1Bluehost
2HostGatorCloud
3Hostinger
4GreenGeeks
5DreamHost
6SiteGround
7Hostwinds
8GoDaddy
9A2Hosting
10Westhost
在大数据的驱动下AI技术有了实现商用的可能性，同时，随着智能化场景的不断扩大，用作于数据处理和存储的数据中心建设也在全球范围内兴起。根据Arizton的报告显示，从投资额进行计算，预计全球超大规模数据中心市场规模将在2026年达到12764亿美元，在2020至2026年内该市场将以超过402%复合年增长率保持增长。显然，通过收购的方式，是加快数据中心芯片布局的方式之一，而在这背后，也预示着，这四大芯片巨头决战数据中心的步伐也加快了。
根据IDC的预测显示，2015年到2025年，数据将以每年25%的速度增长。这些数据的增长带动了云端计算和边缘计算等市场的兴起，他们的增长也拉动了数据中心市场的成长。由此，芯片巨头们也在数据中心市场展开了布局。
英特尔是全球最大PC和数据中心服务器CPU制造商，2017年初他们更是将其以“PC为中心”的战略转移到“以数据为中心”的业务中，从2017年初他们确立了这个战略后，到了2019年，数据中心业务便表现出了较好的成绩。到2020年，其全年财报体现出以数据为中心的转型取得了显著进展，数据中心业务呈迅猛发展态势——2020年相较2019年增长11%。
也因此，英特尔已经将以数据为中心业务的总体潜在市场规模由2021年的1600亿美元调整为2022年的2000亿美元。这将是公司 历史 上最为重大的机遇所在。CPU是英特尔在数据中心市场发展的基石，在此基础之上，英特尔新任CEO帕特·基辛格也在今年提出英特尔2023 CPU产品路线图——面向数据中心的Granite Rapids，我们将采用英特尔7纳米制程工艺生产计算芯片。
AMD是英特尔在CPU领域的竞争对手之一，凭借着 EPYC系列产品，AMD再次迎来其高光时刻，同时该系列产品也为AMD进军数据中心市场带来了希望——根据Mercury Research的数据显示，经过长达六年的重返数据中心的争夺战，到2021年第一季度，AMD的X86处理器在数据中心的销售份额达到了115％。
数据中心市场的增长也为AMD的营收带来了提升，从其2021年第一季度显示，AMD营业额同比增长93%，净收入增长超300%，数据中心营业额增长超一倍。此外，根据AMD总裁兼首席执行官苏姿丰博士Computex 2021时的演讲显示，今年还将会有100多款各大厂商的搭载EPYC处理器的服务器平台问世，以及400多个基于EPYC处理器的实例。
这也是Arm服务器芯片在数据中心市场获得契机的原因之一。其于去年推出的ThunderX3 也是针对云计算和HPC高性能运算市场中的特定工作负载而设计，公司希望通过 Marvell 的差异化优势为最终客户带来更高的性能成本比和性能功耗比优势。
与上述三家芯片巨头不同的是，英伟达则是以GPU上的优势进入到数据中心市场。从英伟达的财报中看，数据中心市场的发展已经成为了他们营收当中重要的一部分。近几年，英伟达的数据中心业务的表现就开始逐渐露出锋芒——2021财年第一季度其数据中心业务首次达到了10亿美元，2021财年第二季度当中，其数据中心业务收入达到175亿美元，该项业务的收入占总营收的比重达到45%，首超 游戏 业务，创 历史 新高。
但随着数据中心市场的成长，仅凭单一的CPU或者是GPU都难以支撑这个市场的发展。因此，这四大芯片巨头开始向更多的领域做拓展——原来在CPU领域有着优势的企业开始向GPU、FPGA等领域进军，而GPU企业在在试图向多元化的方向发展，于是，我们看到了，这四大芯片厂商在数据中心市场的催化下，开始出现了交集。
英特尔曾在2018年提出XPU异构愿景，既由标量（对应CPU）、矢量（对应GPU）、矩阵（对应ASIC）、空间（对应FPGA）组成的架构，可以进行多种架构组合。英特尔认为，必须在CPU的基础上加入并完善GPU、FPGA、AI芯片、视觉处理芯片等不同类型的计算架构，组成一个有机的整体。
而这也是他们能够在数据中心市场持续发展的动力之一，因此，他们也针对这个愿景进行了布局，在自研方面，英特尔于去年11月正式发布其全新服务器GPU，即首款数据中心的独显产品。
