标签: ai服务器

5月25日，沪市科创板上市企业 海光信息 （688041.SH）、主板上市企业 中科曙光 （603019.SH）双双发布公告，宣布进行战略重组。海光信息将通过向中科曙光全体A股换股股东发行A股股票的方式换股吸收合并中科曙光，并募集配套资金。 两家公司自5月26日起停牌，预计停牌时间不超过10个交易日。 作为行业老人，我的第一直觉是想到其两个同行竞争对手。 第一，就是作为海光信息的授权方-AMD. 加利福尼亚州圣克拉拉市，2024年8月19日（全球新闻）--AMD（NASDAQ: AMD）今日宣布签署了收购ZT Systems的最终协议。ZT Systems是一家专为全球顶尖的超大规模计算公司提供AI基础设施的领先供应商。此次战略性交易标志着AMD AI战略的下一个重大举措，即基于在芯片、软件和系统的全面创新，提供领先的AI训练和推理解决方案。ZT Systems在设计和优化云计算解决方案的丰富经验，也将帮助云端和企业级客户显著加速大规模部署由AMD驱动的AI基础设施。 而 AMD之所以斥重金收购下游系统厂商，其关键因素主要是来自对手英伟达的研发和产品策略。 NV在研发GPU卡等算力产品，发现单独的开发和销售GPU卡并没有办法满足到客户的需求。 下游系统厂商对GPU的系统组装五花八门，产品最终到达CSP端，GPU的计算性能很难最大效能的发挥，很难令大型客户 满意。NV开始了半垂直整合的开发GPU产品，协同台系TOP ODM共同研发板卡级，模块级产品。 而到最新进度是NV开始协同供应链全链条，包括安费诺，台达AVC，维谛技术全面协同，开发系统级产品GB200。 ”同行就是最好的老师，标杆就是最好的老师。” AMD虽然在GPU市场占比不及英伟达的1/10，肯定也需要跟进当下最先进的研发和产品策略。 海光作为中国大陆TOP的CPU和GPU(DCU)设计研发企业，当然会第一时间分析和判断出市场趋势， 因此海光和曙光的合并绝非一时兴起，肯定是慎重决策考量。 第二，作为国内最大信创友商-华为 ‌据百度AI结论- 2024年， 华为鲲鹏 和 昇腾生态 的销售额分别为385.23亿元和263.53亿元‌。具体来说，华为云实现销售收入688亿元，同比增长24.4%，其中昇腾AI云服务实现了6倍增长‌。 ‌ 鲲鹏生态 ‌：截2024年底，鲲鹏已累计发展665万开发者，表明鲲鹏生态在开发者数量和活跃度上取得显著增长‌。 ‌ 昇腾生态 ‌：昇腾生态在2024年实现了销售额的快速增长，具体数字为263.53亿元，同比增长474.4%‌。 作为信创服务器CPU+GPU最大的竞争对手，海光/曙光当然对标分析，会寻找战胜竞争对手，获取更大的市场。 2024年，在市场端就盛传曙光退出服务器整机市场的传闻，截止曙光并未正面回应。 而最近的收购说明无疑是对传闻最好的回答。 海光收购曙光，表面上是服务器龙头企业的一次正常的发展战略，但却从侧面反应了中国服务器未来竞争的新态势 和新趋势。 首先，从服务器行业的利润率来看行业发展空间和对上市公司估值等影响。 浪潮信息2024年毛利率6.85%，2025Q1年毛利率3.45%，2023最高达10%； 紫光股份2022年毛利率19.8%，2023毛利率18.5%，2024年毛利率16%，2025Q1毛利率15.67%； 联想主业是PC,超聚变未上市，所以可以借鉴的标杆如上。 随着行业竞争的加剧，利润率的趋势不太乐观。 作为市场参与者，尤其是头部参与者，需要有较大幅度改变才可以保持行业利润率。 其次，白牌和ODM的崛起，进一步加剧了行业竞争态势。 随着互联网在近年来采购策略的变化，通过OEM/ODM/JDM共同参与竞标，并通过BUY-SELL,AVAP等采购 方式进一步降低采购成本。 大量白牌厂商-比如华勤，记忆，立讯，已经被立讯收购的闻泰制造业务，云尖信息等参与投标，传统的 OEM比如浪潮， H3C，超聚变，联想集团，中兴通讯面临来自国内ODM低成本策略的竞争。 P.S-台系的工业富联，英业达等暂时不列入。 整个行业的竞争方向比汽车，新能源确实好不到哪里去，同质化严重的市场——单一的依赖整机业务获得市场和资本的 认可的 难度非常大，企业需要破局和找到新的业务模式和发展。 最后，是服务器的部件等技术趋势因素。英伟达开始将CPU+GPU 集成到SOC模组，华为昇腾一体机当然没得选， 海光既有CPU，也有DCU，当然有能力去集成SOC模组，然后销售给下游系统厂商。 目前intel,AMD 自然会坚持CPU单独销售的市场策略，而借AI快速成长的后来企业，比如英伟达，华为，包括海光 希望采用全新的商业模式和商业策略去获取市场领先，改变行业发展态势。 当然中国服务器整机厂商是多元化的，市场客户也是多元化。 哪一种模式会在中国市场上获取最大的市场，还需要市场验证。 毋容置疑的是，单一业务模式，单一商业模式，单一产品线，高度集中的客户群，在服务器行业一条道走到黑， 在市场需求下行区间，会遭遇重大的经营风险。 服务器行业当下处于行业扩展期，未雨绸缪，未来才可以在市场立于不败之地。

