導蕪湖長三角和林格爾慶陽天府重慶韶關張家口格爾貴安貴安蕪湖長三角和林格爾慶陽天府重慶韶關張家口格爾貴安貴安第一章云·數據中心P005P10P014第二章多元算力多核競技P022P024P025P026PChipletP029DP033P036ArmAP038CortexNeoverseP038ltraPArmvP044VNP045GravitonP048CMNP0ChipletP052P053P057●BlueFieldP058第三章服務器隨風入液P062UUP067 計算密度P067 P068第四章東數西算東南西北P081P3P085P087P2 P092 P096 P101 P101P1052021中國云數據中心考察報告CHAPTER1過去兩年，全球的數字化進程陡然加速，無論是抗疫阻擊戰還是經疫情壓測下，智能基礎設施顯示出獨特的價值，以前城市離不開的在多了一樣：數字化基礎設施。數字經濟與實體行業加速融合，也讓人們在被動融入數字化時代中深刻感知了未來，過去互聯網產品的應用通常從一線城市開始，循序漸進逐步擴展到二、三、四線城線上線下混合式辦公成為這兩年大家工作的常態。遠程工作者的人會議用戶規模已超2億。在線會議、網絡直播等形式已經深入到在統企業更多的工作負載遷移以及各種云原生應用程序開發，增加了對云服務的需求，與此同時，視頻數據、工業數據、個人和消費數據越來越多，相應的，承載應用的數據中心擴張加速，云服務商在至西北實地考察了八個超大規模數據中心，發表國內首個《超大規模云數據中心考察報告》，倡導并發掘支撐互聯網和云計算高速發大規模數據中心作為數字經濟的底座，在國家數字化發展中承擔重戰略決策時，我們的足跡已遍布8個樞紐節點，走訪考察的區域逐PI34%35%現可持續發展成為數據中心行業面臨的重要課題。我們持續關注超大規模云數據中心自身創新迭代升級，在減少碳排放、加大可再生能源使用、促進循環經濟等方面不斷努力，低碳、智能、可持續發展成為高價值數據中心的重要參考指標。同時我們從基礎設施和業務環境、業務應用等不同角度解讀智能架構和應用場景，不斷探索、AI、5G、邊緣計算等新技術的落地啟動的“東數西算”年起，加速數字化以及發展數字經濟成為大多數國家應對疫情、提流媒體、遠程協作、智能傳感器和其他數字技術，以此來消除疫情基礎設施服務上的支出超過500億美元，比2020年第四季度增長這組數據也從側面反映出全球數字化進程一路狂飆，與此同時，中建設期，政企行業不斷提升數字化轉型速度，增強數字化“智”理從國家層面，發展數字經濟，已經成為中國經濟戰略的重中之重。653.6億+42.3%653.6億+42.3%事實上，無論是千萬級人口的大城市還是地級、縣域城市，數字經設完善電子政務公共平臺(《國家電子政務“十二五”規劃》)開始，我國政務云發展經歷了多年的探索階段，尤其在新冠肺炎疫情滲透，提供基礎設施、支撐軟件、應用功能、信息資源、運行保障和信息安全等綜合性電子政務服務。同時，政務部門業務應用系統向云計算服務模式的電子政務公共平臺遷移，并嘗試在此進程中拓PI在傳統企業需求推動下，云服務商基于新應用戶提供更多產品和新服務模式的選擇，改善在四五線城市加速上云的進程中，云計算客戶群呈現出多元化趨勢，以往游戲、電商、視頻等主要面向消費人群的業務助推了公有云服務市場的騰飛；現在，從田間地頭到工廠流水線，從地下軌道到城市基建，政府、醫療、教育、制造等諸多傳統行業感受到云計算對業務數字化升級的高效便利，尤其新冠疫情刺激下，加快了內部署軟件，將一些需要最新技術支持且部署困難、運維復雜、不便在數字化轉型的進程中，企業希望激活積累的歷史數據，通過數據驅動業務全流程的數字化。但對那些還不具備完備數據處理平臺的企業來說，沒有能力構建起自有的、可用于收集、存儲、管理、處理和分析海量業務數據的系統，再加上企業業務變動常帶來大數據處理資源需求的頻繁變動，部署復雜度及維護難度就會成為路障。因此，相比克服諸多障礙構建一套大數據分析平臺滿足實時、穩定、準確的大數據處理需求，更多企業愿意選擇大數據云服務方，讓數據分析更加簡單化和自主化。大數據服務平臺強調的是海量數據分析的能力，在云基礎設施之上，云服務商構建出完整、靈活、易擴展、能適配不同類型數據以從數據的存儲、傳輸，再到計算和處理都能針對這些軟件而充數據庫提出了更為全面的要求，為了滿足不同類型數據的存儲和訪問需求，國內云服務商也推出多款關系型數據庫服務組合。功能數據解決方案，滿足不同用戶在數據應用上的多樣化和差異化需求，幫用戶屏蔽掉后臺軟硬件堆棧的復雜度，讓他們只需關注數據、數據應用與業務需求的結合，無需擔心其基礎設施的構建、管因為人工智能需要海量的計算資源和存儲空間，再加上非結構化數沖擊，很多特定計算任務開始涌現，且需要在并行度、吞吐量和時的提供人工智能解決方案，不斷向企業客戶提供有關自然語言處理 (NLP)、語音識別、視覺搜索、圖像識別及文字轉語音等方面的業開發人員也越來越傾向于將人工智能和機器學習集成到他們的云由于傳輸至云端的數據量增加，基于機器學習的自動化解決方案會變得司空見慣。接下來，企業就應該思考如何使用云來生成、應用機器學習或深度學習算法，并將其用于各種數據流，包括公開的社交媒體數據、海量的傳感器數據和音視頻、圖像數據，從而開發出音視頻服務是這兩年熱度最高的應用服務之一，白熱化的市場競爭播帶貨等單向廣播到后來遠程會議等實時雙向互動，音視頻服務不僅向傳統行業滲透，甚至在城市治理中也得到應用，視頻監控、視頻會議、實時音視頻(RTC)、視頻存儲、媒體處理、視覺智能及數據智能等場景逐步落地，這些都考驗著云服務商的音視頻能力和網絡、計算資源的整合能力，一定意義上也在體現了云服務商在大數這僅僅是幾個典型的云應用服務模式，當云計算的客戶主體、主體云原生帶來的不僅僅是應用的云上部署，而是意味著開發模式、系統架構、部署模式、基礎設施、組織文化等一系列的自動化、敏捷化演進和迭代，云原生成為企業數據中心未來的主中國的云計算與實體經濟