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随着技术的不断发展，提供高性能计算能力的不再只是CPU。 GPU、FPGA、DPU等芯片发挥着越来越重要的作用，并开始在某些领域的某些应用中发挥重要作用。

以人工智能的图像识别应用为例，大量非结构化数据的识别和比较需要芯片中更多的计算单元。与CPU相比，架构设计的差异使得GPU和FPGA拥有更多的计算单元，在处理海量数据，尤其是非结构化数据时可以提供更高的计算能力。这也是英特尔、赛灵思等芯片厂商近年来快速发展的主要原因。

去年，赛灵思发布了全球最大的FPGA，支持5G、AI等芯片设计，拥有更高的计算单元、逻辑单元和I/O带宽。 NVIDIA还推出了GPU机架速芯片以及支持各种AI和HPC的芯片。服务器以进一步增强训练（HGX-T）、推理（HGX-I）和超级计算（SCX）应用程序的功能。此外，我们还看到一些厂商将DPU应用到网络中，进一步释放CPU的潜力，提高计算能力。

此外，Graphcore近期于12月发布了针对IPU和Poplar SDK 1.4的PyTorch产品及版本，加上7月发布的第二代IPU产品，进一步拓展产品线，满足AI等推理训练的需求。再加上NVIDIA DGX-A100等GPU和Google TPU等处理器，市场上的计算芯片越来越多，竞争也越来越激烈。

我们来看看服务器制造商。联想、戴尔等厂商纷纷推出采用GPU或FPGA芯片的服务器产品，不断提升计算能力，推动AI等新应用落地。

2)云数据中心高歌猛进随着云计算和数字化转型的推进，云数据中心发展势头蓬勃，年增长率超过40%。

云数据中心是基于云计算架构的新型数据中心，计算、存储和网络资源松耦合，各种IT设备完全虚拟化，模块化程度高、自动化程度高。除了规模和集中度之外，更高、可见的基础设施与传统数据中心不会有太大区别，但服务会不断升级。

云计算的优势在于，通过池化物理资源，突破硬件的性能瓶颈，提高整个社会的能源效率。在云数据中心，当业务需要迁移、设备需要统一配置、故障需要及时排查排除、流程需要跟踪等，这些都需要通过自动化的手段来实现。数据在云端传输，云数据中心分配所需的计算能力并管理整个基础设施的后端。数据中心完成了整个IT解决方案。客户完全不需要担心后端，并且有足够的算力（如水、电供应）可以使用。

虽然云数据中心短期内还没有完全取代传统数据中心，但从长远来看，尤其是在“新基建”的助力下，取代传统数据中心的趋势显然是不可避免的。

3)边缘数据中心乘势而上在5G的推动下，传统的集中式计算处理模式将面临棘手的瓶颈和压力。边缘计算正乘势而上，成为各种应用场景的新解决方案。

边缘数据中心旨在补充现有的公共云或托管部署，提供两者都不具备的优势。通过边缘计算，IT 基础设施被转移到边缘数据中心设施，这些设施是位于本地或靠近最终用户的专用设施。

当然，边缘部署不是由设施的规模或硬件数量来定义，而是由与最终用户或要处理的数据源的接近程度来定义。正是这种接近性实现了边缘计算的核心优势，即它能够支持需要大量带宽、需要快速响应时间、对延迟敏感或三者组合的应用程序。

4)定制化服务器需求量越来越大5G、大数据、人工智能、云计算等新应用对算力有不同的要求。为了满足不同业务的需求，降低TCO，定制服务器应运而生。

为此，包括戴尔、联想、新华三等在内的各大厂商纷纷推出针对不同应用的服务器产品，并在各行业快速部署。尤其是在互联网行业，数据中心已经开始针对不同的应用需求部署不同的服务器产品。基础硬件设施、AI服务器、云服务器、云存储等定制化产品已经开始入驻企业数据中心。

以人工智能为例，技术的发展催生了自动驾驶、智能工厂等新的场景和应用，推动了以GPU服务器和FPGA服务器为主的AI基础设施的爆发式增长。几乎所有互联网用户和AI公司都开始购买GPU服务器来构建自己的AI平台。中国AI服务器在全球市场的份额从2018年的19.2%增长到2019年的23.5%。随着人工智能成为“新基建”的重点领域以及AI产业化加速迈向工业AI，GPU服务器市场将未来必将迎来新一轮高增长。

此外，除了5G和物联网技术的成熟，边缘计算也将成为未来主要发展方向，基于不同应用场景的定制服务器也将迅速普及。这也是为什么除了互联网行业之外，金融、制造、电信等传统行业也对定制服务器产生了浓厚的兴趣。可以说，定制服务器的发展趋势已经渗透到大量的行业领域。

总结：“新基建”助推下，数据中心变革势在必行数字经济将取代传统经济，成为未来企业发展的重要引擎。在“新基建”的支撑下，企业对数据中心的需求越来越大，这也成为推动云计算、异构计算、边缘计算快速发展的基础。因此，数据中心需要不断变革，以支持更多技术情况的不同业务，以满足企业快速发展的需求。

数据中心新基建时代：四大趋势引领未来發展和的问题分享结束啦，以上的文章解决了您的问题吗？欢迎您下次再来哦！