导  语

当前,随着 5G、云计算、人工智能等新一代信息技术快速发展,信息技术与传统产业加速融合,数字经济蓬勃发展,数据中心作为各个行业信息系统运行的物理载体,已成为经济社会运行不可或缺的关键基础设施,在数字经济发展中扮演至关重要的角色。

数据中心可用性和可靠性一直是行业的关键指标,能源利用效率(PUE)近年来也逐渐得到重视。随着数据中心的爆发式增长,以及碳中和目标的全面要求,数据中心产业正迎来前所未有的变化,在高可靠性和高效能源利用基础上,未来数据中心还需要高可再生能源使用率、高水平智能化管理,具备快速部署、弹性扩容,以及全面可持续发展能力。

开放计算的起源和发展
  • OCP 拉开了全球开放协作的序幕

    Open Rack 技术规范是 OCP 发布的第一款硬件参考设计,是 Facebook 在 2009 年发起并投入研发设计的。该规范重新定义了机架和供电系统,为业界提供高效、高可扩展的 EIA-310 机架(即传统的 19 英寸机架,最新的 OCP 整机柜已升级到 21 英寸机架)并被广泛应用。早期的 Open Rack 具有四大主要特性,便于高效部署和运维。

  • LinkedIn 推动发展 Open19 服务器

    LinkedIn 开发了 Open Rack 和 OCS 设计的替代方案 —Open19 服务器,以改善 Facebook 和微软在设计时所存在的不足。LinkedIn 的 Open19 服务器专为 19 英寸机架而设计,该设计的出发点在于 Facebook 的 21 英寸服务器在很多第三方机房中无法使用,而 LinkedIn 的服务器大都部署在第三方的数据中心。更重要的是,Open19 不需具备超大规模的部署即可让最终用户受益。

  • ODCC 通过标准化节省成本

    ODCC 包含 8 个工作组,分别为服务器、数据中心、网络、边缘计算、智能监控与管理、新技术与测试、实验室及特设工作组。基于各大工作组的紧密协同合作,ODCC 致力于打造有国际竞争力的生态圈和开放平台,推动形成行业统一、有国际影响力的规范和标准,促进产业合作、技术创新和推广应用。

开放计算组织对比

低碳化:数据中心迈向可持续未来
  • 大数据中心建设成为未来国家战略中的一个重要衡量指标。从本质上说,数据中心为应对 5G、人工智能、工业互联网的大数据需求而生,构成了新基建的“基础”,为数据存储和应用提供平台支撑,是推进数字化转型的关键资源,是海量数据交换最为集中的关键节点所在。而数据中心所提供的最核心的能力,即算力,也称计算力,是数字化时代下的核心生产力。

  • “碳中和”成当今世界最为紧迫的使命,世界主要经济体陆续做出承诺并付诸行动。在“碳中和”目标的驱动下,数据中心行业将产生深刻变革,数据中心低碳化成为必然趋势。

  • 如何让数据中心更高效、更节能、更可持续地发展,以更好满足算力需求,成为亟须解决的一个难题。开放计算为解决这一问题提供了新思路。它通过标准化和模块化的设计,降低了服务器的使用成本,提升了数据中心的经济效益和社会效益。

分析与预测:开放计算与数据中心的发展

图:基于开放标准的服务器预测
(来源:公开资料整理)

产品推荐:低碳化发展格局需创新智算

存储器

存储器是集成电路上用作数据存储设备的半导体器件。这些器件分为非易失性或易失性两种,格式包括 CBRAM、DRAM、EEPROM、EERAM、EPROM、闪存、FRAM、NVSRAM、PCM (PRAM)、PSRAM、RAM 和 SRAM。这些器件的存储容量为 64 b 至 6 Tb 不等,接口有 I2C、MMC、并行、eMMC、串行、单线、SPI、UFS、Xccela 总线和 1-线。

专用 IC

专用专用集成电路 (IC) 或芯片设计用于执行特定功能。这个类别包括可寻址开关、空芯仪表驱动器、音视频开关、验证芯片、自动放电、时钟发生器、彩色扫描仪,以及各种应用所用的其他许多集成电路。

单片机

微控制器产品是相对复杂的用户可编程数字逻辑器件。这些产品与视为微控制器的器件密切相关,两者之间的区别主要体现在制造商选择的用词。不过按照传统,微控制器集成了工作存储器,也更可能包含混合信号外设,并且往往与更简单的软件范例结合使用,旨在重复执行一系列预定义的任务。
行业资讯:开放计算助力数据中心低碳高效发展
  • 数据中心的风险与对策 您的服务器固件安全吗?最好确认一下!

    在当今的数字世界中,数据为王。通过应用数据分析来为新产品或服务提供信息,组织可以获得显著的竞争优势。此外,在5G和物联网等技术的加持下,设备可以比以往更轻松地连接到互联网来共享数据。

  • 算力大升级 英特尔至强可扩展处理器持续技术创新

    2023年,生成式AI研究和应用的爆发给云计算产业带来了全新的机遇和挑战:大模型需要庞大的算力支持,用户普遍需要向云计算厂商购买算力服务;且由于大量用户涌入云服务市场,云厂商需要尽快升级数据中心算力以应对AI需求,同时持续降低TCO,为用户提供价格合理的算力资源;此外,AI应用开发还涉及大量隐私敏感数据的云端存储和使用,云厂商也要全力保障这些数据的安全可靠,打消用户后顾之忧。

  • 模块化数据中心:何时有效,何时无效

    虽然模块化数据中心为行业带来了令人兴奋的可能性,但它并不是一种万能的解决方案。那么,如何合理的模块化使用呢?它何时有效,何时无效?

  • 人工智能持续发展重新定义数据中心行业的可能性

    据2023年的一项研究预测,到2030年,我们将需要约35GW的云数据中心电力容量来满足人工智能需求,而2022年底所需的电力容量约为17GW。显然,这意味着必须建设更多的数据中心,可以在短时间内进行操作。从根本上说,由于负载曲线并不像当今大多数数据中心那样平坦、一致和静态,因此最重要的是新建建筑,而不是重新利用设施。