更加緊密結合，從互云原生帶來的不僅僅是應用的云上部署，而是意味著開發模式、系統架構、部署模式、基礎設施、組織文化等一系列的自動化、敏捷化演進和迭代，云原生成為企業數據中心未來的主中國的云計算與實體經濟更加緊密結合，從互聯網向金融、制造、醫療等傳統行業滲透，助隨著企業用戶上云速度加快，面對公有云、私有云和混合云等新型動態環境，也開始通過新的云原生方法開展工作，云原生降低開發成本，快速迭代、自動部署、獨立高效的價值凸顯，以應用為中心和數據驅動型創新的主要途徑，從應用架構、基礎設施、安全、運維等層面進行了更為深入的云原生化改造，云原生帶來的不僅僅是應用的云上部署，而是意味著開發模式、系統架構、部署模式、基礎設施、組織文化等一系列的自動化、敏捷化演進和迭代，云原生在行業云領域，2021年是全國醫保數字化建設的大年，整個系統建設采用全新的模式來實現，醫保云成為國家解決全國性的數據打通的最好的手段，各省地市的醫保云都與國家總局的醫保云平臺對接，整體業務完全采用平臺化，全面分層解耦，這在傳統數據平臺在自主可控的大潮推動下，算力成為了企業發展的核心助力之一。基礎設施的技術架構迭代中，中國“芯”力量開始登上舞臺，國產技術的成熟度和應用程度正多樣化的應用和部署模式促使云服務商的基礎架構升級換代。在過去很長的一段時間里，基于x86的通用計算基本上能滿足計算的訴求，但隨著場景化應用增加，一些特定場景對計算能力的要求或者足夠的市場，顯然通用計算難以滿足其效率需求；與此同時，企業為尋求更加敏捷、靈活和高效的應用開發模式，以加速應用的創新和快速上市，如容器、微服務和DevOps，這些應用開發模式拉近了業務和計算平臺之間的聯系，應用開發團隊將定義基礎設施的性無疑，更快的計算，更靈活的基礎平臺是云服務商創新的基石。因此也催生為編解碼、視頻處理優化的新型計算單元或處理器，在底PU景對異構基礎設施的實際需求，在功能、性能、可靠性、安全性等力等行業應用落地速度加快，為網絡信息體系建設提供完全自主可控的基礎支撐環境。國產化云采用自主和安全的架構體系搭建，從底層芯片、服務器的底層硬件與操作系統、數據庫到云服務的全棧打通，整合集成、監理、運維、安全、項目管理等服務，既滿足行業的數字化升級需求，還有效保證國家和企業云服務的安全性和可在自主可控的大潮推動下，算力成為了企業發展的核心助力之一?；A設施的技術架構迭代中，中國“芯”力量開始登上舞臺，國產45%33%25%當云計算的練兵場不斷擴大時，反過來，客戶需求的多樣性也促使云服務商的技術更迭加快，基礎架構和數據中心就是數據和代碼存不僅象征著云服務廠商的硬核實力，也是業務規模發展到一定程度的必然，云服務廠商有意愿有能力根據自身業務發展需求，更有針對性地打造和優化自己的產品，通過規模化、定制化能力支撐各項h業使用的超大規模(hyperscale)數據中心數量持續快速增長，以國依然是數據中心數量最多的國家，位居第二的是中國，增長速度占全球市場的三分之一，并且繼續以比北美或歐洲、中東和非洲地區(EMEA)市場更快的速度增長。在亞太區，來自云基礎設施服務里云、華為云、騰訊云，大中型云服務商的競爭中，基礎設施的承當現實世界正在加速虛擬化，虛擬世界也在加速現實化時，元宇宙不只是復制一個孿生的數字世界，而是創造一個與現實同步且價值共享當現實世界正在加速虛擬化，虛擬世界也在加速現實化時，元宇宙不只是復制一個孿生的數字世界，而是創造一個與現實同步且價值當現實世界正在加速虛擬化，虛擬世界也在加速現實化時，元宇宙不只是復制一個孿生的數字世界，而是創造一個與現實同步且價值共享數字世界有多高效，可能也就有多脆弱。安全問題近些年變得愈演愈烈，勒索病毒與黑客攻擊無時無刻不在進行。受新冠疫情流行和全球數字化進程加快的驅動，一定程度上因網絡開放度的提升和接2021年美國最大的成品油管道運營商科洛尼爾管道運輸公司 油、柴油等燃料供應受到影響，最后公司無奈支付了500萬美元的 而從云平臺的角度，通過對計算、存儲、網絡、安全、基礎軟件等揮云計算的優勢，最終為應用提供安全可靠、高性能、通用、靈活PI通和數據安全的平衡方面，云服務商開始探索數據治理的新理念和以數字中國萬里行考察的數字大理蒼洱云平臺為例，該平臺通過物理安全、硬件安全、系統安全、虛擬化安全建設，聚焦云平臺安全監控和安全運營、身份訪問控制和全鏈路數據保護，采用自主可信數據中心不僅是算力的聚集地，還是數據應用的發祥地，更是企業G通常數據運算和存儲需要龐大的數據中心支持，而數據中心建設又心考察報告》中提到，數據中心的制冷、供電與網絡之間的目標往往不一致，甚至有些對立：能源、冷源條件更好的地方通常遠離大城市，但是大城市的網絡條件又最好，因為互聯網和云計算都是為 有別于歐美等國，一條“胡煥庸線”將中國分為東南、西北兩個稟賦截然不同的區域。東部地區算力需求大、供給相對不足；西部地林格爾期間發現，越來越多的云計算服務商將大量數據存儲、離線數據分析向西、向北轉移，除網絡游戲、電商交易、在線支付等對網絡時延要求極高的業務外，在西部建設數據中心可以有效降低運肅、寧夏等地啟動建設國家算力樞紐節點，并規劃了10個國家數據中心集群，意味著“東數西算”工程正式啟動。從國家戰略、技術發展、能源政策等多方面出發，將算力資源提升到水、電、燃氣等基礎資源的高度，統籌布局建設全國一體化算力網絡國家樞紐節點，在實現數據中心一體化協同創新的要求方面，給出了高質量的解決方案，助力我國全面推進算力基礎設施化。這意味著，持續優數據中心作為數字經濟也意味著數據中心的碳排放具有顯著的“乘數效應”，雙碳目標促使租戶及云服務服務商做首次被寫入政府工作報告。同時，低碳與可持續發展也成為高價值可預見的是，數字經濟的蓬勃發展，云服務商的業務規模擴大，必將帶動數據中心市場的快速發展。如果僅僅從數據中心的絕對二氧化碳的排放來看的話，數據中心并不屬于一個高碳排的行業，為什么數據中心的可持續發展如此重要呢？