详解服务器、磁盘和网卡知识

本文主要介绍服务器的概念、常见的服务器技术和架构组成，此外将详细介绍磁盘、RAID知识，网卡概念、分类和主流厂商和产品，内容大致分为3部分。

第1章、服务器通用基础知识

简单来说，服务器就是在网络中为其他客户机提供服务的计算机；具有高性能、高可靠、高IO数据传输能力等特点，企业从基础的邮件、打印到核心应用如ERP、数据库等业务，再到我们所熟悉的互联网业务，创新大数据服务、天气预报HPC高性能计算等都离不开大规模服务器的支持。

服务器主要由CPU、内存、硬盘、模组、RAID卡组成，配合电源、主板、机箱等基础硬件组成。

CISC ：主要是两家，包括IntelCPU（非安腾系列）、AMD CPU。

RISC： 服务器领域主要是IBM Power系列、Sun Spark系列，消费级的代表是ARM架构的CPU。

2017年7月，Intel正式发布了代号为Purley的新一代服务器平台，包括代号为Skylake的新一代Xeon CPU，命名为英特尔至强可扩展处理器(Intel Xeon Scalable Processor，SP)，也宣告了延续4代的至强E5/E7系列命名方式的终结。

Xeon至强可扩展处理器不再以E7、E5的方式来划分定位，而代之以铂金(Platinum)、金(Gold)、银(Silver)、铜(Bronze)的方式。Skylake是新命名方式的第一代产品，Cascade Lake是是二代，共用Purley平台。

大型机 ：普通人很少接触，用于大规模计算的计算机系统大型机通常用于政府、银行、交通、保险公司和大型制造企业。特点是处理数据能力强大、稳定性和安全性又非常高

小型机 ：往往应用于金融、电力、电信等行业，这些用户看重的是Unix *** 作系统和专用服务器RAS特性、纵向扩展性和高并发访问下的出色处理能力。这些特性是普通的X86服务器很难达到的，所以在数据库等关键应用一般都采用“高大贵”的小型机方案。

x86服务器 ：采用CISC架构处理器。1978年6月8日，Intel发布了一款新型的微处理器8086，意味着x86架构的诞生，而x86作为特定微处理器执行计算机语言的指令集，定义了芯片的基本使用规则。

ARM服务器 ：ARM全称为Advanced RISC Machine，即进阶精简指令集机器。ARM是RISC微处理器的代表作之一，最大的特点在于节能。

C/S是Client/Server的缩写，服务器通常采用高性能的PC、工作站或小型机，并采用大型数据库系统，如Oracle、Sybase、Informix或 SQLServer，客户端需要安装专用的客户端软件。

B/S是Browser/Server的缩写，客户机只要安装浏览器(Browser)，如Netscape Navigator或Internet Explorer，服务器安装Oracle、Sybase、Informix或 SQLServer等数据库。在这种结构下，用户界面完全通过浏览器实现，一部分事务逻辑在前端实现，但是主要事务逻辑在服务器端实现。浏览器通过Web Server 同数据库进行数据交互。

网卡在TCP/IP的模型中，工作在物理层和数据链路层，用来接收和发送数据。除了数据的收发，网卡还有一些其他功能：

1、代表固定的地址： 数据发送出去，发给谁，又从哪里接收。这都是通过IP区分的

2、数据的封装、解封： 比如寄一封信，信封里的信纸是data，信封是帧头和帧尾。

3、链路管理 ：因为以太网是共享链路的，在使用时候可能会有其他人也在发送数据。如果同时发送，就会产生冲突，这就要求在发送的时候，检测链路的状态是否空闲；

4、数据的编码和译码 ：在物理介质中，传送的是电平或光信号。这时就需要将二进制数据转换成电平信号或光信号。

5、发送和接收数据

我们再来说说网卡的分类。随着计算机网络技术的飞速发展，为了满足各种环境和层次的应用，出现了不同类型的网卡。

总线分类 ：PCIe、USB、ISA、PCI，ISA/PCI等总线是比较早期的网络总线，现在已很少用了，USB接口的网卡主要用在消费级电子中。

结构形态：集成网卡（LOM）、PCIe标卡网卡、Mezz卡。

应用类型 ：按网卡所应用的的计算机类型来区分，可以将网卡分为应用于工作站的网卡和应用于服务器的网卡。

电口，PC上常见到的那种网口接口，这种接口叫RJ45，使用的是普通的网线

光口，用于连接光模块，网卡上用于插光模块的接口，我们叫光笼子。

光模块按封装形式，可以分为SFP+、SFP28、QSFP+，其中SFP+和SFP28在结构外观上是一致的，可以相互兼容，只是SFP28支持的速率更高，可以达到25G，而SFP+一般只到10G。QSFP+在外观形态上与SFP+差异很大，两者不兼容。QSFP+应用在40G以上速率上。

DAC线缆是直连铜缆，这种铜缆的模块头是和线缆一体的，不需要再配置光模块。电缆的衰减大，一般只有1m，3m，5m长度的，但价格便宜，是短距离传输的最佳解决方案。

AOC叫做有源光缆，一根AOC线缆相当于两个光模块+光纤，也是一体的，这种线缆数据传输可靠性高，但价格贵。

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

您好，非常荣幸能在此回答您的问题。以下是我对此问题的部分见解，若有错误，欢迎指出。技嘉我记得出了好几款 EATX 的 ARM 服务器主板（带 CPU ）的，可以买几块再配个超微机箱啥的。非常感谢您的耐心观看，如有帮助请采纳，祝生活愉快！谢谢！