在收购方面，英特尔于2015年完成了对全球第二大FPGA 厂商Altera的收购，2018年收购无晶圆厂eASIC开始向Chiplet发展，2019年四月收购为FPGA提供IP和定制解决方案的供应商Omnitek，6月，又收购了网络交换芯片厂商Barefoot（该收购旨在解决数据爆发式增长的问题，这些海量数据激发了对分析这些数据的计算能力的需求，也刺激了对在数据中心内交换这些数据的联网系统的需求），2019年还对以色列数据中心AI芯片制造商Habana Labs进行了收购（虽然Habana独立运营，但该笔收购也加强了英特尔在数据中心人工智能产品上的实力）。
在英特尔重返独立显卡之前，AMD是业内唯一一家既能做高性能x86 CPU，也能做高性能GPU的公司。而随着新的竞争的到来，AMD也对其GPU领域的发展做出了新的规划——AMD在其2020年财报会议上宣布，公司将在通用化GPU的基础上，将其产品定位成专注于 游戏 优化的RDNA和专注于运算导向的CDNA。
在对数据中心的布局上，最值得一提的是，AMD将对FPGA领域的龙头赛灵思的收购，这也是他们布局数据中心市场的重要一步——在拥有CPU 和 GPU 产品后，赛灵思可以为他们布局数据中心市场提供加速能力。
从英伟达方面来看，这是一个市值曾一度超过英特尔的巨头芯片公司，而市场对于他的看好，也来源于他们在数据中心这一市场的布局。而他们也开始突破GPU领域市场，开始向CPU市场进行发力——在今年4月，英伟达推出其基于Arm的数据中心CPU，据英伟达介绍，该芯片是专为大规模神经网络工作负载设计的，预计将于2023年在英伟达的产品中使用。
而针对数据中心方面的布局，英伟达也同样逃不过用收购的方式来进行发展。这其中包括，他们以69亿美元收购Mellanox获得的网络技术，与计划用400亿美元的价格收购Arm。
由于英特尔、AMD、英伟达针对数据中心的布局，使得他们的产品形成了一定的竞争关系，也被行业成为是数据中心市场的三大巨头。但在他们的发展中，尤其是英伟达以Arm架构为基础推出了CPU之后，我们也看到了Arm架构对于数据中心市场的冲击力，而这就不得不再提一下Marvell，这个在决战数据中心市场中一个不可忽视的力量。
除了他们所推出的Arm服务器芯片以外，在数据中心市场方面，Marvell 凭借着广泛的存储、计算、 安全与网络产品组合带来了同类最佳的构建模块与架构，以优异的总拥有成本满足了基础设施需求，在数据中心市场而占有一席之地。
这针对这些领域的布局，marvell也进行了多笔的收购，包括在2017年以约60亿美元收购Cavium，2019年收购以太网网络连接产品领域的Aquantia、格罗方德旗下Avera半导体子公司。2020年，他们还收购了光芯片厂商Inphi。近期，Marvell还宣布将收购供应云服务器以及边缘数据中心的网络交换芯片等产品的 Innovium。这些收购都将直接或间接地加强其在数据中心市场的发展。
如果说，向更多的领域做拓展，是这四大芯片厂商为数据中心市场的发展而打下基础。近期，这四大芯片厂商又不约而同地将目光投向了DPU市场。
在英伟达看来，数据中心路线图包括CPU、GPU和DPU这三类芯片。英伟达也在今年早些时候的博客中表示：“DPU（即数据处理单元）已经成为以数据为中心的加速计算模型的第三个成员，英伟达首席执行官黄仁勋在一次演讲中说：“这将代表未来计算的三大支柱之一。”这三者之间，CPU用于通用计算，GPU用于加速计算，而DPU在数据中心周围移动数据，进行数据处理。
因此，除了上文我们提到的，他们在CPU、GPU领域的成就外，他们也针对DPU这一市场进行了布局——去年英伟达发布了第一款DPU产品BlueField-2，今年的GTC上又发布了BlueField-3，BlueField-3会在明年上半年推向市场。
英特尔则在今年推出了名为IPU产品，按照英特尔的说法，英特尔官方的说法，IPU是一种可编程网络设备，旨在使云和通信服务提供商减少在中央处理器(CPU)方面的开销，并充分释放性能价值。在这种介绍下，也有人认为，这与当下主流的DPU作用类似。