數據中心作為數字經濟的底座，所有的應用都會基于底層的數據中心，這也意味著數據中心的碳排放具有顯著的“乘數效應”，雙碳目標促使租戶及云服務提供商做出轉變；另一方面，可持續發展是企業提升未來核心競爭力的主要途徑。數據中心最大的特性就是壽命周期很長，一座數據中心在具體落地中，數據中心的設計是一個多專業、多領域的復雜平衡的事情，在目前的大背景下，技術架構會變得更多樣，規劃設計會變得更加精細，當然需要將可持續發展理念納入選址過程、優化供配電和制冷架構、通過數字化工具規劃設計流程、選擇綠色低碳的行業加速發展的技術應用趨勢下基化的應服務商創新的基石。而在“雙碳”和從減排者，對持續”和“環境的可持續”雙重心考察報告I總論2021中國云數據中心考察報告CHAPTER2x6陣營在數字經濟時代，數據成為新的生產要素，圍繞數據處理分析的計算能力成為新的生產力，廣泛應用于千行百業的智能轉型升級中。我國的云數據中心作為數字化基礎設施的核心節點，得到了新基建、雙碳、東數西算，每年都有新熱點，背后的指導思想則是足客戶多元化細分場景的需求，都與效率有著密不可分的關系。相廣泛認可，并根據自身業務發展針對性的定制和優化。與此同時，在自主可控的大潮推動下，中國“芯”力量正在崛起，產品的技術I多元算力國際數據公司(IDC)的2021年第四季度中國服務器市場追蹤報告也指出，中國用先后在AMD、蘋果、英特爾(Intel)參與或領導過多個大型芯片structionT2個邏輯核心使用。所以64核的AMDEPYC(霄龍)系列CPU，有Max一樣能提供128個(邏輯)核。孤立的來看，1個物理核出來個獨立的物理核，而且二者間的共2016年英特爾推出最后一代至強E5/E7(v4)，是其首批采用同期問世的第一代至強可擴展處理器(代號Skylake-SP)，最大熱設計功耗(ThermalDesignPower，TDP)率先突破200W(瓦)。隨后，英特爾轉產10nm不利，采用代工生產的AMD則在臺積不過，基于納米(nm)的傳統制程節點命名方法，已不再與晶體管實際的柵極長度相對應。在這種情況下，在不同供應商的制程之間單純對比納米數，并不能準確的反映實際情況。為了扭轉在宣傳上不利的局面，英特爾在2021年7月下旬公布了“公司有史以PII多元算力來最詳細的制程工藝和封裝技術路線圖”，改用“等效”的制程命于2022年上半年量產的第四代至強可擴展處理器(代號Sapphire半導體的制程工藝仍在進步，但已跟不上芯片規格提升的速度，所云計算供應商追求數據中心級別的規模和機柜級別的密度，四路和面以較高難度“堆CPU”的做法并不合潮流，雙路服和四路(4S)的市場一路降至不足4%，空出的份額被單路(1S)占據，這PI保證制造的良率，將一的晶片(die)分別生產、最后互連、封裝在一起UEE7時代的QPI(QuickPathInterconnect)到至強可擴展處理器的△第一代至強可擴展(XeonScalable)平臺就可以提供(可選的)第三條UPIPCIe處理器都采用單路方案。7nm制程的Graviton2和5nm制程的小的晶片(die)分別生產、最后互連、封裝在一起的做法，逐漸普I多元算力一種是對等均分，各晶片的成分一致，沒有角色之分。第一代EPYC處理器由4個包含核心及其Cache、片間互連的CCD(Core二代EPYC處理器，采用被稱為Chiplet(小芯片)的架構，由1個4個DDR(控制器)晶片和2個PCIe(控制器)晶片三面環繞，共PIetk微軟、高通、三星和臺積電，從領先的CPU供應商、代工廠到超AMD：新征程新方向市場份額迅速回升的背探索出了x86服務器市場份額迅速回升的背探索出了x86服務器市場份額迅速回升的背后，是AMD(再一次)探索出了x86服務器DEPYC號Naples)，與同時期的英特爾第一代至強可擴展處理器都是YC第一代EPYC處理器(7001系列)最多能提供32個核心，超過前兩代至強可擴展處理器。其核心價值并不在核心數略多幾個，而是由4個對等的晶片(die)構成，每個晶片包括8個核心及其CacheI多元算力 DDR存通道)，用于晶片間互e再通俗一點說，就是把(原本的)一個大芯片拆分成多個(互連的)但是，這種多晶片完全對等、全部直連的設計，在架構和制程上也PI這種7+14(nm制程)的1+8(數量)“大小芯片”異構組合，被稱為Chiplet(小芯片)架構。把CPU從單個完整的芯片拆分為多個不足的情況下尤顯重要。這種模塊化方法的另一個好處是，通過組InfinityFabric(圖中綠色線)也有所減少第一代EPYC處理器提供128個PCIe3.0通道，但在連接另一個CPU時，有一半的通道要復用為IFIS，結果單雙路配置能提供的設計足夠成熟，指標上又有明顯優勢，第二代EPYC處理器吸引來了很多重量級客戶，譬如騰訊云選用該系列CPU打造SA2實例，在2020年春節過后，支撐騰訊會議8天擴容10萬臺云主機，滿足疫情期間的復工需求。SA2實例的規格是主頻(基頻)2.6GHz、I多元算力PI有一個經得起考驗的整體架構作為基礎，接下來的完善和迭代也就順48核雖然不是核數最多的一檔，但單(物理)CPU也能提供90個有一個經得起考驗的整體架構作為基礎，接下來的完善和迭代也就順AMD也很清楚，與競爭對手相比，運行頻率是比較明顯的短板。7Fx2系列，字母F即代表Frequency(頻率)。這三個型號面向大數據分析和高性能計算(HPC)等需要高主頻、高性能的核心業務應有一個經得起考驗的整體架構作為基礎，接下來的完善和迭代也就CCD圍繞1個IOD的Chiplet(小計，主要的變化發生在CCD內部。I力看起來前端和Load/Store(載入/存儲)的貢獻是最大的，其中單元性能表現影響應該越大，當然訪問內存要涉及一個多層級的復PI助于提高緩存命中率，減少內存訪問次數，從讓每個核心可直接訪問旗艦款亦有廣闊舞臺。