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计算密度更上一层楼,戴尔AMD服务器再刷世界纪录

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近日,一位摄影师在废弃北极气象站拍摄的一组照片,在网上引起了热议。

照片显示约有20只瘦弱的北极熊在饥饿的驱使下“占领”了这块废弃区域,临时安家并伺机寻找食物。

不断融化的北极冰山

在全球平均气温持续升高下,北极冰川逐渐融化,海豹、鱼类等食物随之减少,缺少浮冰的北极熊无法出海捕食,被迫前往海岸地区寻找食物、哺育幼崽。

对此,我们应该怎么做呢?

降低碳排放,推动绿色可持续发展!此乃当务之急。

以科技领域为例,2021年,我国数据中心能源消耗达到2166亿千瓦,比2020年增加了44%,占全社会用电量的2.6%,二氧化碳排放量约1.35亿吨。

基于此,我国对数据中心PUE值进行了严格限定,根据“东数西算”工程要求,西部地区数据中心集群与超大城市及东部沿海地区需要将PUE分别控制在1.2及1.25以内。

云服务及企业级用户面对如此严格的约束,面临着巨大挑战。

与此同时,为了满足用户需求同时降低碳排放,IT硬件厂商们也开始在产品设计等方面煞费苦心,更高能效比、高密度、智能化的服务器纷纷亮相,为保护环境做出自己的努力。

AMD第四代EPYC再次刷新性能世界纪录

2022年11月,AMD正式发布了基于“Zen 4”核心的第四代EPYC处理器,业界首次为单颗处理器设计了96颗高效能x86处理器核心,实现了更高的性能与能效。

第四代AMD EPYC处理器引入了DDR5内存和第五代PCIe支持,提升了AI和ML应用程序的执行效率。此外,它还支持CXL1.1+从而具备内存可扩展性,可以帮助企业级用户实现更大的内存内工作负载容量的需求。

在AMD公布的首批生态系统合作伙伴中,戴尔占据了重要位置,其同步推出的4款搭载AMD EPYC处理器的服务器将性能提升至全新的高度,帮助用户构建更高计算密度的基础设施,从而为海量的数据中心减少成本并降低能耗。

戴尔新一代PowerEdge服务器,为用户提供更高动能

近两年,我国对碳排放有了愈发严格的要求,作为持续处于增长态势的数据中心也成为了重点监管目标。更低的PUE值给超大规模数据中心建设提出了新挑战,云服务商、互联网及企业级用户更期望服务器可以提供更高的计算密度、丰富的冷却方式及更智能化的管理。

基于此,戴尔采用第四代AMD EPYC处理器的新一代PowerEdge服务器诞生了。与上代产品相比,新PowerEdge服务器内核数量提高了50%,整体系统性能可提升121%,其中2U与1U服务器前端驱动器数量分别增加了33%和60%。

全新一代AMD EPYC处理器采用了多种新技术,支持VNNI、BFLOAT16和AVX-512 9256指令集来提供更高的性能,从而为AI推理、训练和HPC工作负载加速。此外还有DDR5、PCIe 5.0、CXL、EDSFF-E3等技术,进一步提升了服务器的综合能力,对于内存密集型和IO密集型应用场景具有更大价值。

在戴尔新推出的这四款AMD EPYC服务器中,PowerEdge R7625是非常亮眼的一款,事实证明,这个2插槽、2U的平台实现了72%的SAP内存数据库加速,超过了所有其他2插槽和4插槽的服务器,并创造了一个新的世界纪录。

PowerEdge R7625配备了两颗96核心的AMD EPYC处理器,支持DDR5内存和PCIe Gen5,使其在虚拟化及数据库等应用方面表现出色,可将内存数据库的处理速度提高72%以上,是数据中心里的主干型服务器。

第二款是PowerEdge R7615单路2U服务器,特点在于兼顾性能与高扩展性,增加了33%的磁盘扩展空间,极大提升了存储密度,能够以更小的数据中心占地面积完成更多地工作任务。同时,PowerEdge R7615可显著加速AI工作负载,并在AI基准测试中创造了新的世界纪录。

随着应用的不断发展,我们看到越来越多的领域开始广泛应用到高性能计算,从气象、石油勘探、科研逐渐拓展到智能制造、AI、网络安全、医疗等。而此次戴尔推出的PowerEdge R6625就是这样一款产品,它采用了超高密度的1U双路设计,在性能、灵活性和计算密度方面都表现出色,非常适合构建高性能计算平台。

值得关注的是,戴尔PowerEdge R6625为HPC提供每个通道1个DIMM的设计,可以实现更高的内存性能,并更好地实现集群横向扩展。虽然为1U设计,但其依然可支持多个GPU,为用户应用提升VDI能力。

最后一款是戴尔PowerEdge R6615单路1U服务器,其主要面向普通数据中心应用部署,在高计算密度的同时也能够帮助用户降低总体拥有成本。

此外,戴尔PowerEdge R6615针对远程及分支机构应用场景,还可支持高并发和低延迟的VxRail和高密度Azure Stack HCI,进一步拓展了应用范围。

