服务器机柜由框架和盖板（门）组成，一般具有长方体的外形，落地放置。它为电子设备正常工作提供相适应的环境和安全防护。这是仅次于系统级的一级组装。不具备封闭结构的机柜称为机架。
服务器机柜具有良好的技术性能。机柜的结构应根据设备的电气、机械性能和使用环境的要求，进行必要的物理设计和化学设计，以保证机柜的结构具有良好的刚度和强度以及良好的电磁隔离、接地、噪声隔离、通风散热等性能。此外，服务器机柜应具有抗振动、抗冲击、耐腐蚀、防尘、防水、防辐射等性能，以便保证设备稳定可靠地工作。服务器机柜应具有良好的使用性和安全防护设施，便于 *** 作、安装和维修，并能保证 *** 作者安全。
服务器机柜有哪些规格？
服务器机柜在机柜的深度、高度、承重等方面均有要求。高度有20米、18米、16米三种高度；宽度为800mm、700mm或600mm三种；深度为700mm、800mm和900mm三种。
可以配置：专用固定托盘、专用滑动托盘、电源支架、地脚轮、地脚钉、理线环、理线架、L支架、扩展横梁等。主体框架、前后门、左右侧门可以快速拆装。
固定托盘：用于安装各种设备，尺寸繁多，用途广泛，有19"标准托盘、非标准固定托盘等。常规配置的固定托盘深度有440mm、480mm、580mm、620mm等规格。固定托盘的承重不小于50KG。
滑动托盘：用于安装键盘及其他各种设备，可以方便地拉出和推回；19"标准滑动托盘适用于任何19"标准机柜。常规配置的滑动托盘深度有400mm、480mm两种规格。滑动托盘的承重不小于20KG。
配电单元：选配电源插座，适合于任何标准的电源插头，配合19"安装架，安装方式灵活多样。规格：6插口。参数：~220V，10Amp。
理线架：19"标准理线架。可配合任何一种TOPER系列机柜使用。12孔理线架配合12口、24口、48口配线架使用效果最佳。
理线环：专用于TOPER1800系列和TOPERServer系列机柜使用的理线装置，安装和拆卸非常方便，使用的数量和位置可以任意调整。
L支架：L支架可以配合机柜使用，用于安装机柜中的19"标准设备，特别是重量较大的19"标准设备，如机架式服务器等等。
盲板：盲板用于遮挡19"标准机柜内的空余位置等用途，有1U、2U等多种规格。常规盲板为1U、2U两种。
扩展横梁：专用于TOPER1800系列和TOPERServer系列机柜使用的装置，用于扩展机柜内的安装空间之用。安装和拆卸非常方便。同时也可以配合理线架、配电单元的安装。形式灵活多样。
安装螺母（方螺母）：适用于任意一款TOPER系列机柜，用于机柜内的所有设备的安装，包括机柜的大部分配件的安装。
键盘托架：用于安装标准计算机键盘，可配合市面上所有规格的计算机键盘；可翻折90度。键盘托架必须配合滑动托盘使用。
调速风机单元：安装于机柜的顶部，可根据环境温度和设备温度调节风扇的转速，有效地降低了机房的噪音。
调速方式：手动，无级调速。
机架式风机单元：高度为1U，可安装在19"标准机柜内的任意高度位置上，可根据机柜内热源酌情配置。
全网孔前门：机柜前门全部为3的圆孔，提高了机柜的散热性能和屏蔽性能。
高度可配合：20米机柜、18米机柜、16米机柜。
网络机柜囊括服务器机柜，也是用来组合安装面板、插件、插箱、电子元件、器件和机械零件与部件，使其构成一个整体的安装箱。网络机柜主要是布线工程上用的，存放路由器交换机显示器配丝架等等的东西，工程上用的比较多一般情况下:网络机柜的深小于等于800mm,而服务器机柜的深大于等于800mm。网络机柜应便于生产、组装、调试和包装运输。服务器机柜应合乎标准化、规格化、系列化的要求。机柜造型美观、适用、色彩协调。需要，服务器托管指的是用户把自己公司的物理服务器放置在一个安全指数高、带宽资源丰富、24小时实时监控的恒温，防尘，防火，防潮和防静电的网络数据中心。也可以理解成用户租用数据中心的机柜，把自己购买的服务器放在机柜内，购买并配置好带宽和IP，客户就可以访问服务器上的信息了。服务器的产权属于用户自己所有。
