浪潮服务器按照产品形态可以划分为哪几类？

浪潮服务器按照产品形态可以划分为五大类。一、机架服务器：主要适用于虚拟化，数据库，HPC，大数据分析，AI/深度学习，内存计算，CDN等应用场景；二、多节点服务器：主要适用于超融合，大数据分析，HPC，分布式存储，是全场景应用一体化的最佳解决设施；三、整机柜服务器：主要适用于虚拟化，大数据分析，分布式存储等关键应用场景；四、塔式服务器与工作站：主要适用于企业官网，多媒体大流量APP，医疗成像、虚拟桌面基础架构(VDI)等应用场景；五、浪潮服务器管理套件：可多角度多场景满足硬件设备运维需求，实现服务器全生命周期智能化运维管理。

根据我所知道的回答一下这个问题。

百度的服务器肯定在百度的IDC机房，互联网公司（腾讯、百度、阿里巴巴）刚开始的时候使用的可能是运营商或者第三方的IDC机房存放自己的服务器、存储设备。但是，随着公司规模的扩大，运营商提供的IDC机房根本没办法满足业务的发展，因此就需要自己建立IDC机房了。并且这些“巨头”的IDC机房并不仅仅在一个地方，而是分散在全国甚至全球各地，满足不同地域的网名的需求。大家深有感受的就是，双十一购物，全国各地都享受这“均等”的网络服务，这就是利用SDN技术的分布式IDC机房实现的。

为了满足自身业务的需求、保证数据的稳定性和可靠性，很多互联网的巨头比如国内的BAT（百度、阿里巴巴、腾讯）都会建立自己的数据中心。由于关系到数据的安全，互联网公司很少对外公布自己的数据中心的情况。

国内的百度曾经邀请了一些自媒体人和媒体参观公司的数据中心，百度的云计算中心位于阳泉才首次得以曝光。腾讯曾经开放了位于成都的数据中心。上图显示了百度云计算中心的园区图。

百度的位于阳泉的云计算中心，拥有16万台的服务器。这些服务器大部分使用了百度自家参与“天蝎计划”研制的“北极”整机柜服务器。

整体机柜服务器就是讲原有的机架+机器分离的架构进行了融合，称为一个独立的产品，以整体机柜为最小颗粒度交付的服务器。BAT在2012年开启了天蝎联盟，实现征集柜服务器的本地化。

对于BAT的数据中心，普通人是很难接触到的，大家对于BAT的数据中心有设么看法呢，欢迎在评论区留言讨论。

当前，为推进IT支撑系统集约化建设和运营，进一步发挥集中化能力优势，IT云成为运营商IT支撑系统建设的基础架构。但在IT云资源池部署过程中，服务器技术面临多个新挑战，主要体现在以下3个方面。

在性能方面，人工智能（AI）应用快速扩张，要求IT云采用高性能GPU服务器。AI已在电信业网络覆盖优化、批量投诉定界、异常检测/诊断、业务识别、用户定位等场景规模化应用。AI应用需求的大量出现，要求数据中心部署的服务器具有更好的计算效能、吞吐能力和延迟性能，以传统通用x86服务器为核心的计算平台显得力不从心，GPU服务器因此登上运营商IT建设的历史舞台。

在效率成本方面，IT云部署通用服务器存在弊端，催生定制化整机柜服务器应用需求。在IT云建设过程中，由于业务需求增长快速，IT云资源池扩容压力较大，云资源池中的服务器数量快速递增，上线效率亟需提高。同时，传统通用服务器部署模式周期长、部署密度低的劣势，给数据中心空间、电力、建设成本和高效维护管理都带来了较大的挑战。整机柜服务器成为IT云建设的另一可选方案。

在节能方面，AI等高密度应用场景的快速发展，驱动液冷服务器成为热点。随着AI高密度业务应用的发展，未来数据中心服务器功率将从3kW~5kW向20kW甚至100kW以上规模发展，传统的风冷式服务器制冷系统解决方案已经无法满足制冷需求，液冷服务器成为AI应用场景下的有效解决方案。

GPU服务器技术发展态势及在电信业的应用

GPU服务器技术发展态势

GPU服务器是单指令、多数据处理架构，通过与CPU协同进行工作。从CPU和GPU之间的互联架构进行划分，GPU服务器又可分为基于传统PCIe架构的GPU服务器和基于NVLink架构的GPU服务器两类。GPU服务器具有通用性强、生态系统完善的显著优势，因此牢牢占据了AI基础架构市场的主导地位，国内外主流厂商均推出不同规格的GPU服务器。

GPU服务器在运营商IT云建设中的应用

当前，电信业开始推动GPU服务器在IT云资源池中的应用，省公司现网中已经部署了部分GPU服务器。同时，考虑到GPU成本较高，集团公司层面通过建设统一AI平台，集中化部署一批GPU服务器，形成AI资源优化配置。从技术选型来看，目前运营商IT云资源池采用英伟达、英特尔等厂商相关产品居多。