而英特尔之所以能够在DPU领域取得成绩，这也离不开当时收购Altera。从DPU的本质上看，根据THENEXTPLATFORM的分析报告显示，在2020年，SmartNIC正在演变成DPU。SmartNIC可以通过从服务器的CPU上卸载网络处理工作负载和任务，提高云端和私有数据中心中的服务器性能。而针对多种SmartNIC的方案来说，由于FPGA是可重编程的，因此利用FPGA实现的数据平面功能可以任意并且实时地去除和重新配置，采用这种设计可以将网络功能提速几个数量级，因而，也被视为是数据中心市场发展的动力之一。
而赛灵思也是SmartNIC领域中的杰出玩家，据了解，该公司于2019年秋季收购了Solarflare Communications，并且Solarflare自2012年以来一直在构建基于ASIC和FPGA的NIC进行电子交易。由此来看，如果AMD收购了赛灵思，那么对于他们发展DPU来说也大有裨益。
除此之外，近期，Marvell也发布了一款DPU产品，根据半导体行业观察此前的报道显示，Marvell将推出OCTEON 10系列DPU，这是一个全新的SoC系列，建立在TSMC的5nm工艺节点之上，在这个处理器上，将首次展示Arm的新型基础设施处理器——Neoverse N2。根据公开消息显示，这将是Marvell第一个基于TSMC N5P工艺的芯片设计，实际上也是同类中第一个采用该工艺的DPU。
但对于未来数据中心市场的发展而言，这个市场可能会由这些芯片巨头厂商所主导，但并不意味着其他厂商没有机会，一些细分领域的巨头和初创公司也将会是这个市场中另外一股不可忽视的势力。
资讯2019 年 1 1 月 1 8 日， NVIDIA 于今日发布一款参考设计平台，使企业能够快速构建 GPU 加速的 Arm 服务器 ， 以满足日益多样化的科学和工业应用需求。 这 开辟 了 高性能计算的新纪元 。
NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋在 2 019 国际超级计算大会（ SC19 ）上宣布推出这款参考设计平台。该平台由硬件和软件基础模块组成，能够满足高性能计算（ HPC ）社区对于 类型 更加多样化的 C PU 架构日益增长的需求。通过该平台，超级计算中心、超大型云运营商和企业能够将 NVIDIA 加速计算平台的优势与最新的 Arm 服务器平台相结合。
为了构建 这一参考 平台， NVIDIA 与 Arm 及其生态合作伙伴（包括 Ampere 、富士通 和 Marvell ） 联手，以 确保 NVIDIA GPU 与 Arm 处理器 之间 的 无缝协作 。 该参考平台还得益于 与 HPE 旗下公司 Cray 和 HPE 这 两家早期采用 Arm 服务器的供应商之间的紧密合作。此外，许多高性能计算软件公司已使用 NVIDIA CUDA-X 库 来构建可在 Arm 服务器上运行 、 并可 通过 GPU 实现的管理和监控工具。
黄仁勋表示：“高性能计算正在崛起。机器学习和 AI 领域的突破正在重新定义科学研究方法 ， 并且可能带来激动人心的新架构。从超大规模云到百万兆级超级计算， NVIDIA GPU 与 A RM 的组合让创新者们能够为不断增加的新应用创建系统。”
Arm IP 产品部门总裁 Rene Haas 表示：“ Arm 正在与生态合作伙伴一 同努力， 为百万兆级的 Arm 系统级芯片提供前所未有的性能和效率。我们与 NVIDIA 合作，将 CUDA 加速带入 到 Arm 架构当中 ， 这对于高性能计算社区来说， 具有 里程碑 式的意义 。为了应对全球最复杂的研究 ， 挑战并推动嵌入式系统、汽车和边缘细分市场的进一步发展，高性能计算社区已经在部署 Arm 技术。”
今年早些时候， NVIDIA 宣布 为 A rm 带来 C UDA-X 软件平台 。 NVIDIA 此次发布这一参考平台正是对此前承诺的兑现。 根据这一承诺， NVIDIA 正在提供 其 A rm 兼容软件开发套件 的预览版本。该版本包含 NVIDIA CUDA-X 库和加速计算开发工具。
联合整个高性能计算生态中的合作伙伴
除了 使 自己的软件 兼容 Arm 之外， NVIDIA 还与 GROMACS 、 LAMMPS 、 MILC 、 NAMD 、 Quantum Espresso 和 Relion 等 领先的 高性能计算 应用开发 商密切 合作 ， 为 A RM 提供 GPU 加速 的 应 程序 用。 为了让 Arm 平台上的应用实现 GPU 加速， NVIDIA 及其高性能计算应用生态合作伙伴编译了大量代码。