亿万克新发布的两大新品服务器，应用于AI 场景、边缘工作、多媒体视频流数据存储、安防监控数据存储、云服务大数据存储、企业数据库资料归档存储等场景。面对用户全新的需求，亿万克对两大新品服务器进行了全新的设计，助力企业实现数字化转型。
在智慧时代应用场景日益繁复的趋势下，智慧算力的需求已经从量扩展到更加多元化的层面，相信在亿万克围绕产品进行持续不懈的研发和探索之下，未来性能更加强大的亿万克亚当服务器将在日趋完善的算力时代下，为驱动行业高质量发展提供新的动能感兴趣的话点击此处了解一下
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，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，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。
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15元/单，采用GPU进行AI稽核成本约0048元/单，稽核成本降低达968%。
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844%。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。
三是运维效率提升60%以上。整机柜服务器在工厂预制机柜布线，网络线缆在工厂经过预处理，线缆长度精确匹配，理线简洁，接线方式统一规范，配合运维标签，在运维中可以更方便简洁地对节点实施维护 *** 作，有效降低运维误 *** 作，提升运维效率60%以上，并大幅减少发生故障后的故障恢复时间。
液冷服务器技术发展态势及在电信业的应用
液冷服务器技术发展态势
液冷服务器技术也称为服务器芯片液体冷却技术，采用特种或经特殊处理的液体，直接或近距离间接换热冷却芯片或者IT整体设备，具体包括冷板式冷却、浸没式冷却和喷淋式冷却3种形态。液冷服务器可以针对CPU热岛精确定点冷却，精确控制制冷分配，能真正将高密度部署带到前所未有的更高层级（例如20kW~100kW高密度数据中心），是数据中心节能技术的发展方向之一，3种液冷技术对比如表1所示。
液冷服务器在运营商IT建设中的应用
液冷服务器技术目前在我国仍处于应用初期，产业链尚不完备、设备采购成本偏高、采购渠道少、电子元器件的兼容性低、液冷服务器专用冷却液成本高等问题是液冷服务器尚未大规模推广的重要原因。从液冷服务器在运营商数据中心领域的具体应用案例来看，运营商在IT云资源池规划和建设过程中，通常会对液冷服务器的发展现状、技术成熟度等进行分析论证。
考虑到目前液冷服务器规模化应用尚处于起步阶段，需要3~5年的引入期，因此暂时未在IT云资源池建设中进行大规模落地部署，但在部分地区有小规模应用，如中国移动南方基地数据中心已经开展液冷服务器试点应用，中国联通研究院也在开展边缘数据中心服务器喷淋式液冷系统的开发。未来，随着IT云建设规模、建设密度的继续攀升，以及液冷产业生态体系的逐步成熟，液冷服务器在IT云建设中将有更大的应用空间。
总体来看，运营商IT云资源池建设对服务器计算性能、延迟、吞吐、制冷、定制化、分布式部署等方面都提出了更高要求。未来，GPU服务器、定制化整机柜服务器、液冷服务器等新兴服务器技术将快速迭代，为运营商数据中心服务器技术的发展和演进带来新的思路和路径。
伴随着互联网的发展快速，就离不了网络服务器的支撑点，如今对IDC大数据中心主机房的需求也愈来愈多！网络服务器归类规范有很多，尤其是目前网络服务器类型愈来愈多，作用也更加强劲，无论是依照主要用途作用，或是依照构造都是有一定的种类规范。下边咱们来说一下网络服务器都有哪些归类。1按运用层级区划为新手入门网络服务器、调研组级服务器、单位级服务器和公司级服务器四类。