GPU服务器在IT云应用中取得了良好的效果。在现网部署的GPU服务器中，与训练和推理相关的深度学习应用占主要部分，占比超过70%，支撑的业务包括网络覆盖智能优化、用户智能定位、智能营销、智能稽核等，这些智能应用减少了人工投入成本，提升了工作效率。以智能稽核为例，以往无纸化业务单据的人工稽核平均耗时约48秒/单，而AI稽核平均耗时仅约5秒/单，稽核效率提升达 90%。同时，无纸化业务单据人工稽核成本约15元/单，采用GPU进行AI稽核成本约0048元/单，稽核成本降低达968%。

整机柜服务器发展态势及在电信业的应用

整机柜服务器技术发展态势

整机柜服务器是按照模块化设计思路打造的服务器解决方案，系统架构由机柜、网络、供电、服务器节点、集中散热、集中管理6个子系统组成，是对数据中心服务器设计技术的一次根本性变革。整机柜服务器将供电单元、散热单元池化，通过节约空间来提高部署密度，其部署密度通常可以翻倍。集中供电和散热的设计，使整机柜服务器仅需配置传统机柜式服务器10%的电源数量就可满足供电需要，电源效率可以提升10%以上，且单台服务器的能耗可降低5%。

整机柜服务器在运营商IT云建设中的应用

国内运营商在IT云建设中已经推进了整机柜服务器部署，经过实际应用检验，在如下方面优势明显。

一是工厂预制，交付工时大幅缩短。传统服务器交付效率低，采用整机柜服务器将原来在数据中心现场进行的服务器拆包、上架、布线等工作转移到工厂完成，部署的颗粒度从1台上升到几十台，交付效率大大提升。以一次性交付1500台服务器为例，交付工作量可减少170~210人天，按每天配10人计算，现场交付时间可节省约17~21天。

二是资源池化带来部件数量降低，故障率大幅下降。整机柜服务器通过将供电、制冷等部件资源池化，大幅减少了部件数量，带来故障率的大幅降低。图1比较了32节点整机柜服务器与传统1U、2U服务器机型各自的电源部件数量及在一年内的月度故障率情况。由于32节点整机柜服务器含10个电源部件，而32台1U通用服务器的电源部件为64个，相较而言，整机柜电源部件数减少844%。由于电源部件数量的降低，32节点整机柜服务器相对于32台1U通用服务器的月度故障率也大幅缩减。

三是运维效率提升60%以上。整机柜服务器在工厂预制机柜布线，网络线缆在工厂经过预处理，线缆长度精确匹配，理线简洁，接线方式统一规范，配合运维标签，在运维中可以更方便简洁地对节点实施维护操作，有效降低运维误操作，提升运维效率60%以上，并大幅减少发生故障后的故障恢复时间。

液冷服务器技术发展态势及在电信业的应用

液冷服务器技术发展态势

液冷服务器技术也称为服务器芯片液体冷却技术，采用特种或经特殊处理的液体，直接或近距离间接换热冷却芯片或者IT整体设备，具体包括冷板式冷却、浸没式冷却和喷淋式冷却3种形态。液冷服务器可以针对CPU热岛精确定点冷却，精确控制制冷分配，能真正将高密度部署带到前所未有的更高层级（例如20kW~100kW高密度数据中心），是数据中心节能技术的发展方向之一，3种液冷技术对比如表1所示。

液冷服务器在运营商IT建设中的应用

液冷服务器技术目前在我国仍处于应用初期，产业链尚不完备、设备采购成本偏高、采购渠道少、电子元器件的兼容性低、液冷服务器专用冷却液成本高等问题是液冷服务器尚未大规模推广的重要原因。从液冷服务器在运营商数据中心领域的具体应用案例来看，运营商在IT云资源池规划和建设过程中，通常会对液冷服务器的发展现状、技术成熟度等进行分析论证。

考虑到目前液冷服务器规模化应用尚处于起步阶段，需要3~5年的引入期，因此暂时未在IT云资源池建设中进行大规模落地部署，但在部分地区有小规模应用，如中国移动南方基地数据中心已经开展液冷服务器试点应用，中国联通研究院也在开展边缘数据中心服务器喷淋式液冷系统的开发。未来，随着IT云建设规模、建设密度的继续攀升，以及液冷产业生态体系的逐步成熟，液冷服务器在IT云建设中将有更大的应用空间。

总体来看，运营商IT云资源池建设对服务器计算性能、延迟、吞吐、制冷、定制化、分布式部署等方面都提出了更高要求。未来，GPU服务器、定制化整机柜服务器、液冷服务器等新兴服务器技术将快速迭代，为运营商数据中心服务器技术的发展和演进带来新的思路和路径。

浪潮服务器按照应用场景可以划分为：一、大规模云数据中心：高密度和高性能的完美结合，二、海量数据存储：提供超大存储容量的同时，兼顾灵活性和扩展性， ；三、AI计算加速：协处理器与CPU高效协同，可实现深度学习、高性能计算等特定应用的智能加速；四、企业关键应用：专为实时决策、联机事务处理 、数据库等关键 业务而打造，提供极致的计算性能和高可用性；五、开放计算：面向开放计算服务器，其中包含但不限于整机柜，多节点及4路等产品。