前篇文章中 『服务器散热效能不佳有解吗？』 提到气冷式的服务器其散热效能对于系统稳定度是非常重要的关键因素，同时也说明了百佳泰对于散热效能能提供的协助与服务。 本篇将为您延伸说明我们如何进行评估，同时也会举例在测试过程中发现的问题及改善后的数据。 AI服务器的散热架构三大重点： GPU导风罩：尝试不同的GPU导风罩架构，用以集中服务器进风量，加强对GPU的降温效果。 GPU托盘：改动GPU托盘架构，验证出风面积大小对GPU散热的影想程度。 CPU导风罩：尝试封闭CPU导风罩间隙，集中风流，验证CPU降温效果。 我们会先与您讨论现况，并实际确认散热架构后，将开始进行温度监控的热电偶布点，完成布点后，开始执行加压程序及温度数据的收集。加压过程中会有不同部件的加压(ex. GPU or CUP)及加压的程度 (ex. 30%~100%)，同时也会尝试对风扇的转速控制或制造风扇的故障来模拟各种情境以收集相关的数据做分析，以确保服务器在遇到突发状况时仍能够保持散热的稳定性。 百佳泰针对此项目尝试了两个散热架构的数据收集，经过分析后确认散热架构1的表现较符合预期，测试结果如下图： 在数据收集的过程中，我们也发现了一个异常的现象，在收集PSU布点的电热偶数据中发现：温度的曲线并非是越靠近中心温度越高，有两个点呈现相反的状态。经过分析、与客户讨论后找出其实际原因是因为热风回流所导致，而发生的地方就是在PSU附近的机壳侧面或缝隙。数据数据及过程如下： 改善前PSU温度异常 : 靠近核心的Temperature_2温度 竟低于 外侧温度 Temperature→ 可能的原因为机构设计导致积热/热回流等散热问题 改善后系统PSU温度正常 : PSU核心Temperature_3温度 靠近核心的Temperature_2温度 外侧温度Temperature_1 百佳泰对于服务器散热架构的评估服务有丰富的经验及相关的能力，能够协助客户尽速完成各种架构的评估及最终方案的选定。同时，百佳泰亦建置下列各种不同热负载的Walk-in Chamber，能满足各类型的服务器进行散热架构评估。 13KW Walk-in Chamber Temperature Range: -20 ℃ ~ 80 ℃ 20KW Walk-in Chamber Temperature Range: -40 ℃ ~ 150 ℃ 65KW Walk-in Chamber Temperature Range: -40 ℃ ~ 90 ℃

金融、人工智能（AI）、物联网（IoT）等行业对服务器的选择有特定的需求，以下是针对这些行业的一些关键考虑因素： 一、金融行业 合规性：确保服务器符合金融行业法规和标准，如PCI DSS（支付卡行业数据安全标准）。 安全性：高等级的安全措施，包括数据加密、防火墙、入侵检测系统和DDoS防护。 稳定性：金融交易需要高度可靠的系统，选择具有高可用性和故障转移能力的服务器。 性能：快速的交易处理能力，选择高性能CPU和低延迟内存。 数据备份：定期备份和灾难恢复计划，确保数据安全。 二、人工智能（AI） 计算能力：AI和机器学习需要大量的计算资源，选择具有高性能GPU的服务器。 存储性能：AI训练需要处理大量数据，选择高速存储系统，如SSD。 可扩展性：AI项目可能需要不断增加计算资源，选择易于扩展的云服务或硬件。 数据隐私：遵守数据保护法规，确保客户数据的安全和隐私。 网络带宽：AI服务可能需要快速的数据传输能力，特别是在分布式学习环境中。 三、物联网（IoT） 连接性：IoT设备产生大量数据，需要高带宽和大量连接支持。 实时处理：IoT应用需要实时数据处理能力，选择低延迟的服务器。 可扩展性：IoT设备数量和数据量可能迅速增长，选择可扩展的服务器解决方案。 安全性：保护IoT设备和数据不受攻击，实施强安全措施。 地理位置：根据IoT设备分布选择地理位置优越的数据中心。 四、通用考虑因素 服务水平协议（SLA）：确保服务商提供的SLA满足业务需求，包括正常运行时间、性能和支持。 成本效益：评估总体拥有成本（TCO），包括硬件、软件、维护和电力成本。 技术支持：选择提供24/7技术支持的服务商，确保快速响应和问题解决。 硬件规格：根据具体应用需求选择合适的CPU、内存、存储和网络接口卡（NIC）。 虚拟化/容器化：考虑使用虚拟化或容器化技术提高资源利用率和灵活性。 以上是金融、AI、物联网行业选择服务器的考虑因素，希望能帮助到大家参考！