为了构建 Arm 生态， NVIDIA 与领先的 Linux 发行商 Canonical 、 Red Hat, Inc 、 SUSE ， 以及业内领先的高性能计算基础工具供应商 展开 合作。
几家世界级的超级计算中心已开始测试 GPU 加速 Arm 计算系统，其中包括美国的橡树岭国家实验室和桑迪亚国家实验室、英国布里斯托大学以及日本理化学研究所。
来自生态合作伙伴的支持
“ Ampere 非常高兴能够与 NVIDIA 合作开发 GPU 加速解决方案。该解决方案 将 与高性能、高能效 Ampere 的 服务器处理器实现无缝协作。我们的新产品将使我们的客户能够灵活选择最佳的 NVIDIA GPU 加速，从而高效地运行云、边缘等要求极高的工作负载。”
—— Ampere Computing 董事长兼首席执行官， Renee James
“很高兴看到 NVIDIA 能够如此迅速地为 Arm 服务器带来 CUDA 和 OpenACC 。我们十分希望能够与 NVIDIA 及 其他公司开展密切的合作，在这一架构上编译、分析和调试加速应用。目前，我们已在 4096 核 Arm 系统上证明了这一合作所带来的优势。”
—— EPCC 主任， Mark Parsons 教授
“对于正在不断发展的 Arm 生态而言， NVIDIA 是一个备受欢迎且重要的生态成员。富士通相信，随着我们迈入新的计算时代， NVIDIA 将扩展 Arm 生态系统 ， 并保证客户在高性能计算和数据科学 领域 ，尤其是人工智能领域有更多的选择。”
—— 富士通企业执行官兼服务平台业务部副主管， Takeshi Horie
“通过我们与 NVIDIA 的密切合作，部署 Marvell ThunderX2 服务器的客户现在可以使用全套 NVIDIA GPU 加速软件。这对于 Arm 生态系统的加速计算可用性来说 ， 是一座重要的里程碑。我们将 继续 一同 将能效提高到一个新的水平，同时为百万兆级时代的众多超级计算和 AI 应用提供出众的性能。”
—— Marvell Semiconductor, Inc 副总裁兼服务器处理器业务部总经理 Gopal Hegde
“在 HPE 、 Marvell 和 NVIDIA 的帮助下，橡树岭国家实验室（ Oak Ridge National Laboratory ）成功地完成了所负责的工作，迅速升级了我们的 Arm 测试台系统，整合了性能测试并取得了良好的成果。在短短两周内，我们编译并正确运行了约八个领先级应用 程序 ，三个重要的社区库 ， 以及常被用于评估 Arm 高性能计算生态的基准套件。根据早期结 果可以看出，这个由 Arm 主导的加速计算生态 的功能 似乎 和 POWER 以及 x86 环境 差不多 。对于一个 Arm 内的加速计算生态而言，这是一个了不起的开始。”
——橡树岭国家实验室国家计算科学中心科学主任， Jack C Wells
“我们与 NVIDIA 已经合作了很长时间。我们很高兴地看到， N VIDIA 实现了自己的承诺，为 Arm 高性能计算社区带来了领先的 CUDA-X 软件堆栈和生态系统。我们已经开始在通过 NVIDIA GPU 加速的 Arm 系统上评估理化学研究所的代码，我们 认为 它将为日本高性能计算和 AI 融合工作负载带来新一轮的创新。”
——日本理化学研究所所长， Satoshi Matsuoka
“由于 NVIDIA 为 Arm 主机 CPU 提供了新的支持，因此现在可以直接使用 Kokkos 和 LAMMPS 。这一结果达到了我们的期望，并且让我们可以借鉴在带有 x86 CPU 的系统中部署 NVIDIA GPU 的经验。”
——桑迪亚国家实验室主要技术人员， Christian Trott
“ NVIDIA 的 Arm 软件堆栈的确可以直接使用。我们之前就已大量使用 Arm 和 NVIDIA 这两个独立的平台，因此我们非常高兴这两者能够组合在一起。相比于我们之前尝试过的 x86 平台， NVIDIA 为 Arm 提供的 GPU 驱动器性能非常之好。能够在如此短的时间内取得这一成果，的确令人惊叹。”
—— 布里斯托大学高性能计算教授 ， Simon McIntosh-Smith
