gpu计算服务器,达实智能有液冷技术么?

gpu计算服务器，达实智能有液冷技术么？

1 是的，达实智能有液冷技术。2 液冷技术是一种高效降温的方式，相比空气散热有更好的散热效率和降温效果，适用于高性能计算等领域。达实智能在自己的GPU服务器中应用了液冷技术，使得服务器性能更加出色。3 此外，液冷技术也有助于降低服务器的噪音和能耗，减少对环境的负面影响。

云计算比传统IDC多了哪些优势？

首先：云计算分为公有云、私有云、混合云；传统IDC就是主机、存储网络独立为某个应用提供服务。下面就逐个来对比一下优势；

gpu计算服务器,达实智能有液冷技术么?

1、公有云 vs 传统IDC

在IT业界，云服务商为了让不太懂技术的客户明白“上公有云”和“传统IDC”的不同，最常用的就是用一个比喻：传统IDC为了实现喝水这个需求，就得在自己的地方，花钱组织挖口井，安装上抽水机、储水罐，你才能喝上水。而公有云为了喝上水这个需求怎么办呢？公有云就是由云服务商建立的自来水厂，而你只需要去自来水厂开个户即可，其他自来水厂都帮你办好。你打开水龙头就有水喝了。适用于所有企业，除了安全要求特别高的企业。

上面这个比喻我们可以很清楚的看到公有云以下几点优势：

①、建设周期短：

使用公有云占有绝对优势；公有云只需要申请一个账户即可，而传统IDC需要经历计划、采购、安装、调试、才能使用。短则数月，长则数年。

②、可用性高：

使用公有云你永远不用担心服务器坏掉业务就不能用，因为云服务商有上千台服务器的资源池为你准备。而传统IDC都是自己建设的服务器、存储，高可用性再怎么考虑，也不会上千台服务器的资源池，顶多来个双机热备就不错了。毕竟可用性越高投入越大

③、可扩展性强：

公有云的可扩展性非常强，你可以随时扩容你需要服务，只需在账号下动两下鼠标，记得支付扩容服务的费用。扩容的性能容量就立即可以投入使用。而传统IDC你需要扩容，就又得经历计划、采购、扩容安装调试才能使用。而且经常会因为前期建设考虑不周，导致后期扩容非常麻烦，甚至无法扩容。

④、灵活性高

公有云的使用非常灵活，按照你实际使用付费，你可以随时更改云资源的性能容量以满足你业务的使用。变大变小都你说了算。而传统IDC就没那么灵活了，一旦买回来你就的为它的运营持续投入人力财力，如果中途业务变化，不需要那么多服务器了，你也不能退。还得维护它。

2、私有云vs传统IDC

私有云和公有云不同的是，公有云这个“自来水厂”建在云服务商哪里，而私有云呢，是建立在用户这里。它相比公有云给了用户多一份自主权、当然投入也会更大一点。所以这类云只适合数据中心比较庞大的单位。不适合服务器很少的中小企业。

相比传统IDC呢？优点也是很多的

①、大大减少服务器投入数量

传统IDC，一个应用需要一套服务器。你有N个应用，基本需要N套服务器，形成烟囱式应用群。所以，数据中心的服务器数量会非常庞大。而事实上，这些年PC服务器的性能突飞猛进，性能应付1个应用经常是绰绰有余，浪费很大的资源。

而私有云，可以将原来浪费的资源充分利用，经过多年行业总结，基本上PC服务器通过私有云的整合率可以达到1:8，也就是说：原来80台PC服务器才能完成的事，现在10台即可。

②、高可用、可扩展、灵活

这两点不用重复解释了，和公有云是同一个技术原理。都是采用资源池来提供服务，都具有这种优势。传统IDC很难达到这种可用性和可扩展性和灵活性，尤其是规模庞大的数据中心。

③、省时、省力、省钱

省时省力和前面公有云优势只是说法不同。原理大致相同。服务器数量减少就为我们减少了后期维护管理工作量，而且私有云统一的云管平台可以便捷的为我们管理所有IT资产已经运行状况，全部实现自动化监控报警。又进一步大大减少了维护工作量，是不是非常省时，也非常省力。服务器数量减少、维护力量减少、存放服务器的机房面积都可以减少、空调制冷也减少，可以减少很多资金投入。同时，一旦上私有云你将来扩展资源、部署应用都非常快速敏捷。

3、混合云 vs 传统IDC

混合云是公有云和私有云的混合体，很多企业为了最大化适应企业的价值。核心业务要求安全性高的放在本地私有云，而一般性业务及互联网应用业务放在公有云。这样既能让自己放心，又可以减少私有云的规模，公有云的补充。让数据中心达到最佳投资效益。

