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[导读] 随着云计算、大数据、人工智能的发展,在对应用不断升级的同时,对企业整体的IT架构也提出更高的要求。大数据、人工智能等新兴的数据丰富型应用,对于存储和异构扩展性有着近乎无限的需求,超出了传统均衡式设计的服务器能够满足的范畴,需要企业的服务器设计从均衡向场景化的极致设计升级。

 随着云计算、大数据、人工智能的发展,在对应用不断升级的同时,对企业整体的IT架构也提出更高的要求。大数据、人工智能等新兴的数据丰富型应用,对于存储和异构扩展性有着近乎无限的需求,超出了传统均衡式设计的服务器能够满足的范畴,需要企业的服务器设计从均衡向场景化的极致设计升级。

举个简单的例子,随着人工智能的不断发展,优质的GPU需求变得更加旺盛,甚至出现一卡难求的局面,而芯片制造是英伟达在过去一年的时间里,股价从40美元上下一路飙升至150美元以上,所以更加适配GPU的服务器会成为人工智能厂商的首选,而并非传统的通用型服务器。

因此浪潮在M5发布时针对云计算、大数据、人工智能,当前三大热门领域推出场景化的服务器,试图为解决各种企业在各种场景下对于服务器的需求。

浪潮集团副总裁彭震介绍,场景化设计是从部署环境和应用环境的具体需求出发,在密度、能耗等物理设计上,以及计算、存储和I/O配比等逻辑设计上,进行产品定义和产品实现。浪潮M5新一代服务器根据不同的部署场景以及应用场景考量,将产品细分为4大系列,35款产品。

总体来看M5的计算性能峰值提升125%;多路服务器计算密度提升100%;存储服务器的存储密度是上一代的2.78倍;此外AI的产品线,在部署密度、峰值性能、硬件解耦界领先相比上一代产品性能提升1.5倍。通用服务器和关键业务服务器面向传统的企业应用,其RASUM特性满足传统企业对于ERP、CRM等系统的稳定性、可靠性、灵活性的要求。例如NF5280M5在2U空间内可扩展56个物理核心,24个内存插槽和10个标准PCI-E接口,可配置为30多种应用方案,覆盖通用计算、异构计算等5类应用场景。

应用优化服务器分为两个子系列,分别针对计算密集型应用和数据丰富型应用,前者为云数据中心设计,追求密度、能效和易维护性,优化整体成本。后者针对大数据、深度学习等新兴的数据丰富型应用,在存储、异构扩展性等方面突破技术平台的限制,提供超过一般产品的物理存储容量和异构计算能力。例如,深度学习专用服务器NF5288M5,实现了在2U空间内8个GPU的部署,具有极致的性能空间比,是全球最高计算密度、最高性能的AI服务器。

融合架构产品线,是下一代数据中心模块化解决方案,包含多子星、刀片和整机柜等多种形态。这些产品性能密度、存储密度、能效等物理指标,以及计算、存储、I/O等各类资源的扩展性方面都优于传统服务器。彭震介绍,浪潮推出的场景化服务器并非闭门造车,而是和众多行业内的厂商共同研发,例如,针对AI的服务器就有百度参与研发。

当然,M5服务器与场景并非一一对应的关系,M5采用了通用的模块化设计,每一款面向应用的高度定制化方案都是“通用模块+高弹性产品平台”的灵活组合。例如浪潮IncloudRack和I9000均可支持2路4路和八路节点,以及I/O、PC–E扩展模块,可以配置为企业私有云、深度学习、公有云、交易处理等十几类业务应用的承载平台。

在开发生态方面,新一代M5服务器包括了天蝎整机柜、4U多子星、OCP整机柜、OCS整机柜、Open19整机柜等5大方案平台以及17款扩展节点,涵盖了三大开放标准。

前两年,服务器厂商产品同质化严重,甚至外壳的打磨工艺和油漆都成了宣传点,当通用服务器不在是一夫当关,这种怪象势必会消失,随之而来,谁能在产品线的广度和深度上更胜一筹才是制胜关键。

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