在2021年6月公布的高性能計算(HPC)助于提高緩存命中率，減少內存訪問次數，從讓每個核心可直接訪問I多元算力之間的接口采用銅到銅的直接鍵合，沒有任何形式的焊接凸點，極大的改善了熱設計、晶體管密度和互連間距，而且單位信號的能耗應用3DV-Cache的目的是提供盡可能大的緩存容量，所以雖然4位微控制器。安全協處理器運行一個安全的操作系統/內核，安全的片外非易失性存儲(如SPIROM)保存固件和數據，提供安全密x86服務器CPU里當個小配角，他們要的是廣x86服務器CPU里當個小配角，他們要的是廣分)。安全內存加密(SecureMemoryEncryption，SME)使用每V第一代EPYC處理器支持128個線程和16個密鑰，第二代擴展了態、加密CPU寄存器(SEV-ES)等功能。到了第三代，進一步增加PII多元算力如果說臺積電幫助解決CPU的制造問題，那么Arm：3A大作不過，這個靈活性的獲益者更多在于AMD自身。超大規模用戶如應商如Ampere(安晟培)要選擇適用的技術路線……Arm幾乎是服對亞馬遜(AnnapurnaLabs)、阿里巴巴(平頭哥)和Ampere這超大規模用戶如微軟，都曾積極的推動64位Arm進入年mCortexACortex弟里最追求性能的了，但畢竟不是面向服務器平臺的產品，不能放寬功耗限制去飆性能。于是，在PIArm手風琴”管道，因為根據指令長度不同，它可以在延遲敏感的情況下將第二預測階段與第一獲取階段重疊，將調度階段與第一發布階段重疊，將流水線長度減少到9級。AI多元算力數據中心市場的沖擊很大，因為所有人都看到以及這背后的機會。如果說之前的A72還只是在數據中心市場嶄露頭有能力在這個領域分一許多項目的成績翻倍，尤其是在標志性的機器學習項目中，成績接N到了它的巨大潛力和價值，以及這背后的機會。如果說之前的A72兩款分別來自云服務商和獨立CPU供應商的7nmCPU，都基于●DDR4-3200內存接口，(頻率)是一代的2倍；PI例類型迅速增多，包括但不限于通用型(M6g、T4g)、計算優化型(C6g)、內存優化型(R6g、X2gd)，部署的區域(Region)I力n頻頻率(GHz)最大頻率 (GHz)45~65PI全球前兩大和國內前兩大的公有云，都提 (VM)預覽版。至此，全球前兩大和國內前兩大的公有云，都提供TDP210W)最受歡迎，表現在云主機上為主頻2.8GHz、最大主頻尤其是對在乎性價比的用戶來說，可以花更少的投入獲得更好的性△Armv9帶來了多項創新I多元算力生態合作伙伴的共同努力下，經過數次產品迭的時間，在服務器市場礎上，著重升級了安全性、機器學習(ML)和Armv9：繼往開來機器學習(MachineLearing，ML)和數字信號處理(DigitalSignal心的內容。伴隨著異構應用的崛起，以機器學習為代表的人工智能 這項技術可以改善機器學習和數字信號處理應用的性能表現，有助)到2048b，從而允許向量的可變粒度為128b，這種變化并不會受到硬件平臺的影響。這就意味著，軟件開發人員將只需要編譯一到處運行”。同樣，相同的代碼將能夠在具有較低硬件執行寬度能因為將數據移入和移出芯片的過程耗電很大，盡可能多使用芯片內實安全問題近些年變得愈演愈烈，勒索病毒與黑客攻擊無時無刻不在進行。面對層出不窮的網絡攻擊問題，既需要網絡服務商、軟件PI△Arm機密計算架構(左)，Android11和OpenSUSE引入的內存標簽擴展技術(右)和服務器級處理器平臺增加了兩個核心IP：基于Armv8.x的性能巔峰NeoverseN2。Armv8強單核(縱向擴展)與多核(橫向擴展)方向。為此CCA引入了動態創建機密領域(Realms)的概念——這是一個安全的容器化執行環境，支持安全的數據操作，可將數據與 配。使用領域的優勢在于極大地減少了在設備上運行給定應用程序的信任鏈，操作系統在很大程度上對安全問題變得透明，也允許需在實際應用中，內存是非常容易被攻擊的一環，內存安全也一直成為行業的關注點，如何在內存安全漏洞被利用之前就能發現問題，e可在軟件中查找內存的空間和時間安全問題，將指向內存的指針和標簽建立聯系，并在使用指針時檢查這個標簽是否正確。如果存取超過范圍，標簽檢查就會失敗，從而可以在第一時間發現內存安全分別加強單核(縱向擴展)與多核(橫向擴展)方向。I多元算力E系列主要關注效率，在功耗和(芯片)面積的縮減上進行優化；N系列兼顧性能、功率、面積(PPA)，性能與能耗橫向擴展，可覆蓋HPCvv6中的一些功能。相關的改進包括取指帶寬加倍、加寬的指令解碼，更大的L2和L0store都會反映到芯片面積的開銷上。看名字就知道，NeoverseN2才是N1的繼任者。作為三大系列中的第一個“二代”，NeoverseN2在很多方面都是新的，包括借助5nm的加成，在保持相同水平的功率和面積效率的基礎上，PII多元算力I多元算力路配置。種阿里云第一款使用自研倚天710CPU的實例是通用型實例規格族超高性能。同時通過芯片快速路徑加速手段，完成存儲、網絡性能以及計算穩定性的數量級提升。”主要針對通用計算、云原生以及隆重推出Graviton3，也采用5nm制程，不過基于SPI的核心更“寬”，而不是增加核心數量或顯著提高運行頻率，來獲得I多元算力x86處理器的每個核心可以通過超線程技術提供2個線程；而對基于Arm的處理器來說，單核就是單線程，通過增加更多的核心來提供可以NeoverseN1來說，配套的互連方案是2016年9月底推出的CMN-600，支持8×8的網格拓撲，最多64個節點(交叉點)，每以同樣支持雙路配置的英特爾第三代至強可擴展處理器和AmpereAltra系列處理器為例，兩者都采用8×7的網格結構，具體布局雖CPU核心的節點均為40個。主要的區別在于，快速地從一個線程切換到另一個線程。 (x86的)超線程CPU核心在軟件看起超線程就實現了單個CPU上翻倍的虛擬●性能：(同一個物理核心中的)2個vCPU共享L1和L2Cache等資源，在多數情況下都不可能達到2個物理核心的性能，在某些re單位OCPU(OracleCPU)是不同的，即：C好的安全隔離以及所有核更為一致的性能表現，系統能隨著運行核I多元算力 O作為目前國內能夠提供最全CPU體系的廠家，飛騰的產品線包含了高性能服務器CPU、高能CPU以及高端嵌作為目前國內能夠提供最全CPU體系的廠家，飛騰的產品線包含了高性能服務器CPU、高能CPU以及高端嵌議從單路64核擴展到了8路512核。這也就意味著I多元算力達到了主流水平，可以應對云計算需求。當然作為國產平臺，飛騰S0也有自己的“獨門秘籍”，比如支持內存鏡像存儲可靠性增強及面向應用的安全增強技術，還可以避免幽靈(Spectre)、熔斷 (Meltdown)等漏洞的影響。提升明顯。根據飛騰研究院的測試數據：在整機性能方面，雙路的CtpmC桌面支持方面，雙路S、高可靠、高能效這五大核心能力，大幅提升政務云和大數據基礎設施底座的算力，還使飛騰平臺逐步具備了對算力要求更高的電信、金DPU與IPU云計算的技術內核是分布式計算，而分布的算力，需要高速的網絡連為一體。隨著數據量越來越大、網絡接口速度越來越高，把所有在網卡上增加算力資源(如處理器)，執行底層的數據處理任務，就得到了智能網卡(SmartNIC)。顯然，智能網卡可以卸載(Offload)用Mellanox(邁絡絲)的話說，這種架構是“以數據為中心” (Data-centric)?，F加速的智能網卡來了控制層面的加速，通過可編程的多核處理器和加速引擎、高性能網絡接口以及軟件棧的支持，實現了傳統計算與數據交互的分離，也更符合未來安全、高效、云原生的大規模計算應ox理器)的高度大力宣傳。一時間DPU成為新的流行，譬如Marvell載(數據處理)，仍由CPU控制；而IPU有控制平面，可以由自己步實現了控制層面的加速，通過可編程的多核處理器和加速引擎、高性能網絡接口以及軟件棧的支持，實現了傳統計算與數據交互的告I不過從宣傳的角度來說，上述定義并沒有得到嚴格遵守。以d可以是FPGA(FPGA也可以提供網絡功能，這個不討論)，也可以CPU勢是網卡速度越來越高，計算能力越來越強，可以CSPCPU運行客戶的軟件(上層應用)；讓CPU資源可以專心二、基礎設施功能的卸載，讓CPU更好的服務于應用。Facebook有一篇報告指出，在微服務的場景中，CPU有高達31~83%的時鐘周期花費在微服務功能上，而IPU可以接管這些煩瑣的“底層”U在計算單元的選擇上，通用處理器，也就是CPU，是目前市面上家x86處理器(Xeon-D，至強D)的例子，但在這個市場上，還是nmN核心，I多元算力追求性能、功率、面積(PPA)平衡的Arm平臺。一方面，網卡這個載體空間相對有限，對芯片面積和功率限制比較多；另一方面，BlueFieldUU英偉達曾在紅帽容器化平臺中進行過相關測試，結果顯示，通過將網絡相關的數據處理(如VxLan和IPSec等)卸載到DPU加速執下放到DPU，系統能安全穩定運行。零信任(ZeroTrust)是一種以安全性為中心的模型，基于以下思想：企業不應對其內外的任何事物授予默認信任選項，任何時候都需要不斷的校驗。從實際效果來看，零信任可以減下放到DPU，系統能平面的完全隔離，數據將無法進行穿透，保證安全性。如果主機遭署安全代理，企業不僅能獲得對應用程序工作負載的可見性，還能告I應用程序都可以完全向圖上的后續產品依然保這意DPU上運行的應用程PU開CUDA，BlueField系列升級和監控整個數據中心數千個DPU的編排工具，以及各種庫、API和日益增加的各種應用，如深度數據包檢測和負載均衡等。隨在不久的未來能不加修改地加速運行在BlueField-4DPU等后續產A與x86的兩強并立不同，更為開放的Arm出色的芯片產品(比如日本排名第一的超級計算機富岳同樣使用了Arm架構)。尤其據中心都已經嘗試使用Arm架構的平臺。信在今后的活動中，將會看到更多Arm平I多元算力2021中國云數據中心考察報告CHAPTER3服務器隨風入液lliamDlliamDNordhaus:“算力是設備根據內部狀態的改變，礎設施的使用效率，都會影響到云服務商的創新能力和盈利能力。作為算力基礎設施的核心設備，服務器承擔著計算的關鍵作用。程》一文中對算力進行定義中心IT硬件和軟件上的支出比增長了search中心IT硬件和軟件上的支出比增長了云服務商云基礎設施支出(含服務器、存儲、網絡、安全、軟件)云服務商云基礎設施支出(含服務器、存儲、網絡、安全、軟件)20%。云服務商繼續對其數據中心進行大量投資，以滿足x市場的年第四季度中國服務器市年第四季度中國年第四季度中國服務器市年第四季度中國x86服務器市場收入規服務器市場出貨量同比增長6.9%，收入同比增長全年中國x86全球市場的報告I服務器△疫情爆發間接推動了中國服務器市場的增長(圖表來源：IDC)尤其是新冠疫情引發線上需求爆炸式增長，云服務商的服務器采購2021中國服務器市場增長的主要驅動力，排名前五的互聯網公司阿里巴巴、騰訊、字節跳動、快手、百度占據了互聯網市場70%當5G、云計算、人工智能、工業互聯網等場景漸次成熟，上層應用場景改變了底層硬件基礎，計算、存儲、網絡架構的迭代升級和調整融合，對服務器產品的形態提出了更高的要求，比如提升計算塊化和冗余設計簡化交付部署流程。1、多樣化場景化需求催生了“服務器定制化”，云服務商通過自研服務器豐富產品矩陣，覆蓋通用計算、異構計算、存儲，為云上一方面，在數字化不斷涌現的新場景中，定制化服務器可以使服務器特性與業務需求更加匹配，可以通過高計算密度提供高算力和能效比，也能針對應用環境優化為用戶節約成本，譬如定制版本的處理器可以選擇獨特的主頻與內核數量組合，在內核數量相當時獲得更高的主頻；另一方面，從新冠疫情爆發以來，云服務商不僅能夠及時滿足客戶需求。因此，云服務商以自研服務器為抓手，將新的技術應用于云服務器來適配云端業務場景，通過完善從底層到應用層的自研技術體系，不斷優化硬件基礎設施提升算力效率。2、2021年，從傳統的電腦到服務器，從芯到云，信創產業化進程，安全和計算正在深度融合。