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机房建设

数据中心服务器技术发展趋势与应用

当前,为推进IT支撑系统集约化建设和运营,进一步发挥集中化能力优势,IT云成为运营商IT支撑系统建设的基础架构。但在IT云资源池部署过程中,服务器技术面临多个新挑战,主要体现在以下3个方面。

在性能方面,人工智能(AI)应用快速扩张,要求IT云采用高性能GPU服务器。AI已在电信业网络覆盖优化、批量投诉定界、异常检测/诊断、业务识别、用户定位等场景规模化应用。AI应用需求的大量出现,要求数据中心部署的服务器具有更好的计算效能、吞吐能力和延迟性能,以传统通用x86服务器为核心的计算平台显得力不从心,GPU服务器因此登上运营商IT建设的历史舞台。

在效率成本方面,IT云部署通用服务器存在弊端,催生定制化整机柜服务器应用需求。在IT云建设过程中,由于业务需求增长快速,IT云资源池扩容压力较大,云资源池中的服务器数量快速递增,上线效率亟需提高。同时,传统通用服务器部署模式周期长、部署密度低的劣势,给数据中心空间、电力、建设成本和高效维护管理都带来了较大的挑战。整机柜服务器成为IT云建设的另一可选方案。

在节能方面,AI等高密度应用场景的快速发展,驱动液冷服务器成为热点。随着AI高密度业务应用的发展,未来数据中心服务器功率将从3kW~5kW向20kW甚至100kW以上规模发展,传统的风冷式服务器制冷系统解决方案已经无法满足制冷需求,虚拟主机,液冷服务器成为AI应用场景下的有效解决方案。

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服务器是单指令、多数据处理架构,亚洲服务器租用,通过与CPU协同进行工作。从CPU和GPU之间的互联架构进行划分,GPU服务器又可分为基于传统PCIe架构的GPU服务器和基于NVLink架构的GPU服务器两类。GPU服务器具有通用性强、生态系统完善的显著优势,因此牢牢占据了AI基础架构市场的主导地位,国内外主流厂商均推出不同规格的GPU服务器。国外主流厂商有英伟达、英特尔、戴尔等,国内主流厂商包括华为、浪潮、新华三、联想、曙光等。从GPU服务器性能来看,国内外厂商基本处在同一水准。

GPU服务器在运营商IT云建设中的应用

当前,电信业开始推动GPU服务器在IT云资源池中的应用,省公司现网中已经部署了部分GPU服务器。同时,考虑到GPU成本较高,集团公司层面通过建设统一AI平台,集中化部署一批GPU服务器,形成AI资源优化配置。从技术选型来看,目前运营商IT云资源池采用英伟达、英特尔等厂商相关产品居多。

GPU服务器在IT云应用中取得了良好的效果。在现网部署的GPU服务器中,与训练和推理相关的深度学习应用占主要部分,占比超过70%,支撑的业务包括网络覆盖智能优化、用户智能定位、智能营销、智能稽核等,这些智能应用减少了人工投入成本,提升了工作效率。以智能稽核为例,以往无纸化业务单据的人工稽核平均耗时约48秒/单,而AI稽核平均耗时仅约5秒/单,稽核效率提升达 90%。同时,无纸化业务单据人工稽核成本约1.5元/单,采用GPU进行AI稽核成本约0.048元/单,稽核成本降低达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路打造的服务器解决方案,系统架构由机柜、网络、供电、服务器节点、集中散热、集中管理6个子系统组成,是对数据中心服务器设计技术的一次根本性变革。整机柜服务器将供电单元、散热单元池化,通过节约空间来提高部署密度,其部署密度通常可以翻倍。集中供电和散热的设计,使整机柜服务器仅需配置传统机柜式服务器10%的电源数量就可满足供电需要,电源效率可以提升10%以上,且单台服务器的能耗可降低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云建设中已经推进了整机柜服务器部署,经过实际应用检验,在如下方面优势明显。

一是工厂预制,交付工时大幅缩短。传统服务器交付效率低,采用整机柜服务器将原来在数据中心现场进行的服务器拆包、上架、布线等工作转移到工厂完成,部署的颗粒度从1台上升到几十台,交付效率大大提升。以一次性交付1500台服务器为例,交付工作量可减少170~210人天,按每天配10人计算,现场交付时间可节省约17~21天。

二是资源池化带来部件数量降低,故障率大幅下降。整机柜服务器通过将供电、制冷等部件资源池化,大幅减少了部件数量,带来故障率的大幅降低。图1比较了32节点整机柜服务器与传统1U、2U服务器机型各自的电源部件数量及在一年内的月度故障率情况。由于32节点整机柜服务器含10个电源部件,而32台1U通用服务器的电源部件为64个,相较而言,整机柜电源部件数减少84.4%。由于电源部件数量的降低,32节点整机柜服务器相对于32台1U通用服务器的月度故障率也大幅缩减。

图1 整机柜服务器与传统机型服务器月度故障率对比

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