这篇文章给大家聊聊关于2022年值得关注的五大数据中心趋势-十大数据中心，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。

预计英特尔将首先登场，部分原因是其即将推出的Sapphire Rapids Xeon 可扩展处理器在最后一刻被推迟。新款至强处理器计划于今年年初发布，并具有许多吸引人的新功能，包括全新的多芯片架构、英特尔最先进的10纳米制造工艺以及片上高带宽内存。

在发布会上，AMD 更新了基于Zen 3 的EPYC Milan 处理器，该公司声称该处理器可以在“目标技术计算工作负载”中实现高达50% 的性能提升。不过，AMD 的大规模发布要到2022 年下半年，届时才会推出代号Genoa 的EPYC 4。

虽然对AMD 下一代数据中心芯片知之甚少，但我们确实知道它将基于台积电5 纳米制造工艺，拥有多达96 个核心。

AMD首席执行官苏姿丰在11月的主题演讲中表示：“当它推出时，我们预计Genoa将成为世界上性能最高的通用计算处理器。

新兴的基于Arm 的数据中心芯片制造商Ampere 也不甘示弱，将于今年晚些时候推出首款基于完全定制核心架构的芯片。该芯片制造商的上一代Altra 处理器是基于Arm Neoverse 内核设计的，在300 瓦的功率范围内支持多达128 个内核。

“与我们的Altra Max 相比，下一代部件将显着提高性能。它有更多的内核，是一个新平台，”Ampere 首席产品官Jeff Wittich 在早些时候的采访中透露。

与AMD一样，Ampere即将推出的芯片将采用5纳米制造工艺。然而，这些芯片将提供更高的核心数量。虽然Ampere 没有透露该芯片将有多少个内核，但我们预计它会比Ampere 的Altra Max 芯片中的128 个内核更多。

2. 大量快如闪电的内存

所有即将推出的CPU 都增加了对DDR5 内存的支持。虽然这听起来并不是那么令人兴奋，但这对于运行大量内存密集型工作负载的数据中心来说是一个福音。

与之前的升级一样，DDR5将拥有比DDR4更高的单模组容量，同时大幅提升内存传输速率。与前几代内存不同，DDR5还将片上纠错代码标记为标准功能，并集成电源管理以提高效率。

为了让大家了解DDR5 的升级有多大，全球最大的内存制造商之一三星在2021 年Hot Chips 大会上预览了一款512GB 模组，传输速度为7Gb/s。

这意味着我们很快就会看到具有8 TB 甚至16 TB 板载内存的服务器。相比之下，大多数服务器上的DDR4 最高容量仅为128 GB，每个模块为3.2Gb/s。

3. PCIe 5.0，CXL打开了可组合基础设施的大门

下一代CPU还引入了PCIe Gen.5.0，使外设可用带宽增加了一倍，是上一代的两倍。

上个月，三星宣布其PM1743 PCIe 5.0 SSD 的读取速度为每秒13 GB，写入速度为每秒6.6 GB，输入/输出操作次数为250,000 次。这是一个巨大的性能提升，将使AI 工作负载的卸载速度显着加快，从而带来更快的AI 加速器和NVMe 存储。

除了更高性能的存储和需要大量带宽的AI 工作负载之外，PCIe 5.0 一代还引入了Compute Express Link (CXL)，它支持CPU 和外设之间的直接内存接口。

CXL 的早期应用之一是实现大型持久内存池，不需要像英特尔Optane 这样的专有接口。相反，系统集成商和OEM 可以利用每个现代主板上的标准PCIe 接口。

除了持久内存之外，CXL 联盟还关注其他外围设备的机会，包括GPU、FPGA 和以太网卡。理论上，CXL 支持快速以太网上的直接内存接口，允许数据中心运营商池化资源，而不会出现严重的性能瓶颈。

4. 400G网络的到来

说到网络，PCIe 5.0对于下一代网卡和DPU也至关重要，其中几款计划于今年下半年推出。

随着网络带宽的增加，PCIe 现在成为限制因素。如今最好的网卡也只有双端口100Gb/s，这足以让PCIe Gen. 4.0 16x 接口完全饱和。

虽然PCIe Gen 5.0 实现的400 Gb/s 吞吐量对于服务器来说可能听起来过高，但这并没有阻止网络供应商进一步突破界限。

Nvidia 本月推出的ConnectX-7 NIC 是首批利用这些带宽进步来实现一对200Gb/s 接口的产品之一。与此同时，Nvidia 的BlueField-3 DPU 将于5 月推出，它以ConnectX-7 为基础，面向更广泛的输入/输出(I/O) 工作负载，例如网络、安全、存储和虚拟化。

Nvidia 并不是今年唯一推出高吞吐量DPU 的供应商。 Marvell 的Octeon 10 DPU 预计将于2022 年下半年推出，配备PCIe 5.0，聚合带宽高达400Gb/s。

5. 大量的人工智能加速器

Nvidia 的A100 GPU 在2021 年的高性能计算(HPC) 领域占据主导地位，该芯片为当今Top500 和Green500 中许多最强大的超级计算机提供动力。

然而，去年11 月AMD 推出第二代Instinct GPU 后，这一领先地位受到了威胁。

AMD的MI200系列采用了两款基于6nm制造工艺的GPU芯片，总共拥有580亿个晶体管。这意味着共有220个计算单元和880个矩阵核心，比上一代MI100增加了1.8倍。

GPU由多达8个封装的高带宽内存模块提供，总内存为128G。

从理论上讲，GPU 应该能让AMD 在AI 和HPC 领域超越Nvidia。 AMD高级副总裁兼数据中心和嵌入式解决方案总经理Forrest Norrod声称，MI200在高精度浮点64位计算方面比Nvidia的A100快490%。他说：“这对于需要最高精度的HPC 工作负载至关重要，例如天气预报。” ”

美国能源部橡树岭国家实验室计划在其即将推出的Frontier 超级计算机中使用新型GPU。而且，假设共同开发该系统的惠普企业(HPE) 不会再次意外擦除研究数据，该超级计算机预计在今年年初上线时将提供1.5 exaFLOPs 的计算能力。

当然，还不要指望英伟达出局。你可以预见，英伟达首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）穿着他标志性的皮夹克，在今年晚些时候推出他的Ampere Next 架构时会进行反击。

不幸的是，我们至少要到四月才能看到绿队的更新。

OK，关于2022年值得关注的五大数据中心趋势-十大数据中心和的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。