高效散热打造更高计算密度

仔细观察不难发现,此次戴尔推出的这几款基于第四代AMD EPYC处理器的PowerEdge服务器显著的特征就是高密度。也正是得益于前所未有的高密度设计,让PowerEdge AMD服务器可实现5:1地替换前两代服务器,因此可以在大幅度提升数据中心密度的同时降低能耗,有效降低企业碳排放。另外,通过戴尔Power Manager还可监控设备碳足迹。

与此同时,高密度的设计也给服务器散热提出了更高要求,此次戴尔赋予了PowerEdge AMD服务器更强的散热解决方案。通过设计,戴尔简化了服务器内的气流通道,将适量的气流导向需要的位置;新一代的风扇则能够有针对性地为CPU、GPU等高能耗芯片提供风量控制,并可通过iDRAC GUI进行管理,更加精准。

如果用户对数据中心PUE值要求更高,那么则可以选择液冷散热方式。目前戴尔的新一代服务器可以支持冷板式液冷(DLC),可将冷却空气相关的能源成本降低45%,单机架支持处理器核心数量可再提高25%,支持两倍于风冷核心数量,仅需通过扩展现有风冷架构即可实现,延长了传统数据中心使用周期。

针对用户需求,戴尔科技也提供了单向与双向浸没式液冷解决方案。

服务器让业务更高效

在当今这个智能化的时代下,服务器不再是单纯的IT硬件,而是驱动企业业务增长的重要基础设施,它逐渐开始走向绿色节能、高密度、智能化。

十几年前,企业级用户谈论非常多的是云计算、大数据,更加关注如何构建大规模的数据中心。时至今日,关注重点则开始转向了AI、应用和管理。

举个例子,如果你是一位数据中心的运维管理人员,面对分布在不同地点的上千台服务器,需要进行基础维护、数据迁移及虚拟机管理,是不是会感觉无所适从呢?

所以,服务器的智能化管理工具就将派上用场,也能够助你解决一道道管理难题。CloudIQ是戴尔推出的一套综合管理软件,在服务器领域拥有极佳的口碑。无论服务器在本地还是上千公里外的数据中心里,CloudIQ都能够将其统一纳管,并可提供全面的服务器视图。它还可以对服务器性能、功耗等进行调整,还能够管理、识别僵尸虚拟机,自动将其关闭,从而为用户节省电能。

现如今,CloudIQ已经集成了主动监控、机器学习和预测分析技术,搭配iDRAC9可以实现非常精准的远程访问、部署、配置及遥测CPU、GPU等服务器组件。

此外,在能源管理方面戴尔有强大的OpenManage Enterprise Power Manager 3.0,能够实时地进行监控、管理,生成碳排放报告,及时掌控碳排放总量。

基于这些先进的管理工具,戴尔PowerEdge AMD服务器能够帮助用户在愈发的PUE限制下构建起可控的绿色数据中心,并进一步实现智能化运维。

通过零信任掌控系统安全

在刚刚过去的2022年里,我们看到了多家全球化企业遭遇了黑客勒索,数据及经济损失严重,也给IT系统的安全管理敲响了警钟。

如何才能够最大限度地保障系统安全呢?

其实在这方面戴尔一直都是先行者,其推崇的零信任架构已经帮助很多企业保护了核心数据。戴尔从整个供应链、服务器的部署维护,包括服务器的生命周期,及在使用的过程中,全都基于Zero Trust(零信任)。

在服务器使用过程中,通电后BIOS加载、操作系统的启动、运行等步骤,全部都需要基于验证来确保每一阶段的安全,从而减少受到攻击的几率。同时,基于戴尔PowerEdge AMD系列服务器,还可提供AMD Infinity Guard安全技术,这使其能够做到更高的安全等级。

AMD Infinity Guard是戴尔PowerEdge AMD服务器上一套先进的安全工具,能够对物理层和虚拟层进行保护,加密密钥数量提升至上代产品的2倍,可通过加密实现数据在本地、云端及存储中的安全。

用绿色“点缀”数据中心

作为IT领域的“节能先锋”,戴尔多年来一直在推动绿色发展,此次更是使用了35%的回收塑料来制造新一代PowerEdge服务器,如闩锁、空气罩和外壳等组件。

为了减少包装的使用数量,戴尔还推出了多重包装运输解决方案:将4台服务器安置于一个包装箱内,相对于单台服务器独立包装,这将明显减少包装纸箱、塑料及印刷所带来的材料消耗。

此外,新一代PowerEdge服务器变得更加“素颜”,因为它的面板、硬盘托架和背面把手上不再涂装油漆,将环保进行到底。


在过去的6年时间里,戴尔服务器一直在全球保持领先,这都源于戴尔多年来在产品、解决方案等方面的持续投入。戴尔从1998年进入中国,扎根中国24年,将持续融入本地的IT生态,支持中国产业升级,助力经济高质量发展。在业务飞速发展的同时,戴尔也将进一步贯彻环保理念,推动高效能可持续发展。

AI时代已经到来,可以看到IT基础设施快速向高密度、高效率、智能化方向迈进,像戴尔这样的新一代PowerEdge服务器正在扛起重任,助力企业级用户加快实现数字化转型,从而在激烈的市场竞争中博得先机。

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本文由 计算杂谈 作者:云中子 发表,转载请注明来源!

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