I在“數字中國萬里行”的實地考察中我們發現，信創服務器作為產業數字化的底層技術基礎設施，未來需求空間正全面打開。比如中國電子信創云基地主要服務于黨政、央企和金融客戶的數字化轉在云南大理蒼洱云數據中心，以PKS技術體系為基礎，部署的長城擎天DF723服務器均為“大理造、大理用”，基于Arm架構，采用國產化中文BIOS固件和操作系統，核心多、存儲容量大，支。3、在國家提出"雙碳"戰略后，低碳高效成為共識。根據應用場景和工作負載的不同，選擇適合的算力單元(如CPU和GPU)可以提高數據中心的能源使用效率，而算力需求更快速的增長也提高了機柜的功率密度，液冷技術將在未來幾年中獲得更多數據中心的2022年全面啟動的“東數西算”工程則在全國范圍內優化算力的布局，通過建設高效集約、普適普惠的新型基礎設施，推動計算力插槽(雙路)服務器占比一直在88%上下；插槽(雙路)服務器占比一直在88%上下；1U服務器能不能體現力(單柜功率)和制冷從也適用。但是，另一個大市場卻并非如此也適用。但是，另一個大市場卻并非如此報告I服務器U體現不出密度上的優勢這個供電能力可以支持16~22臺。大型互聯網和云計算公司偏好瑞北數據中心使用52U機柜，UCloud(優刻得)烏蘭察布云基地使通用服務器的典型布局，可以從前到后劃分為三大功能區域，依次是為維持服務器正常運轉的基礎，系CPU2U服務器在上述幾個部分，比1U或12個3.5英寸大盤(LFF)，1U服務器分別為10個或4個，CPU可以使用更為高大的散熱片，在風冷環境中能支持更大功多樣化、場景化需求促進了服務器定制化，在各種特定的場景中，通用服務器的面面俱到反而成為制約因素，而定制服務器可以根據明確的應用需求針對性強化一兩個方面，通過合理的取舍，優板”，在提升目標效率的同時，降低不上復工復學潮，騰訊會議在8天內實現100萬核的快速擴容，服務器資源全部SA2是騰訊云首款擁有完全自主知識產權的服務器，也是“騰訊第一款真正為報告I服務器云而生的服務器”。SA2是騰訊自研服務器品牌星星海的第一款產品(AMD通用2路)，該品牌隨后又推出了英特爾4路和2路(兩、片的總面積，CPU正上方的主散熱片通過熱管連接到前方(冷通道求，能支持2個300瓦(W)TDP的CPU。 UAmpere務可以同時支持80核的超微(Supermicro)、緯穎(Wiwynn)和浪潮(Inspur)的多款服給了開放計算項目(OpenComputeProject，OCP)?？偟膩碚f，云南大理蒼洱云的數據中心，部署了很多基于飛騰CPU的長城服務器，中國長城甚至在大理下關機場附近開設了服務器生產線。中國長城的2U雙路服務器擎天處理器，采用國產中文固件和O擴展模塊化設計頗具亮點，備，可容納2個全寬全高GPUII如果機柜有較為充足的供電能力，或者數據中心有更強的制冷能力 UJBOD2018年數字中TDP有大幅度的躍升(最高接近50%)，而公有云服務提供商傾向于采用這一檔次的產品。在這種情況下，如果單機柜的供電能力不△和林格爾東方超算云數據中心內景△中國電子信創云基地(順義)機房內的2U服務器基于冷板(ColdPlate)即發熱量最大的CPU等芯片通過冷板內流經的液體把熱量帶到機柜外，低的元件仍然用傳統的基于冷板(ColdPlate)即發熱量最大的CPU等芯片通過冷板內流經的液體把熱量帶到機柜外，低的元件仍然用傳統的te外，內存條、硬盤等發熱量較低的元件仍然用傳統的風冷。以華為告I那么，液冷服務器的時代是不是很快就能到來呢？肯定還需要一段先從數據中心基礎設施(風火水電)這一側來看，近期規劃和建設的數據中心，風冷機房仍是絕對主流，液冷機房主要在擴大實驗階如果應用側并沒有硬性需求，那么提高功率密度并引入液冷方案，就必須考慮成本因素。在一個風冷具有天然優勢的生態里，液冷的CapExOpEx運營成本)也難言優勢——PUEPowerUsageEffectiveness，電源使用效率)。t一是就地消納豐富的能源供給，特別是可再生能源(如風能和太陽其中，很多符合“西算”標準的數據中心，廣泛應用了以間接蒸發制冷為代表的節能方案，在張家口數據中心集群、和林格爾數據中瓦的液冷機柜還有部分風冷(風液混合，制冷貢獻大抵三七開)。瓦的液冷機柜還有部分風冷(風液混合，制冷貢獻大抵三七開)。在供給側，部署液冷服務器需要數據中心基礎設施(制冷+供電)商能夠提供完整的解決△騰訊云星星海服務器的冷板式液冷樣機量風冷——后面這句也適用于服務器，因為風冷服務器的環境適應從英特爾和AMD的路線圖來看，將于從英特爾和AMD的路線圖來看，將于耗進一步上升對液冷方案當然是個利好，但風冷也不是完全處理不TDPTDP金(Platinum)9200系列CPU，而配9242)時，仍然可以使用風冷。需要指出的是，報告I服務器從目前看到的基于英特爾新一代至強可擴展處理器(代號SapphireRapids)的服務器設計，風冷依然是可行的。再往后看，未來三年在需求側，工作負載，或者說服務器和機柜的功率，仍然是決定采在供給側，部署液冷服務器需要數據中心基礎設施(制冷+供電)大型互聯網和云計算公司主導的超大規模數據中心，將對液冷服務器的大規模應用產生決定性影響。因為他們既有足夠的體量和應用了通過提高服務器工作溫度來改善數據中心整體能效的手段。服務器從機房的冷通道一側進風，排風到熱通道，在提高冷通道溫度的基礎上，增加服務器進出風的溫差，節能效果更顯著，也意味著機提高機房冷通道的溫度，可以延長數據中心利用自然冷源的時長，先舉一個“西算”的例子：華為云烏蘭察布預制模塊化數據中心送組(AHU)在室外濕球溫度小于19℃時可以只靠風機和噴淋系統為“東數”所在地沒有這么好的自然條件，但即使是相對傳統、保守這些送回風溫度較高的數據中心往往還有一個共同點，就是封閉熱△△UCloud(優刻得)烏蘭察布云基地的機房采用封閉熱通道設計報告I服務器封閉熱通道，可以采用水平彌漫送風，無需設計下送風地板，從機友通用服務器在運維上有一個明顯的弊端，即冷熱通道都有維護頻率除了電源模塊(PSU，供電單元)和電源線，主要是網線(包括光纖和光模塊)，有時也會有硬盤/SSD(用作系統盤)。