大家好，今天小编来为大家解答数据中心服务器未来趋势与大数据应用这个问题，很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

在性能方面，人工智能（AI）应用快速扩展，要求IT云采用高性能GPU服务器。人工智能在电信行业的网络覆盖优化、批量投诉定界、异常检测/诊断、业务识别、用户定位等场景中得到了大规模应用。大量AI应用需求的出现，要求部署在数据中心的服务器具备更好的计算性能、吞吐能力和时延性能。以传统通用x86服务器为核心的计算平台不足，GPU服务器因此进入了运营商IT建设的历史。阶段。

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在效率和成本方面，在IT云中部署通用服务器存在劣势，这就催生了定制化全机架服务器应用的需求。在IT云建设过程中，由于业务需求快速增长，IT云资源池扩容压力巨大，云资源池服务器数量快速增加，上线效率亟待提升。同时，传统的通用服务器部署模式存在周期长、部署密度低的缺点，这对数据中心空间、电力、建设成本以及高效的维护管理提出了巨大的挑战。整柜服务器成为IT云建设的又一选择。

节能方面，人工智能等高密度应用场景的快速发展，带动液冷服务器成为热门话题。随着AI高密度业务应用的发展，未来数据中心服务器的功率将从3kW~5kW发展到20kW甚至100kW以上。传统风冷服务器制冷系统方案已不能满足散热需求，液冷服务器成为AI应用。针对场景的有效解决方案。

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 服务器是一种与CPU 协同工作的单指令、多数据处理架构。根据CPU与GPU之间的互连架构，GPU服务器可以分为两类：基于传统PCIe架构的GPU服务器和基于NVLink架构的GPU服务器。 GPU服务器具有通用性强、生态系统完整等显着优势，因此牢牢占据了AI基础设施市场的主导地位。国内外主流厂商都推出了不同规格的GPU服务器。国外主流厂商包括NVIDIA、Intel、Dell等，国内主流厂商包括华为、浪潮、H3C、联想、曙光等。从GPU服务器性能来看，国内外厂商基本处于同一水平。

GPU服务器在运营商IT云建设中的应用

目前，电信行业已开始推广GPU服务器在IT云资源池中的应用，各省公司已在现网部署了部分GPU服务器。同时，考虑到GPU成本较高，集团公司层面搭建了统一的AI平台，集中部署了多台GPU服务器，优化AI资源配置。从技术选型来看，目前运营商的IT云资源池多采用Nvidia、Intel等厂商相关产品。

GPU服务器在IT云应用中取得了良好的成绩。现有网络部署的GPU服务器中，与训练和推理相关的深度学习应用占据主要部分，占比超过70%。支持的服务包括网络覆盖智能优化、智能用户定位、智能营销、智能审核等，这些智能应用降低了人力投入成本，提高了工作效率。以智能审核为例，以往无纸化业务单据的人工审核平均每单耗时约48秒，而人工智能审核每单平均仅需5秒左右，审核效率提升90%。同时，无纸化业务单据人工审核成本约为1.5元/单，使用GPU进行AI审核成本约为0.048元/单，审核成本降低96.8%。

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想构建的服务器解决方案。系统架构由机柜、网络、电源、服务器节点、集中制冷、集中管理六个子系统组成。它是针对数据中心服务器的设计。技术的根本性变革。整机柜服务器将电源单元和散热单元集中在一起，在节省空间的同时提高部署密度。其部署密度通常可以增加一倍。集中供电和散热设计，使得整个机柜服务器只需配备传统机柜服务器10%的电源即可满足供电需求。供电效率可提升10%以上，单台服务器能耗可降低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云建设中推动整柜服务器部署。经过实际应用检验，它们在以下方面具有明显的优势。

一是工厂预制，大大缩短了交货时间。传统服务器交付效率低。采用整柜服务器，将原本在数据中心现场进行的服务器拆箱、上架、布线等工作转移到工厂。部署粒度从一台增加到几十台，交付效率大幅提升。以1500台服务器一次性交付为例，可减少交付工作量170~210人日。按每天10人计算，现场配送时间可节省约17至21天。

其次，资源池化减少了组件数量，显着降低了故障率。整机柜服务器通过集中电源、散热等部件资源，大幅减少部件数量，故障率大幅降低。图1比较了32节点全机架服务器与传统1U、2U服务器型号一年内的电源组件数量和月故障率。由于32节点全机柜服务器包含10个电源组件，而32台1U通用服务器有64个电源组件，相比之下，整机柜的电源组件数量减少了84.4%。由于电源部件数量的减少，32节点整机柜服务器的月故障率相比32台1U通用服务器也显着降低。

图1 整柜服务器与传统服务器机型月故障率对比

三是运维效率提升60%以上。整机柜服务器在工厂内已预制机柜接线。网线在工厂进行预处理。线缆长度匹配精准，线缆管理简单，接线方式统一标准化，配合运维标签，运维时可以更加方便、简洁地配置节点。实施维护操作，有效减少运维误操作，运维效率提升60%以上，故障发生后恢复时间大幅缩短。

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冷技术。它利用特殊或经过特殊处理的液体对冷却芯片或IT设备进行近距离直接或间接热交换，包括冷板冷却和浸没式冷却。冷却形式有喷淋冷却3种。液冷服务器可以精准针对CPU热岛散热，精准控制散热分布。它们能够真正将高密度部署提升到前所未有的水平（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。三种液冷技术的比较如表1所示。

表1 3种液冷技术对比

液冷服务器在运营商IT建设中的应用

液冷服务器技术在我国尚处于应用初期。产业链尚未完整，设备采购成本高，采购渠道少，电子元器件兼容性低，液冷服务器专用冷却剂成本高。冷服务器尚未大规模推广的一个重要原因。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，运营商通常在IT云资源池的规划和建设过程中，对液冷服务器的发展现状和技术成熟度进行分析和论证。

考虑到目前液冷服务器的大规模应用还处于起步阶段，需要3到5年的导入期，在IT云资源池建设方面尚未进行大规模部署。不过，在一些地区，例如中国，也有小规模的应用。移动南方基地数据中心已开展液冷服务器试点应用，联通研究院也在研发边缘数据中心服务器喷雾液冷系统。未来，随着IT云建设规模和密度不断提升，液冷产业生态逐渐成熟，液冷服务器在IT云建设中将有更大的应用空间。

总体而言，运营商IT云资源池的建设对服务器计算性能、时延、吞吐量、散热、定制、分布式部署等提出了更高的要求。未来，GPU服务器、定制化全机架服务器、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。

好了，关于数据中心服务器未来趋势与大数据应用和的问题到这里结束啦，希望可以解决您的问题哈！