(1)新手入门网络服务器
(2)调研组级服务器
(3)单位级服务器
(4)公司级服务器
2按网络服务器的处理器架构（也就是网络服务器CPU所运用的计算机指令）区划把网络服务器分成CISC构架网络服务器、RISC构架网络服务器和VLIW构架网络服务器三种。
(1)CISC构架网络服务器
(2)RISC构架网络服务器
(3)VLIW构架网络服务器
3按网络服务器按应用领域区划为通用性网络服务器和专用网络服务器两大类。
(1)通用性网络服务器
(2)专用网络服务器
4按网络服务器的主机箱构造来区划，能够把网络服务器区划为“台式一体机网络服务器”、“机架式网络服务器”、“服务器机柜式网络服务器”和“刀式网络服务器”四类。
(1)台式一体机网络服务器
(2)机架式网络服务器
(3)服务器机柜式网络服务器
(4)刀式网络服务器当前，测量数据中心的能耗指标有两种方法：Power Usage Effectiveness(电源使用效率，PUE)和Data Center Infrastructure Efficiency(数据中心基础架构效率，DCIE)。这两种方法都考虑了数据中心里供电、散热系统和IT设备所各自消耗的能量，得到了The Green Grid(绿色网格)组织的支持。这个组织是去年为了专门开发数据中心能效及生产力测量体系而组建的。The Green Grid 定义了这两种测量方法的具体计算方式：
1 PUE = 数据中心总设备能耗/IT设备能耗，PUE是一个比率，基准是2，越接近1表明能效水平越好。
2 DCiE = IT设备能耗/数据中心总设备能耗x 100，DCiE是一个百分比值，数值越大越好。
根据The Green Grid，北京科兰，测量数据中心中IT设备电耗的最有效的方法是测量机房PDU( power distribution units)的输出电量，这个方法应该代表了数据中心里向服务器机柜输送的总电力。自上世纪90年代互联网技术诞生以来，移动互联网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术的不断发展和逐步成熟，并日益深入的渗透到经济社会的各个领域，2020年全球范围内爆发的新冠疫情又进一步加速了这一趋势，数字经济已经成为世界经济发展的新阶段，即世界经济发展已经进入数字经济时代。
党中央、国务院和各级政府高度重视数字经济的发展。从2015年《中国制造2025》、《促进大数据发展行动纲要》等政策出台以来，中央和各级地方陆续以推出系列数字经济发展的措施，并支持雄安新区、浙江、福建等六个地区建设国家数字经济创新发展试验区，支持北京、上海、深圳、西安等地建设国家新一代人工智能创新发展试验区。2020年国家进一步提出加强新型基础设施建设，并明确将数据作为一种新型生产要素写入政策文件，这些将为数字经济的发展奠定更加坚实的基础。
农业经济时代，土地、水源和工具是关键资源。工业经济时代，能源、原材料、机器设备和生产工艺等是关键资源。那数字经济时代的关键资源是什么呢？数字经济时代的关键资源是数据、算力和算法。数据是数字经济时代的原材料，各种经济活动中都在源源不断的产生的数据，越来越多的组织也将数据当作一种资产，在政策层面数据已经成为一种新型生产要素。算力相当于数字经济时代的机器设备和生产力，面向各种场景的数据产品或应用都离不开算力的加工和计算，而且对算力的需求和要求也越来越高。算法是数字经济时代的生产工艺，面向图像、语音、自然语言处理等不同的应用场景和领域的算法也层出不穷，算法的提升和改进可以提高算力的效率和更多的挖掘数据价值。
本文重点分析算力方面内容，介绍算力市场总体情况，当前算力发展的特点和趋势，以及重点算力供应方式等。
一、算力需求快速增长，算力投资具有多重经济价值
