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七個2020年服務器的發展趨勢

企業動態
作為服務器行業的全球優秀者,戴爾易安信匯聚了全球服務器研發領域優秀的人才,他們對服務器行業的觀察和思考,可以說是未來服務器發展的重要風向標。

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今日tips

復工后哪種出行方式最安全?

隨著各地開始逐漸復工返崗,日常如何出行成為大家關注的問題,關于哪種出行方式最安全,@中央人民廣播電臺 是這樣說的:私家車最安全,其次是共享單車

中國疾控中心消毒學首席專家張流波認為私家車最為安全,公交地鐵則不太安全。然而不是每個人都有私家車,因此共享單車也是一種較好的選擇。當然,步行也相對安全,但是如果要選擇交通工具,中短途路程還是共享單車更為合適。

作為服務器行業的全球優秀者,戴爾易安信匯聚了全球服務器研發領域優秀的人才,他們對服務器行業的觀察和思考,可以說是未來服務器發展的重要風向標。

下面七個2020年服務器的發展趨勢和觀察,均由戴爾易安信資深研究員或資深工程師親自撰寫。

1、數據為王

作者

✦ Jimmy Pike——戴爾易安信CTO,服務器基礎架構解決方案辦公室高級研究員兼高級副總裁

✦ Shawn Dube——戴爾易安信服務器基礎架構解決方案高級工程師

數據是未來的關鍵,由數據驅動的見解正在改變業務的運行方式,并對從云到核心再到邊緣的所有節點都提出了新的挑戰。而大挑戰來自于500億個智能設備以及它們正在生成的大量邊緣數據。

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第一波數字化轉型改進了工作流程,提高了生產率,同時還系統地將大數據納入業務流程。但隨著數據越來越多地推動業務發展,人工流程將難以推動下一波發展。

此時,以客戶為導向的需求以及及時提供相關服務和產品的需求將數據科學推向了新的高度。采用通過數據自動方式驅動(即人工智能),是解決新出現的問題的較好途徑

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現代業務要求數據引擎以一種彈性,可伸縮和敏捷的方式存在,包括與現有數據源(如數據湖,分布式數據源以及現在不可復制的實時數據)進行互操作能力。

盡管數據科學和高級分析在算法和統計工作中繼續占有重要位置,但由數據驅動的ML/DL/AI(包括來自邊緣的數據)的集成,將為新的復雜業務提供重大業務影響。數據為王!

2、特定領域的CPU將加速崛起

作者

✦ Onur Celebioglu——戴爾易安信HPC服務器基礎架構解決方案高級杰出工程師

✦ Bhyrav Mutnury——戴爾易安信服務器基礎結構解決方案高級杰出工程師

CPU計算長期基于RISC或X86架構(IBM,Intel和AMD),而在過去的十年中,我們已經轉向GPU和FPGA(Nvidia,AMD,Intel,Xilinx等)來推動AI/ML。現在,張量處理單元(TPU)和神經處理單元(NPU)越來越受到關注。

下一波革命將是AI芯片的蓬勃發展,并在云中驅動核心到邊緣空間

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與傳統CPU架構相比,人工智能芯片將有助于執行并行計算并更快地執行與人工智能相關的作業。與傳統GPU和FPGA相比,這些芯片將更多應用于特定領域,例如計算機視覺,語音識別,機器人技術和自動駕駛汽車等。

另一方面,處理器供應商正在添加專門的指令(VNNI,Bfloat16等),以便能夠更好地處理混合精度算法并優化AI性能。

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與專用加速器相比,傳統CPU為用戶提供了更通用的平臺,以供用戶運行各種工作負載,并執行AI/ML/DL工作流程中必不可少的數據處理或數據準備任務。盡管在運行AI工作負載方面通用CPU的效率不如特定領域特定的加速器,但如果要將系統用于各種工作負載和用例,請考慮使用通用CPU的系統架構。

新一波的AI芯片浪潮引起了很多公司的成功。除了像Nvidia,Intel,Apple和Alphabet這樣的大型公司之外,還有一系列新興公司通過Graphcore,Groq,Hailo技術,Wave計算和Quadric等AI芯片來展現自己的存在。

預計該市場在未來2-3年內將增長到數百億美元,并且隨之而來的是許多參與者,他們將試圖區分芯片、平臺和應用并證明他們的優點。市場上大量的AI/ML用例使得這場競賽趨于白熱化。下一個游戲改變者將是使這些AI芯片更快,更有利于應用程序的人。大公司將必須努力保持敏捷,以在這場競賽中生存,因為這是一場淘汰賽。

不過,不管誰贏了,用戶都將有更多選擇。未來的系統將結合通用CPU和特定加速器,實現更多混合。作為解決方案供應商,我們面臨的挑戰將是為正確的工作負載推薦正確的體系結構,并使我們的客戶更輕松地操作和使用此類混合系統。

