數字經濟已成為推動產業向前邁進的關鍵驅動力，而數據作為企業數字化轉型過程中的核心資源，也被提升到了新的戰略高度。各行各業都在圍繞數據的採集、存儲、分析、運營等環節深度挖掘，試圖從中發現更大的商業價值。此時，作為數據資產堅實底座的基礎設施，也在面臨着設計重塑，多元算力的異構性、高效的內部互聯技術、綠色的運行能效，無不在考驗着基礎設施提供商的實力。
從國家政策層面來看，新基建中所包含的信息基礎設施和融合基礎設施明確了以雲計算、大數據、物聯網、AI等為代表的核心技術，與行業應用場景深度融合的必要性。尤其是在後疫情時代，率先跨入數字化創新的企業無疑跑上了快車道，藉助智能化運營和自動化服務“轉危為機”，構築了可持續的價值鏈。隨着這些數字化技術與業務聯接得愈發緊密，IT基礎架構的升級迭代也為服務器市場貢獻了更高的增速。
根據IDC公佈的2020年度全球服務器市場報告，x86服務器市場出貨量和銷售額分別為1180.6萬台和825.9億美元，同比增長1.8%和3.2%。其中，中國市場銷售額208.2億美元，同比增長17.7%，是全球增速5.5倍。供應商方面，戴爾、HPE、浪潮分列全球市場前三，其中浪潮出貨量市場佔有率為9.9%，同比增長14.9%，是主流廠商中增速最快的。
數字化轉型加速IT基礎設施創新
透過數據趨勢可以看到，中國的數字化水平與IT基礎架構的領先性是相得益彰的。為何這麼説？一個顯著標志是，疫情之下催生的各類數字化協作方式不斷湧現，在線教育、遠程醫療、線上辦公、電商直播，以及生產流程中的智能製造迎來場景爆發，各行各業的企業紛紛藉此構建“數字化護城河”，並且大幅提升了對IT基礎設施的投資預算。IDC預測，到2024年將有超過50%的IT開支用於數字化轉型和創新。
既然説到應用場景是IT支出的背後推手，那麼就不妨看看行業中的業務痛點是如何刺激計算設備升級的。首當其衝的可能就是醫療行業，這也是站在抗疫最前線的領域。醫療信息化建設已經持續多年，智慧醫療帶來的業務激增和數據爆發使得傳統的通用服務器一時間難以為繼，不僅會遇到大內存數據庫需求帶來的挑戰，還會被突然增多的虛擬化需求所困擾，多核心、大帶寬、低時延、高可靠成為必選項。
製造業是衡量國家綜合實力的重要體現，而汽車製造則被譽為現代工業皇冠上的明珠，也是產業數字化進程中對智能製造需求最為迫切的領域之一。通常，汽車製造在初期的研發設計就要消耗大量的計算和存儲資源，更不要説部件選配、整車佈置、驗證測試等環節，有時從零部件到子系統、再到整車要耗時數月甚至數年，期間所涉及的數據規模和數據複雜度也非常巨大，甚至要以百萬量級來計算，測試頻率也會超過千次。
因此，汽車製造環節一方面對服務器的長時間連續作業能力有着更嚴苛的要求，另一方面由於CAE等技術的廣泛應用，對結構力學、風阻、風噪、衝壓分析等因素的模擬仿真對於服務器的性能也有着更高的要求，選擇高算力的設備可以顯著降低新車的平均研發費用，有效降低驗證成本，加速新車的研發進度。與此同時，高密度的運算負載對數據中心的網絡互聯也有不少考驗，這就需要服務器節點的CPU、I/O性能要調整到最佳狀態。
在政務方面，要加強數字社會、數字政府建設，提升公共服務、社會治理等數字化智能化水平。作為典型政務應用，税務平台的大數據分析類計算場景，對於系統計算資源、穩定性、流暢性和擴展等方面有更多的要求。考慮到税務系統較為複雜，橫向涉及的業務線較多，數據容量、數據類型發展較快，高效可靠的算力支撐成為首要問題，性能、吞吐量、容錯冗餘都要提供持續保障。
類似的行業需求在工業、金融、教育、能源等領域比比皆是，越來越複雜的業務場景也使得服務器產品在設計時要更加體現差異化和能力聚焦，計算平台要從過去的通用計算走向專用場景，智慧計算、邊緣計算等新需求成為驅動服務器市場增長的長期動力，更強大、更可靠、更易用、更節能的計算基礎設施勢必會成為主流。
開啓算力創新之旅
當然，在算力性能大幅提升的同時，能耗問題也不容忽視，特別是在國家提出碳達峯、碳中和目標的大背景之下。要知道，全球數據中心一年的能耗總和可以達到3000億千瓦時，相當於30座核電站一年的發電量。而服務器作為數據中心的三大基礎IT設施之一，整體功耗能佔到數據中心總能耗的40%-50%。在超大規模數據中心紛紛落成之時，綠色可持續發展勢在必行。
不過，要想在不損失性能的基礎上有效控制能耗並非易事，不僅要在處理器、電源、風扇的硬件設計上做足功夫，還要在軟件控制上有獨到的經驗，例如通過智能調控技術對服務器進行部件級別的精確監測、根據業務負載壓力自動監控資源使用情況等等。據瞭解，某款採用智能調控技術的浪潮服務器單台一年可節約近千度電，基於最新智能調控技術的百萬台量級數據中心，一年可節約近10億度電。
由此可見，計算性能、組件互聯、綠色節能、自動化運維已成為新產業變革中，推動算力基礎架構升級的核心要素。以5G、物聯網與邊緣計算場景的應用為例，快速增長的網絡流量和非結構化數據不僅需要多CPU之間的互聯延遲更低、吞吐量更大，還要結合軟硬件設計提供全方位的安全性。
此外，服務器自動化運維、智能管理的引入也能夠讓企業在獲取數據實時分析能力的同時，削減人力運維成本，降低可能出現的人為錯誤而導致宕機等問題出現。對於那些響應精度以毫秒計、存取過萬次的業務來説，除了計算對CPU、讀取對內存、網絡對I/O等方面的要求，智能化的管理也讓企業在進行數據決策時省去了後顧之憂。
如今，智慧計算正舉勢而來，數字經濟所孕育的產業價值也為各行各業的企業提供了新的機遇，而要想在這個充滿不確定性的時代勇立潮頭、跨越算力鴻溝，唯有堅守匠心，尋找算力基礎架構的創新之道。
4月8日，浪潮即將全球發佈全新M6服務器產品，作為智慧計算領導者，浪潮在這個變革的時代將交出一份怎樣的答卷，讓我們拭目以待。
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