類似的前維護設計，在維與基礎設施運維的分離。這是個比較概略的歸納，譬如，采用銅排集中供電的方案，連電源模塊的更換都可以在△中國電子信創云基地(順義)機房內景維護一臺服務器可能要冷熱通道兩頭跑，特別是熱通道那頭電源線和各種網線并存，往往比較雜亂，如果溫度還很高，操作環境就更所以國內外大型互聯網和云計算公司的超大規模數據中心，已經在部署前維護架構的服務器，譬如前面提到的天蝎整機柜服務器，以務器后面，即熱通道一側，留給對接基礎設施的部分，譬如電源模塊銅排及風扇墻，如果采用冷板式液冷還有銅排及風扇墻，如果采用冷板式液冷還有IT維與基礎設施運維的分離。當然，這是個比較概略的歸納，譬如，采用銅報告I服務器液冷服務器和存算分離架構不會迅速擴散到大務器在今后一段時間仍△采用前維護方案的阿里云方升架構(服務器)由于網絡接口和擴展卡會占用相當一部分前面板的空間，前維護架構不太匹配傳統的2U存儲型服務器(可以理解為2U通用服務器的重存儲配置，如前面板配滿12個大盤)，更適合計算存儲分離(存算分離)的整體架構。公有云服務器提供商已經廣泛采用存算分離架構，譬如阿里云基于列CPU的SA2/SA3實例，存儲都采用云(硬)盤。在我們看到的一些星星海服務器的部署場景中，服務器前面原本可以布置硬盤/SSD盤位和背板的區域都是空的 液冷服務器和存算分離架構不會迅速擴散到大多數企主流。在天蝎3.0技術規范中，不僅支持1U和2U的U機”，即通用服務器。另一個例子是阿里云基于方升架構的磐久服務器，在官網上放出的兩款用于混合云的型號AS2211TG1和2021中國云數據中心考察報告2021中國云數據中心考察報告CHAPTER4東數西算東南西北I算與“東數西算”的戰略相當的合拍。盡管在過去兩年中受到了疫情的足跡也已覆蓋8個樞紐節點，實地考察了7個數據中心集群。接下來就結合幾年來數字中國萬里行的考察研究，解析國家發展改革委(發改委)會同有關部門研究制定的《全國一體化中指出：起步階段，京津冀、長三角、粵港澳大灣區、成渝等跨區域的國家樞紐節點(“東數”區)，原則上布局不超過2個集群；州、內蒙古、甘肅、寧夏等單一行政區域的國家樞紐節點(“西算”區)，原則上布局1個集群。目前，我國最大經濟區長三角和本身就是雙頭格局的成渝都已經規劃了2個集群。這8個國家算力樞紐節點設立的10個國家數據中△10個國家數據中心集群(起步區)大致位置，“長三角”是長三角生態綠色一體化發展示范區的簡寫、群個“單一行政區域的在發展數據中心集群的要求上，除了高能效、低碳、優化東西部間互聯網絡和樞紐節點間直連網絡這些共性，貴州、內蒙古、甘肅、寧夏強調“高可靠”，京津冀、長三角、粵港澳大灣區、成渝則強△中國電子信創云基地(順義)I結合相對的地理位置，在全國一體化大數據中心協同創新體系中：給而不自足，內部消化為主，對外轉移部分需求(優化數據中心主要承接轉移過來的需求(積極承接全國范圍需后臺加工、離線分析、存儲備份等非實時算力需求，打造面向全國的非實時性算力保障基地)。以粵港澳大灣區國家樞紐節點為例，根據《南方都市報》等媒體的據中心通過“東數西算”向西部地區國家樞紐節點轉移；韶關數據億元(不含服務器及軟件)。1935年提出的“胡煥庸線”(見82頁圖)從黑龍江省的黑河(璦琿)胡煥庸線的“相對”還在于，其劃分方式在很多區域內部同樣適用，譬如京津冀、長三角、粵港澳大灣區的內部，也是東南部的經濟發展濟發達，是大市場；反而是成都地區壓在線上，成都市甚至還“越線”到了西北側——在一些解讀中，成渝樞紐也被劃為既向甘肅樞紐和貴州樞紐轉移數譬如京津冀、長三角、粵港澳大灣區的內部，也是東南部的經濟發展更好。像張家口數據中心集群之于京津冀、韶關數據中心集群之數據中心居大不易粵港澳大灣區則是我國超大規模城市(群)的所在地。當超大規模數據中心遇上超大規模人居環境，必然會在土地、電力和水資源等△華為烏蘭察布云數據中心二期，(中軸線上)遠處為一期I東數西算間里，京津冀、長三角、粵港澳大灣區的核心城市，相繼出臺了數fectiveness的禁止和限制目錄(2018年版)》，中心城區和北京城市副中心全海市推進新一代信息基礎設施建設助力提升城市能級和核心競爭加強長三角區域協同，布局高端、綠色數據中心，新建機架控制構員會關于數據中心節能審查有關事項的通知》，新建數據中心需按照“(能效)以高代低、(規模)以大代小、(技術)以新代舊”等減量替代方式，嚴控年綜合能源消費新增量；新增能源消費量在當時數據中心市場飛速發展的大背景下，從北到南、越來越嚴的數據中心正常運轉的兩大基礎是供電和制冷，如果建在城區，不僅數據中心正常運轉的兩數據中心正常運轉的兩大基礎是供電和制冷，的環節。尋找空氣條件適宜的地方建設數據中心，可以顯著減少用于制冷的用電量，有助于心園區，字節跳動落地于此；而在本次萬里行抵達江蘇宿遷之際，騰訊與張家口市懷來縣正式簽約，宣布入駐環首都新一代信息技術年秋投產，萬里行團隊抵達時，阿里巴巴自主建設的廟灘二期項目II我們考察了位于韶關西南的騰訊清遠數據中心，和韶關東南的阿里巴巴河源數據中心。清遠離廣州更近，河源離廣州和深圳也都不算遠，韶關發展起來應該當時，位于烏蘭察布東南區域的集寧大數據產業園剛剛動工建設，附近的數據中心只有2萬臺服務器規模的華為烏蘭察布云數據中心一期；和林格爾已經有中國移動和中國電信的超大規模數據中心園區(部分)投入使用，北方約40公里外還有中國聯通呼和浩特云數鳳云路上已經有中國移動、美團和360、亞馬遜云(AWS)在內的心項目奠基開工。這是慶建設目的和規模來看，主要是服務本區域的需求，當時還沒有顯露自駕開過去，一路奔波甚是辛苦。一年之后，數字中國萬里行從西我們參觀了緊鄰雙流區的太平洋保險成都數據中心，位于雙流區的浩云成都高性能云計算基地因正有大客戶入駐而臨時取消行程。