算力即计算能力，核心是CPU、GPU、NPU、MCU等各类芯片，具体由计算机、服务器、高性能计算集群和各类智能终端等承载。数字经济时代，数据的爆炸式增长，算法的复杂程度不断提高，对算力需求越来越高。算力是数字经济发展的基础设施和核心生产力，对经济发展具有重要作用，根据IDC与浪潮联合发布的《2020全球计算力指数评估报告》，计算力指数平均每提高1点，数字经济和GDP将分别增长33‰和18‰。
随着数字经济的不断发展，人工智能、物联网、区块链、AR/VR 等数字经济的关键领域对算力的需求也将呈爆炸式增长。根据华为发布的《泛在算力：智能社会的基石》报告，预计到2030年人工智能、物联网、区块链、AR/VR 等总共对算力的需求将达到339万EFLOPS，并且将共同对算力形成随时、随地、随需、随形 (Anytime、Anywhere、AnyCapacity、Any Object) 的能力要求，其中人工智能算力将超过16万EFLOPS，接近整体算力需求的一半。OpenAI开发的GPT-3模型涉及1750亿个参数，对算力的需求达到3640PFLOPS，目前国内也有研究团队在跟进中文GPT-3模型的研究。
算力投资具有多重经济价值，不仅直接带动服务器行业及上游芯片、电子等行业的发展，而且算力价值的发挥将带动各行业转型升级和效率提升等，带来更大的间接经济价值。根据《泛在算力：智能社会的基石》报告，每投入1美元算力即可以带动芯片、服务器、数据中心、智能终端、高速网络等领域约47美元的直接产业产值增长；在传统工厂改造为智能化工厂的场景下，每1美元的算力投入，可以带动10美元的相关产值提升。
二、算力发展的特点及趋势
随着数据规模的增加和算法复杂度的提升，以及应用多样性的不断丰富，对算力提出的要求也越来越高，当前算力发展呈现出三方面的特点，一是多种架构百花齐放的状态，二是中心化的算力与边缘终端算力快速发展，三是专用算力日渐成势。
近年来多种算力架构并存并快速发展。曾经x86架构的算力占绝对优势，英特尔和AMD基本垄断了X86算力架构市场，海光信息通过跟AMD合作获得x86架构的授权；如今基于ARM架构的算力份额不断扩大，特别是在移动端ARM架构算力成为主流，华为海思等主要产品是基于ARM架构，另外天津飞腾的产品也是基于ARM架构。随着人工智能等算力需求的不断增加，GPU算力的需求不断增加，英伟达在GPU算力市场占有绝对优势，AMD也分了一杯羹，叠加比特币挖矿算力需求，导致市场上GPU卡供不应求。近几年国内也出现几个GPU方面的创业团队，如寒武纪、登临科技、燧原科技等。此外，Risc-V、存算一体化架构、类脑架构等算力也不断涌现，不过这些算力刚刚起步，在应用生态等方面还需要一定较长的培育过程。
中心化算力和边缘终端算力快速发展。随着7nm制程日渐成熟，基于7nm制程的CPU、GPU等算力性能得到极大提升，目前7nm制程算力主要是中心化算力，移动端智能手机的处理器算力部分也已经采用7nm制程。台积电的7nm制程已经实现规模化，并开始攻关3nm工艺制程；中芯国际7nm工艺制程仍在技术攻关当中。随着5G及物联网应用的不断增加，边缘终端算力的需求日益增加，特别是自动驾驶、智慧安防、智慧城市等领域算力需求。地平线自动驾驶芯片已经量产，英伟达jetson产品在嵌入式终端产品应用广泛，其他针对特定领域专用边缘终端芯片创业公司层出不穷。
针对图像、语音等特定领域的专用算力日渐成势。一方面是芯片工艺制程越来越逼近摩尔定律的极限，另一方面是物联网智能终端对功耗的要求等，针对特定领域的专用芯片层出不穷，并且越来越多的巨头参与其中。谷歌的TPU专为机器学习定制的算力，阿里平头哥的含光NPU专为神经网络定制的算力，赛灵思的FPGA算力，百度研发针对语音领域的鸿鹄芯片以及云知声、思必驰、探境科技等也推出智能语音相关的芯片，北京君正、云天励飞、依图科技和芯原微电子等推出针对视觉和视频处理相关的专用芯片。
三、算力供应以公有云和自建算力为主，多种方式相补充