所以，混合云天生就有多重优势，相比传统数据IDC来说，优势就既有了公有云的优势、又有了私有云的优势。

GPU开发难度比CPU大？

自从华为发布了“很吓人的技术”～GPU Turbo，从软件层面上去优化图形处理能力，那么许多人会问，为什么华为不从硬件上去解决这个问题，这不是一劳永逸的办法么。

讲到这个GPU，我们就得讲到整个系统级芯片SOC。全称System on Chip，简称Soc，也即片上系统。从狭义角度讲,是将系统关键部件集成在一块芯片上;

从广义角度讲, SoC是一个微小型系统,如果说中央处理器(CPU)是大脑,那么SoC就是包括大家脑、心脏、眼睛和手的系统。

系统级芯片的构成简单的说有:CPU 模块、数字信号处理器DSP模块、嵌入的存储器模块、和外部进行通讯的接口模块、含有ADC /DAC 的模拟前端模块等模块。

而GPU就是我们常说的图形处理器，这只是整个SOC中的一个模块。由于目前手机芯片的GPU都是集成在SOC上，并不像PC端那样有单独的显卡，所以设计GPU就要牵一发动全身，在目前看来就等于是在自研SOC。

可以看到想要对GPU进行设计就相当于要改变整个芯片的架构，而目前的移动处理器除了苹果和高通是自研架构（高通自研Kryo架构也才三代），其他的处理器都是采用的ARM公版架构。包括三星的猎户座和联发科。海思980的CPU就是采用ARM的最新A76架构，其GPU为Mali-G76 MP16。

高通正是由于高通骁龙810的发热问题，在骁龙820开始采用自研kryo架构，到845已经是第三代，由此可见自研架构还是很有优势，毕竟量身打造。

那么华为能不能自研架构呢？答案是肯定的，但是这需要投入很大的金钱和技术。在架构上投入是一回事，还有一个是这款GPU要软件对GPU进行适配，这就需要看软件厂商愿不愿意了。等到华为的市场份额足够，在麒麟OS成熟以后，预计下一步就是自研架构了。这需要一个过程，我们拭目以待吧。

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CPUGPUNPUTPUSOC？

先回答问题：SoC复杂度最高、技术门槛也最高，是集成各种功能部件的大一统芯片。但隔行如隔山，各种芯片也都各具专业性，不可或缺、不可替代。

芯片相关几个概念

CPU：中央处理器（Central Processing Unit），是电子计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的通用执行单元。其它专用计算单元，以及电子计算机三大核心部件CPU、内部存储器（RAM）、输入/输出（IO）设备，都是在CPU的统一调度及指挥下运行的，CPU就是计算机系统的大脑。

GPU：图形处理器（Graphics Processing Unit，简称GPU），又称显示芯片，是专门在个人电脑（PC）、工作站、游戏机和移动设备（如平板电脑、智能手机等）上负责图像和图形相关运算的微处理器。最初图像、图形运算也是由CPU完成的，但是随着计算机系统图形、图像运算量的急剧上升，就出现了专职的GPU。GPU可以大大减少计算机图形图像处理任务对CPU的依赖，正所谓专业的事由专业的芯片来处理，可以让CPU从繁重的图形图像处理中解脱出来。

NPU：是专门负责人工智能（Neural-network Processing Unit，也可以叫神经网络处理器）计算的部件。这是计算机芯片领域的新军，但是AI计算也与GPU有同样的职责，那就是负责专业的计算。这可以大大减轻负责通用计算的CPU的负担，更可以提高人工智能处理的效率。

TPU：张量处理单元（TPU）是一种谷歌设计的定制化ASIC芯片，专门用于AI机器学习工作。TPU为谷歌的主要产品提供计算支持，包括翻译、照片、搜索助理和Gmail等。Cloud TPU将TPU作为可扩展的云计算资源，并为所有在Google Cloud上运行尖端ML模型的开发者与数据科学家提供计算资源。因此TPU并非用在手机上的芯片。

SoC：是System on Chip的缩写，称为芯片级系统，直白的说就是所有计算系统集成在一个芯片上的意思。SoC在通用计算机上并不需要，因为所有专业计算部件都集成在一起，自然性能受限，但是SoC却正是智能手机这样的移动计算需求所需要的。各种计算部件甚至部分存储部件都集成在一个芯片上，可以大大减小芯片的体积和能耗，解决移动设备计算的看似相互矛盾的几大需求：在体积要更小、重量要更轻、能耗要更小的前提下，性能更强大。而且SoC可以大大简化移动设备电路板的结构及设计，提高设备可靠性。

从以上各种芯片计算部件的介绍可以看出，除了CPU是负责控制及通用计算之外，其它几种都是应需而生，从CPU职责分家而出的专业计算部件。但是SoC则是集各种通用或专业计算、存储部件于一体的单一芯片，是集成其它各种计算单元（部件）的系统。