西北方向還有郫都區的萬國數據(GDS)成都數據中心，也因為時間訊云計算數據中心，這是騰訊繼天津(京津冀)、上海(長三角)、深汕合作區(粵港澳大灣區)三地之后的第四個自建大型數據中心園△蘋果(Apple)在貴安新區的數據中心，和三大電信運營商的數據中心騰訊貴安七星數據中心一期已經投入使用，一街之隔的貴安華為云和韶關東南的阿里巴巴河源數據中心。清遠離廣州更近，河源離廣I東數西算d線，沿途已全線貫通高鐵，交通便利度大為提升，張家口數據中心項目開工奠基。阿里巴巴宣化云計算數據中心分為京張奧項目和河里云廟灘數據中心一、二、三期范圍內，云集了華為烏蘭察布云數據中心二期和蘋果、阿里巴巴、UCloud(優刻得)、快手的數據中心園區，彼此間僅有一街之隔，密集度之高為國內罕見。不止于此，阿里云和華為云在烏蘭察布都和林格爾新區：中國移動(呼和浩特)數據中心二期建設接近完成?！皷|數西算”工程正式啟動之后，內蒙古和林格爾新區舉行了4月份重大項目集中開工儀式，涉及數據中心的有中國電信云計算內蒙古信息園二期項目、中國銀行金融科技中心和林格爾新區項目、內蒙古農信信息科技中心項目、智能制造產業園二期項目(國家氣象西部算力中心計劃年內開工，一期項目有東方超算云內蒙古超級大腦)，總投資超過30億元。I東數西算在國家發展改革委等部門關于同意8個區域啟動建設全國一體化算力網絡國家樞紐節點的復函(以下簡稱《復函》)中，對10個數據中心集群有幾個共性要求，包括高能效、低碳、可再生能源使用率顯著提升。可再生能源從供給側、提高能效從消費側，都是達成低10個集群在各自所在區域，能源結構和氣候環境都有比較優勢。4個“西算”節點的定位是“可再生能源豐富、氣候適宜、數據中心?裝機容量不斷擴大，從2012年的198.5MW(兆瓦)，增加到Wh區域內部也不乏可再生能源豐富之地，譬如粵港澳大灣區樞紐選擇WW此外，張家口數據中心集群的懷來縣、張北縣都有較為豐富的風電“東數”節點確實應該“重點統籌好城市內部和周邊區域的數據中心布局，實現大規模算力部署與土地、用能、水、電等資源的協調I遠離高樓鱗次櫛比的鬧市區，數據中心可以部署分布式光伏，就地獲取可再生能源。低層數據中心屋面(樓頂)面積相對較大，便于安裝光伏板，譬如騰訊青浦數據中心就有一座機房樓在屋面安裝了樓的屋面都鋪滿光伏板，其中騰訊云儀征數據中心分布式光伏項目瓦，是江蘇省目前最大的數據中心屋頂分布式光伏項目。數據中心過逆變器、變壓器等流程處理后接入數據中心中壓電力方倉，供數據中心內服務器以及空調系統使用。并網后，項目平均年發電量將接近市區的多層數據中心，可以在機房樓的南向安裝光伏板，形成和天津市的江天數據(北辰)云數據中心。無論屋面還是立面，光伏板的總發電量與數據中心的用電量相比，貢獻仍然偏低，不過光伏板還可以減少陽光直射到建筑物上的熱量聚集，有利于降低夏季數據中心在散熱方面的空調能耗。綜合起來，長期的投資回報有一光伏與風電一樣易受天氣變化影響而難以保持穩定供應，儲能裝置項目在佛山智慧城市數據中心正式合閘，該項目以數據中心為主要負荷對象，將樓頂安裝的光伏系統與樓外的儲能系統互聯，與市電共同為數據中心供電，預計每年可消納8萬度(千瓦時)太陽能，酒諸SMWd)決瓦問(粉淆容量斗伏寫申幸蓄水出寫、僻出文率伏「MW)決瓦(、=米分式申采掄歹交茄叭群合、最姿歹殘部中小「0頭V)干分(高丑叭并網、卦殘部中小濟如—個員茴丐變‘丐啟的的鄰頁安發亭米分采掄、鄰仍亭粉淆采掄)離鄰過的曇染式(I算儲能系統積極參與電網的負荷側響應，一方面有利于幫助電網平滑風光等間歇性新能源，實現電網負荷曲線平衡，保證電網安全穩定運行；另一方面，還有利于提高可再生能源消納比例。儲能系統在可根據電價政策隨時調整充放策略，結合負荷側響應收益，以此供給數據中心使用，提高了自充自用的經濟性。據測算，該儲能系統施方案》中所倡導的“在城市城區內部，加快對現有數據中心的改造升級，提升效能?！绷硗?，像余熱回收這種節能手段，也是在城區的數據中心更容易找上一節以慶陽和韶關為例，旨在說明“東數”區域內部也不乏能源結構和氣候環境較好之處，而不是直接對比后發的西北部城市與發達的東南部城市的基建水平。況且，在數據中心的建設上，這兩個據中心數字中國萬里行”幾年來見證了“東數”區域圍多個超大規模數據中心集群的崛起，包括京津冀區域的張北，長三角區域的南通與儀征，粵港澳大灣區的清遠與域內核心城市200公值洼地”的容量畢竟有限，通常只能優先滿足一個超大規?？蛻舻摹拔魉恪眳^域的內需相對較小，豐富的資源供給可以充分向數據中心傾斜，畢竟“輸煤不如輸電，輸電不如輸信息”。況且，風能和蒙古烏蘭察布，和林格爾數據中心集群中的集寧大數據產業園所在地都建有超大規模數據中心的客戶是華為和蘋果(Apple)，此外貴這么多家客戶的超大規模數據中心云集于一地，對供電能力的需求可想而知。烏蘭察布的可再生能源非常豐富，以風電而言，有效風全球陸上單體最大風電項目、國家能源局批復的首個大規模可再生華為在烏蘭察布規劃了三個數據中心園區，全部建成后服務器總量時看到，貴安新區已有和在建的220千伏(kV)和500千伏變電站在一個220千伏變電站林卡變，后者還為此進“西算”區域的氣候環境也普遍優于“東數”區域，數據中心可以有更多的時長使用自然冷源，利于提高能效。《實施方案》考慮到張家口數據中心集群可以算是“東數”區的例外：從懷來到張北，接張家口數據中心集群可以算是“東數”區的例外：從懷來到張北，接近乃至越過胡煥庸線，海拔也逐漸升高，距離和林格爾數據中心轉移一部分給更具成本效益、更可持續發展的西部地區承接，其中的關鍵是“國家樞紐節點之間進一步打通網絡傳輸通道”、“優化東西部間互聯網絡和樞紐節點間直連網絡”，才能“提升跨區域算在國家層面，對“西算”的布局至少可以追溯到十年前。以和林格爾數據中心集群與貴安數據中心集群為例：中國電信云計算內蒙古個月后首座數據中心落成；又過了不到4個月，中國電信云計算貴行團隊抵達呼和浩特，參觀了城北機場附近的中國聯通呼和浩特云數據中心，城南和