HP 还不错 和IBM 我们公司就是HP的售后服务也可以 其实这个问题就像台式机市场的品牌机跟组装机一样，服务器也是由CPU、主板、内存、硬盘这些装起来的，个人电脑可以组装，服务器当然也可以组装，不过由于服务器产品比较高端，因此在一些具体问题上，品牌服务器和组装服务器还是存在不小的区别。一般来说初级用户经常存在的疑问大概是下面这些: 一:组装的服务器同样配置下价格是不是大幅低于品牌服务器 这个问题的答案基本上是肯定的，大家也都知道，品牌机在价格上一般都会比同配置的兼容机贵，毕竟包含了售后服务和一些附加的技术在里面，成本高一些也是必然的。不过，凡事没有绝对，品牌服务器厂家可以用比较优惠的价格从配件厂家那里拿到“一手货”，而配件零售商中间通过多层分销渠道，因此两者的成本也可能接近，加上服务器产品的利润较高，报价一般都不透明，所以一些低端的品牌服务器做促销的时候卖得甚至比组装的还便宜也就可以理解了。 二:组装服务器的性能和稳定性是不是不如同配置的品牌服务器 当然，从理论上来说，性能大部分是取决于选用的配件，如果大家选用的配件都一样，那性能自然也就差不多，当然，实际使用时软件层次的影响也很大，正确的设置和高效的服务系统软件也起着重要作用。至于稳定性，其实还是没有一个完全绝对的答案，哪怕是IBM，也有可能生产出一台质量存在隐患的服务器，没有一个厂家敢说自己的产品100%稳定，高科技产品总是很难完全理想化的，哪怕是航天飞机这么尖端的科技都还是发生过意外，当然品牌服务器短期出现故障或者运行不稳定的可能性会比组装服务器来得低，毕竟正规厂家一般都使用比较可靠的配件，质量是有保证的，至于有一种说法称品牌服务器出厂前都经过严格测试，这个就有点夸张了，测试一台服务器是件非常耗时而且消耗人力的事情，厂家肯定没有这么多技术人员也没有这么多时间更不大可能对每一台出厂的产品都进行严格测试，服务器厂家的产品测试其实是这样的:他们推出一款产品时会拿一台同样配件的样品进行各种专业测试，其中一项很重要的就是无故障运行时间的测试，这个测试结果对服务器来说非常重要，因为服务器是肯定不能随便关机或者重启的，所以如果测试结果没问题，就说明这个型号的产品都没问题，而由于电脑配件都有一个故障发生率，所以这个型号的产品中还是会有个别几款在正常使用时间内出现问题，这时候，品牌服务器和组装服务器拼的就是售后服务器了，毕竟这种情况下谁都不想让自己的服务器停上几天吧。 三:组装服务器会不会有偷工减料现象或者买到假货 在DIY市场，奸商这个概念已经“深入人心”，很多人不熟悉产品的时候几乎都会担心被商家欺骗。的确，是有少数不法商家会出售货不对版的或者配件给不懂行情的顾客，不过这种情况是可以避免的，只要找本地一些信誉较好或者实力较强、历史比较悠久的商家一般都不会有问题，毕竟服务器配件市场的竞争还没达到DIY市场那种惨烈的水平，而且买服务器的顾客很多时候是固定的或者是存在二次购物的可能，所以商家也希望通过较好的信誉和服务来树立自己的形象;另外，服务器产品的渠道和普通配件产品的渠道不大一样，可能某一地区做服务器产品经销业务的就只有那么几个，大家你认识我我认识你，所以既互相竞争也互相监督，一般不会有谁笨到自己砸自己招牌。 四:组装服务器的售后服务有保证吗 这个问题确实比较有意义，服务器的售后服务是很重要的，因为一旦发生问题必需得在最短时间内得到解决，品牌服务器当然有自己比较完善的销售和服务体系，这也是很多用户选择品牌服务器的主要原因，不过组装服务器也不会说得不到很好的服务，如果是自己东拼西凑装起来的话要谈服务和维修当然就比较麻烦，如果是找当地一些比较有影响力的经销商，他们在市内地区的服务还是不错的。 看完上面这些，很多人可能会说:“那品牌服务器和组装服务器不是没多少区别了”当然不是，有些时候区别还很大。主要是下面几点: 一:管理系统的区别 尽管你可以把整套服务器的配件配的跟品牌服务器一模一样，但是品牌服务器厂家专门开发的管理系统软件是肯定配不来的，对服务器维护人员来说，这些软件会给他们的工作带来很大方便，同时节省很多时间，甚至是实现一些没有管理软件时无法进行的 *** 作，而高效其实就是一种间接的经济效益。 二:技术的支持 品牌服务器买到的
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