广电鲲鹏服务器是广电运通与华为合作，基于华为鲲鹏920处理的ARM架构的服务器，我这这里测试的是GRGBanking 200 (Model RK2280)型号，2U高度，配置两个64核的Kunpeng 920处理器。

区别于Intel和AMD的X86平台，广电鲲鹏服务器使用的 *** 作系统和应用软件都是ARM版本的。

CPU信息如下：

CPU架构显示是aarch64。指令集于X86的也不相同。

安装CentOS Linux release 771908 (AltArch) *** 作系统

在图形化界面信息下识别不了CPU信息：

安装好 *** 作系统之后想跑一下Unixbench跑分。Unixbench是一个类unix系（Unix，BSD，Linux）统下的性能测试工具，一个开源工具，被广泛用于测试linux系统主机的性能。

先看下GCC的版本：

在X86平台下直接执行Run命令就可以进行Unixbench跑分。

但是在ARM平台下进行Unixbench跑分出现报错：

这是由于CPU的架构不同，-march和-mtune不支持native参数，需要进行修改。

修改MakeFile文件，将 -march=armv8-a -mtune=cortex-a53

再次运行Unixbench就可以正常进行编译跑分了。

Arm二手服务器芯片可以在任何时候购买，不过由于Arm技术新颖，应用场景较少，所以市面上的库存比较紧张。国内竞价网站有一些二手服务器芯片，但是其供应量不多。建议网上搜一下Arm二手服务器芯片的信息，可以及时看到市场的情况、库存量、价格等信息。

近日，AMD首席财务官Devinder Kumar在一场会议上表示，AMD随时准备在需要的情况下生产Arm芯片，并透露有客户希望与AMD合作开发基于Arm的解决方案。

目前，在数据中心市场中，Arm正在受到越来越多的超大规模数据中心企业的青睐。比如亚马逊正在使用自研的Graviton Arm服务器芯片，微软、甲骨文、腾讯、百度等在使用Ampere Computing的Altra系列Arm架构芯片。

在被问到Arm架构与x86架构在服务器市场的竞争格局时，Kumar认为无论是x86还是Arm，甚至是其他领域，这些都是AMD专注的投资领域。与此同时，Kumar表示AMD依然相信x86是AMD在服务器领域的优势，但对于AMD而言，最终目的都是向客户提供高性能的计算解决方案。“我们与Arm也有非常好的关系，我们了解到，一些客户希望与我们合作使用非x86架构的解决方案，尽管我们认为AMD的x86架构在服务器领域有优势，但我们愿意与客户合作，交付他们所需的解决方案。”

值得一提的是，AMD其实早已获得Arm IP授权，并且在Arm架构方面也有一定的经验。在2012年，AMD宣布了一个“违背祖宗的决定”，表示“将会设计基于64-bit ARM架构的处理器，首先从云和数据中心服务器领域开始。”

很快，2014年AMD就发布了第一款Arm处理器Opteron A1100系列，基于64-bit ARM Cortex-A57架构，构型为4核或8核可选，频率超过2GHz。

在这一年，AMD还雄心勃勃地提出了史无前例的“Project Skybridge”工程，希望实现x86、Arm两种架构的针脚兼容。AMD首席架构师Jim Keller大神也在2014年着手开发自主设计的64位ARMv8架构核心——K12项目，AMD希望将其应用于高密度服务器、嵌入式、半定制、超低功耗等领域。

不过，伴随着Jim Keller离职出走特斯拉，2016年Opteron A1100系列平台开发板开售之后，除了据称K12架构被用在安全用途的嵌入式MCU，但未进入市场之外，AMD的Arm架构项目就没有其他更多消息了。

从目前Arm架构的应用以及AMD业务范围上猜测，如果AMD决定投入到Arm架构芯片中，一是提供现成的标准数据中心或桌面高性能处理器解决方案，二是通过定制业务，让客户根据需求定制Arm芯片。

对于服务器处理器而言，定制化确实是目前的一个趋势，最显著的例子就是亚马逊。因为数据中心可以通过定制ASIC来提高完成特定任务的效率，在全球数据中心需求不断增长的如今，也越来越多超大规模数据中心企业采用定制的ASIC来取代以往的通用处理器，以提高运行效率。

而AMD的竞争对手英伟达已经在Grace服务器CPU中使用Arm架构，甚至已经着手收购Arm，只待各国监管部门通过；英特尔也正在为Arm架构芯片提供代工业务。

另一方面，Arm处理器在PC端的份额已经创下 历史 记录，并在不断增长中。不过相比于数据中心处理器，PC端使用Arm架构似乎未有展现出太大的必要性。作为Arm架构的领军者，苹果M1芯片相比AMD最新的移动端x86芯片依然存在一定差距，对于AMD而言，在PC端继续追赶英特尔的x86处理器市场份额才是他们的首要任务。

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