3、x86服務器擴展至邊緣

作者

✦ Gaurav Chawla——戴爾易安信服務器基礎結構解決方案研究員兼副總裁

✦ Alan Brumley ——戴爾易安信服務器基礎架構解決方案高級杰出工程師,OEM工程師

大約10年前,SDN(軟件定義的網絡)和SDS(軟件定義的存儲)就開始朝著軟件定義的體系結構發展。這產生了基于x86的標準服務器上運行塊、文件和對象的新的橫向擴展存儲體系結構。

VMware vSAN,戴爾易安信VxFlexOS,ECS只是幾個示例。網絡體系結構也從專有網絡演變為基于Open-flow的可編程交換機,以及用于VM和容器網絡的新型分布式虛擬交換機。帶有L4-7網絡服務的戴爾易安信OS10網絡操作系統,MicrosoftSONiC,VMwareNSX,LinuxOVS(開放虛擬交換機)和網絡服務網格(NSM)只是其中的一些示例。大多數超大規模云和大型數據中心都是利用軟件定義的架構構建的。

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軟件定義的這一趨勢將加快客戶從“云優先”策略向“數據優先”策略的轉變,同時伴隨著的IoT和5G也在推動這種轉變。

隨著客戶將IoT設備連接到網絡,他們需要在本地或邊緣處理數據。這些邊緣位置通常需要堅固,緊湊且適用于嚴苛環境的設備。為了將數據處理應用程序移至邊緣,底層基礎架構服務(包括網絡和存儲)也需要移至邊緣,以確保數據的安全性,私密性,并實現低延遲的數據分析。

這導致x86服務器系統與卸載加速器(offload accelerators)結合在一起,成為承載邊緣工作負載的基礎平臺。x86服務器提供了連接到其他邊緣和集中式公有云的邊緣環境的能力,以實現數據的分布式處理。

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為了實現移動用戶(移動設備和聯網/自動駕駛汽車)的連通性,電信公司正在朝著5G啟用邁進,其5G基礎架構也朝著軟件定義演進。電信公司已經將其網絡核心過渡到使用軟件定義的NFV(網絡功能虛擬化)過程中。

5G頻譜的高速,低延遲和距離限制決定了蜂窩站點的密集化。這種密集化導致專有RAN(無線電訪問網絡)架構向CRAN/vRAN(集中式RAN/虛擬化RAN)發展,該架構也利用x86服務器,結合了RAN的卸載和對智能NIC和FPGA的網絡處理。

總而言之,邊緣的可擴展性,性能和多種用例將進一步加速“軟件定義的基礎架構”,因為所有工作負載都在服務器上運行。它還將推動特定領域架構Domain-Specific Architecture)的需求。基礎架構服務和用戶應用程序的某些方面將被加速或卸載到專用的協處理器中,例如GPU,FPGA和SMART-NIC。服務器系統將由x86處理器和內存以及特定于域的加速器組成。

4、機架密度增加一倍以上

作者

✦ Mark Bailey——戴爾易安信基礎架構高級杰出工程師

✦ Robert Hormuth——戴爾易安信基礎設施解決方案技術研究員

在過去十年中,機架功率密度一直保持相對不變。大多數專家都會同意,5-10kW的目標機架密度是對現有和未來硬件要求的保守評估。實際上,一項全球客戶調查表明,大多數IT經理并不認為機架密度的增加會阻礙他們未來數據中心的增長和執行指標

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與全球數字化轉型相關的計算解決方案的需求以及AI/ML/DL的興起表明,未來的機架密度將遠超過當今的密度。新的CPU/GPU在不久的將來每個超過300瓦、DDR5功率和通道數量增加、PCIeGen4/5功率和通道增加、100G+以太網,以及NVMe采用率的提高將下一代機架功率帶入了新的領域。

如果客戶希望維持現有環境,他們將很快面臨關鍵的決定:

① 采用未來的服務器解決方案,但為了保持總機架密度而減少了每個機架的服務器數量;

② 轉向使用低功耗服務器為了維持服務器節點數和總機架密度,或采用未來的服務器解決方案,因此相應地增加機架功率和數據中心功率以及散熱。

一些客戶認為,他們可以通過遷移到托管設備或公有云來解決這些挑戰。然而,現實是,在那些地方也存在同樣的挑戰。

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上圖是保守的未來18個月內機架功率密度圖,平均預計機架功率是現在的兩倍以上。

在戴爾易安信,我們致力于通過在數據中心的各個方面進行創新來幫助客戶,從而為這些新興挑戰提供真正的解決方案。戴爾易安信現在提供了多種1U和2U單插槽服務器,可以大大降低每個節點的功率并降低機架密度。我們還提供各種480/277V和415/240V機架配電單元和PSU,為高密度機柜的數據中心配電電壓的發展提供了補充。

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數據時代就在眼前,AI,ML,DL已經來到了我們每個人身邊,機架密度將增加一倍以上,邊緣將帶來許多新的機遇和挑戰。戴爾易安信擁有豐富的經驗,解決方案和能力,可以轉型過程中為客戶合作伙伴提供指導