当前的算力供给主要包括公有云、超算中心、自建算力、地方算力中心等方式。其中，公有云和自建算力中心是算力的主要来源方式，超算中心及地方算力中心等多种方式相互补充。
规模化的算力供应通常通过数据中来承载，新建数据中心的不断增加，将带动未来算力资源的供应不断扩大。据中国电子信息产业发展研究院统计数据，2019年中国数据中心数量大约为74万个，大约能占全球数据中心总量的23%，其中大型数据中心占比127%；在用数据中心机架规模达到2658万架，同比增长287%；在建数据中心机架规模约185万架，同比增加约43万架。2020年国家大力支持“新基建”建设以来，数据中心作为“新基建”的重要内容，京津冀、长三角和珠三角等算力需求地区，以及中西部能源资源集中的区域，如内蒙、山西等，均在推进新的大中型数据中心的建设。
公有云以其稳定和易用等特点，成为许多企业特别是中小企业的算力首选方式。据不完全统计，阿里云服务器总数接近200万台，腾讯云服务器总数超过110万台，华为云、百度云、京东云、AWS等云厂商服务器总数未找到确切数据，保守估计各类云厂商服务器总数之和也超过500万台。而且在国家宣布大力支持“新基建”建设之后，腾讯宣布未来五年将投资5000亿元用于云计算、数据中心等新基建项目的进一步布局，阿里云宣布未来三年阿里将投2000亿元用于面向未来的数据中心建设及重大核心技术研发攻坚，百度宣布预计到2030年百度智能云服务器台数将超过500万台。各大云厂商仍在继续加大算力投入，公有云算力供应将会更加充裕。
自建算力以其安全性和自主性等特点，成为政府、大企业及其他关注安全的组织的算力首选方式。政府、银行及高校和央企等，通常通过自建或租赁数据中心的方式自建算力，满足自身各项业务的算力需求。许多互联网公司在刚开始时选择使用公有云服务，但规模发展到一定程度时通常都会开始自建或租赁数据中心的方式自建算力。其他有部分各种类型的企业，出于安全、商业机密和隐私等方面的考虑，不意愿把数据和业务等放到阿里云等公有云上，往往选择托管服务器的方式自建算力，规模更小企业直接就在本地使用。2020年6月快手宣布投资100亿元自建数据中心，计划部署30万台服务器，字节跳动等大型互联网公司都在不断加大数据中心的建设。
超算中心和地方算力中心作为算力供应有效的补充方式，适合于大规模计算需求的应用领域。截至2020年，科技部批准建立的国家超级计算中心共有八所，分别是国家超级计算天津中心、广州中心、深圳中心、长沙中心、济南中心、无锡中心、郑州中心和昆山中心。超算中心主要的算力资源以CPU为主，新建的超算中心及更新升级过程中超算中心逐步增加了异构GPU算力资源。超算中心较好的满足和弥补了高校科研中算力资源的需求，特别是在工业仿真、生物信息、新材料、气象、海洋等科学计算领域。国内主要省市地区基本都投资建设了当地算力中心，重点服务本地科研和产业发展的需求，如太原、苏州、福建等地，目前通常地方算力中心的规模并不大，计算节点数在200-500之间居多，主要服务于当地气象、工业仿真和生物信息等领域计算需求。此外，2020年以来，武汉、南京、珠海、许昌等地区正在建设人工智能计算中心，将在一定程度上弥补当前规模化AI算力不足的情况。
结语
算力作为数字经济的基础设施，也是数字经济时代的生产力和引擎，越来越成为数字经济时代国家竞争力的体现。根据IDC与浪潮联合发布的《2020全球计算力指数评估报告》，中国和美国的算力建设在全球处于领先地位，美国的算力无论在规模、效率、应用水平等方面都领先于中国。此外，从算力芯片供应角度看，美国的英特尔、AMD、英伟达等企业几乎占了全球的绝大部分的市场份额。可见，中国在算力建设和发展仍然需要加大投入和加强研发等，发挥优势的同时弥补不足，从而为数字经济长期发展奠定更加坚实的基础。
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