

华为自研处理器已经有很多年了，但是直到鲲鹏920面世才广为人知。鲲鹏920处理器采用ARM指令集架构，自主研发处理器微架构（类似Apple A15处理器和ARM架构的关系）。

包含自研核的处理器——鲲鹏920，其性能可以对标intel高性能服务器（xeon-8180），虽然单核性能还是略低于skylake，但是得益于更优秀的能效比和更多的核心，服务器整机性能比intel对标产品要好。

鲲鹏920的处理器核 是超标量乱序多发射处理器，其发射带宽、执行单元数量、乱序深度这些硬指标都是业界第一梯队的（不得不提依然落后于Apple，但是远超ARM公版）。

参考：鲲鹏开发重点4--ARM 性能优化

参考：华为鲲鹏920与英特尔至强8180对比

鲲鹏920 SoC框图

这里可以简单讲讲 乱序超标量处理器的核心性能衡量方法：

提升（或者说限制）性能的地方有很多，这里只是略微讲讲。（如 发射带宽可能受制于取指带宽、执行带宽、提交带宽；乱序深度受制于寄存器数量、执行队列深度、Cache的MSHR数量等）

对于以上描述一头雾水但是又感兴趣的朋友，可以找找大话处理器或者超标量处理器设计之类的书籍学习学习。

Apple A14 微架构框图

要提升性能首先要选择目标，就是要提升什么程序的性能。可以像DSP一样就是提升某种数据处理场景的性能，但是CPU的性能提升一般选择有代表性的BenchMark，如 GeekBench 和 SPEC2000 这样的测试基准程序。

然后，就是分析这些程序的指令模式，找出处理器的短板，并进行改良。例如，处理器在运行SPEC程序时，发现大部分时间都没法做到每cycle执行6条指令，原因是SPEC程序cache命中率低，处理器等待数据从RAM送过来，所以我们可以加大Cache容量来保存更多的数据以提升性能，或者提高cache利用率（将更有用的数据保存在cache），或者想办法提前把要用的数据搬运到cache中去，等等。

提升性能就是反复的分析现状、找到问题、给出改善方法，如此一步步、一点点提升处理器的性能。这里讲的都很简单笼统，真实情况往往要复杂的多。（此外，提升性能的一个重要方法就是提升频率，这又是另一个故事了）

如上所示的过程中，提升性能需要用到很多工具，其中一个重要工具就是处理器的模型。

因为现实中不可能做到等CPU都生产出来了，再去分析程序行为找出短板，然后再生产一个处理器，然后分析短板。这种代价没有哪个公司能够承受得了。（设计生产一个处理器需要至少一年的时间和至少几亿元的金钱，当然量产之后会摊平这个成本）

于是能够在处理器设计生产之前就进行性能分析改善非常有必要，但是这时候没有产品怎么进行分析呢？于是就做一个处理器的模型，这个模型要能够足够精确的反映最终产品的性能，然后分析程序行为、处理器短板的过程就在这个模型上进行。等到这个模型所反映的性能达到目标了，就按照这个模型来设计处理器，并最终生产出性能达标的产品。

学术界常用的处理器性能模型有Gem5，是开源的，感兴趣的朋友可以找来玩一玩，探索探索现代处理器的性能。

这种模型不光有反映性能的模型，也有反映功耗的，反映成本的，等等。

不过也别忘了：“All models are wrong, but some are useful”

这里从鲲鹏920开始，聊到自研处理器，聊到处理器性能，又聊了聊怎么提升处理器的性能，以及提升性能用到的重要工具。

华为云鲲鹏服务器。根据查询华为官网可知：

1、国内最大华为鲲鹏服务器可能是华为云鲲鹏服务器，华为云鲲鹏服务器性能领先：多核整型算力领先业界主流平台同规格实例15%。

2、能耗低：采用华为芯片，结合虚拟化层多项深度优化，实现高效能、低功耗。

3、兼容性强：支持X86+鲲鹏多平台的异构集群管理和应用部署。

4、快速迁移：提供一站式交付平台实现x86应用到鲲鹏容器快速迁移，因此，国内最大华为鲲鹏服务器可能是华为云鲲鹏服务器。

龙芯、海光和鲲鹏是中国三家比较知名的芯片品牌，它们在性能、生态和市场占有率等方面有一些区别。

性能方面

龙芯是一款基于ARM架构的CPU，具有低功耗、高性能的特点，主要用于服务器和边缘计算等领域。相比之下，海光和鲲鹏是基于自研架构的CPU，具有更高的性能和可靠性。

生态方面

龙芯相对于海光和鲲鹏来说，生态系统相对较弱，主要应用于政府、科研、教育等领域，其产业链和市场需求相对较小。海光和鲲鹏则已经在服务器、云计算、人工智能等领域得到了广泛应用，拥有较为成熟的生态系统和产业链。

市场占有率方面

龙芯在国内市场占有率相对较小，主要应用于政府、科研和教育等领域。海光和鲲鹏则在国内市场占有率较高，其中海光在服务器市场占有率较高，而鲲鹏则主要应用于云计算、人工智能等领域。

综上所述，龙芯、海光和鲲鹏在性能、生态和市场占有率等方面有所不同，各自有其优势和特点。