各种芯片（或计算部件）的技术门槛简析

根据所用设备基本功能的差别，芯片大体上可以分为区别明显的二个技术路线。

一、PC（个人计算机、桌面计算机）、Server（各种服务器）等以性能为最主要需求，功耗及体积等次之的一类；

二、以智能手机、智能手表、平板电脑等为主的特别关注功耗与体积、重量，而性能次之的一类。

上述第一类设备对芯片的需求，主要是更高的性能、更专业化的分工。这就像英特尔、AMD的CPU不断提高性能但能耗越来越大，以及英伟达的图形图像芯片计算能力、功耗甚至比CPU还高一样。

正是因为不断追求更高的计算性能，实际上目前云计算、通用计算、人工智能计算的能耗竟然成了社会的一大负担，一个计算中心的能耗甚至堪比一个城市的电能消耗。这类芯片不在乎集成问题，也不追求最高的制程工艺，因而CPU、GPU、TPU等计算单元基本上都是分离、独立的芯片。

第二类设备对芯片的需求，则几乎正好相反。人们更关注体积、重量、可靠性、能耗控制，性能则排在了次要位置，所以尽管计算部件的专业分工也越来越细，但是芯片集成度却越老越高，最终就产生了SoC这个大一统的芯片。为了这几个极致追求，移动芯片是目前全球半导体行业技术含量最高、使用顶级制造工艺的产业。目前火爆的所谓7nm、5nm甚至很快就将实现的3nm制程工艺，几乎就只有移动芯片在使用。

显而易见，SoC就是最复杂、集成度最高、设计及生产难度最大的芯片，也可以说就是技术门槛最高的芯片。

下面就以最新的华为麒麟9000这款顶级5G SoC为例来分析SoC的基本结构

随着华为Mate40系列旗舰手机的发布，麒麟9000也终于浮出水面。这款全球第一颗5nm制程工艺的5G SoC，方寸之间集成了153亿个晶体管，是目前全球半导体业界集成晶体管最多、功能最完整的5G SoC，也是当之无愧最复杂的芯片。

由芯片架构示意图我们可以看出，这颗SoC中包含了CPU、NPU、GPU、5G基带（Modem）、ISP、LPDDR 5、HiFi Audio、UFS、4K HDR Video、移动安全芯片。

显而易见，除了TPU（通常是AI机器学习的云端计算所用，手机中主要是用NPU进行AI相关处理）没有，麒麟9000不但包含了题目列出的其它所有芯片，甚至还包含了更多的其它芯片模块功能。

其中CPU部分是8个核心，包括1个3.13GHz A77大核、3个2.54GHz A77中核、4个2.04GHz A55小核，超过骁龙865 Plus 3.1GHz，是目前频率最高的移动处理器。

同时集成的24核Mali-G78 GPU，架构超过麒麟990 Mali-G76，24核也多了一半，性能提升达60％。

AI方面集成两个大核、一个微核的NPU，性能提升100％，还有四核ISP的专用部件。

基带芯片是负责网络、通信的芯片，是移动芯片的核心之一，华为在5G时代移动基带上的技术领先已经毋庸置疑。麒麟9000搭载的基带模块，业界首创四网协同技术，可将Wi-Fi 2.4GHz、Wi-Fi 5Ghz、主卡5G、副卡4G进行高效融合，在多变的网络条件下带来聚合高网速、稳定低时延，实现网络优选、并发下载。

安全方面，麒麟9000芯片是全球首个通过国际CC EAL5+的移动终端芯片，HarmonyOS微内核则获得了商用OS内核最高安全认证等级——国际信息技术安全评估标准CC EAL5+认证，还通过了移动金融芯片和载体认证(国内)、国际FIDO身份验证标准、ePrivacyseal等国际权威安全隐私认证。甚至华为已经在麒麟9000SoC直接集成了硬件的中国数字货币（DECP）钱包。

小结

很明显，SoC是芯片领域皇冠上的明珠，其设计复杂度之高、技术门槛都是其它芯片不可比的。

但是有一点要注意到，CPU、GPU、NPU及通信基带等芯片的计算要求是各不相同的，技术专业性特别强，每个领域都有最强的厂商、独门技术及其相应的知识产权积累。做SoC最强的，未必是各种芯片技术都是业界最强的。

如华为SoC是明显领先的，而且华为的5G技术、基带芯片、NPU等都是最强者之一，但是通用CPU的最强者却是英特尔、AMD，GPU高手则是英伟达、AMD、高通（移动领域），移动CPU目前则是苹果、高通更强。

所以，技术的基本特点就是专业性，隔行如隔山，跨界是最难的。

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