5、可擴展多芯片

服務器CPU時代到來

在10納米及以下工藝的推動下,CPU核心數量,高速IO通道,DDR通道,嵌入式存儲器和其他功能的增長速度超過了歷史記錄。今天,新的硅技術和基板封裝方法,已經能夠使我們以更加經濟的方式擴展處理器。

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盡管多芯片模塊(MCM)已經存在了好幾代,但它們通常用于將封裝內的多個分立器件芯片連接在一起,以節省空間或改善信號完整性。此時,芯片間互連的寬度受到限制,并且需要大功率I/O驅動器或SERDES。

但現在芯片和封裝方面的改進允許設備或元素由多個子CPU硅芯片組成,通常稱為小芯片,且沒有明顯的性能或功耗缺點。

這種新方法的一個例子是AMD的第二代EPYC 服務器CPU,其中一個IO芯片(IOD)和多達八個8核CPU高速緩存芯片(CCD)以互連的方式布置在CPU封裝基板上。

如果CPU是由單個整體式芯片制成,則CCD和IOD的數量不會對延遲或帶寬造成任何明顯影響。由于單個CCD和IOD芯片僅是等效單片芯片尺寸的一小部分,因此可以實現芯片成品率的大幅提高。此外,這種“小芯片”方法允許CCD使用比IOD更高級的硅工藝,從而節省更多成本。

另一個例子是英特爾最近宣布的EMIB(嵌入式多芯片互連橋接)和Foveros(2D和3D芯片封裝和堆疊)技術

EMIB只需要一個小的嵌入式硅片連接,即可將兩個小芯片綁在一起,并具有高帶寬和小距離。EMIB并未在英特爾的FPGA和Kaby Lake-G中使用,它將GPU連接到封裝內的高帶寬內存。

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Foveros是一種硅堆疊技術,它使用TSV(通過硅通孔),例如,可以有效地連接獨立的IO,內核和存儲芯片。在某些情況下,硅疊層底部的芯片充當有源“插入層”或基板。

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6、SCM道路已成

作者

✦ Stuart Berke——戴爾易安信副總裁兼服務器基礎架構解決方案研究員

✦ Gary Kotzur——戴爾易安信服務器基礎架構解決方案高級杰出工程師

實現無處不在SCM的所有必要要素都已經準備就緒。

隨著行業標準NVDIMM獲得多源和廣泛的CPU支持,專有的非易失性DIMM消失了。接近DRAM級的存儲級內存(SCM)介質(如英特爾Optane DCPMM DIMM)已經到貨,從而支持新的本機非易失性持久性內存使用模式,以及更高的容量和更低的$/GB。

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至關重要的是,一個開放的行業標準軟件堆棧生態系統,從BIOS和BMC到OS/系統管理程序再到應用程序層已經準備就緒,以確保將當前和新的持久性內存類型輕松地引入通用框架。

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適用于服務器的持久性內存的其他SCM介質類型和變體也將出現,包括相變存儲(PCM),自旋轉矩磁阻RAM(ST-MRAM),碳納米管(CNT或NRAM)和可變電阻式存儲器(ReRAM),將在容量,耐用性,成本和性能方面提供更多選擇。

當我們展望2020年及以后時,該行業將從今天主要是針對早期采用者的市場(例如存儲,數據庫和服務器設備)轉向更通用的計算部署,在這些計算部署中,持久性內存可改善整體系統成本,性能,容量,引導以及恢復時間,耗電量等。

7、關于容器

作者

✦ Stephen Rousset——戴爾易安信服務器基礎架構解決方案高級杰出工程師

✦ Glean Campbell ——戴爾易安信服務器基礎架構解決方案技術人員

從服務器設計的角度來看,我們一直有考慮將要在服務器平臺上運行的軟件,確保這些軟件能與處理器,內存和I/O很好的配合 ,以支持工作負載。

現在,隨著可組合和靈動架構設計的開始,軟件可以動態地利用其所部署的硬件。我們看到容器能夠通過對應用程序基礎架構感知來使用硬件功能,這使開發人員能夠將應用程序行為與特定服務器平臺功能結合起來,并最大程度地提高結果。

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但是,容器生態系統中還可以進行另一優化步驟,最新的戴爾易安信PowerEdge服務器通過Redfish提供的遙測數據可以促進這一優化過程。

比如在一輛運行的列車上部署容器化應用程序時,可以收集工作負載和基礎設施利用率的遙測數據,并將其輸入到調度和調度決策中,以確保已部署的作業在越來越優化的平臺上運行

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我們將通過收集到的遙測數據,結合基于動態硬件利用率結果制定更好的容器調度決策。這種協作將在新的調度算法和動態硬件部件的組合中體現出來。在未來,平臺基礎,平臺資源,工作負載和組合引擎將通過遙測指標與調度程序交織在一起。

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責任編輯:張燕妮 來源: 戴爾易安信解決方案
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