在性能⽅⾯，⼈⼯智能（AI）应⽤快速扩张，要求IT云采⽤⾼性能GPU服务器。AI已在电信业⽹络覆盖优化、批量投诉定界、异常检测/诊断、业务识别、⽤户定位等场景规模化应⽤。AI应⽤需求的⼤量出现，要求数据中⼼部署的服务器具有更好的计算效能、吞吐能⼒和延迟性能，以传统通⽤x86服务器为核⼼的计算平台显得⼒不从⼼，GPU服务器因此登上运营商IT建设的历史舞台。 陶瓷滤波器
在节能⽅⾯，AI等⾼密度应⽤场景的快速发展，驱动液冷服务器成为热点。随着AI⾼密度业务应⽤的发展，未来数据中⼼服务器功率将从3kW~5kW向20kW甚⾄100kW以上规模发展，传统的风冷式服务器制冷系统解决⽅案已经⽆法满⾜制冷需求，液冷服务器成为AI应⽤场景下的有效解决⽅案。 橡胶用芳烃油GPU服务器是单指令、多数据处理架构，通过与CPU协同进⾏⼯作。从CPU和GPU之间的互联架构进⾏划分，GPU服务器⼜可分为基于传统PCIe架构的GPU服务器和基于NVLink架构的GPU服务器两类。GPU服务器具有通⽤性强、⽣态系统完善的显著优势，因此牢牢占据了AI基础架构市场的主导地位，国内外主流⼚商均推出不同规格的GPU服务器。国外主流⼚商有英伟达、英特尔、戴尔等，国内主流⼚商包括华为、浪潮、新华三、联想、曙光等。从GPU服务器性能来看，国内外⼚商基本处在同⼀⽔准。
当前，电信业开始推动GPU服务器在IT云资源池中的应⽤，省公司现⽹中已经部署了部分GPU服务器。同时，考虑到GPU成本较⾼，集团公司层⾯通过建设统⼀AI平台，集中化部署⼀批GPU服务器，形成AI
蒸汽发电机资源优化配置。从技术选型来看，⽬前运营商IT云资源池采⽤英伟达、英特尔等⼚商相关产品居多。
银行复点机整机柜服务器发展态势及在电信业的应⽤
整机柜服务器是按照模块化设计思路打造的服务器解决⽅案，系统架构由机柜、⽹络、供电、服务器节点、集中散热、集中管理6个⼦系统组成，是对数据中⼼服务器设计技术的⼀次根本性变⾰。整机柜服务器将供电单元、散热单元池化，通过节约空间来提⾼部署密度，其部署密度通常可以翻倍。集中供电和散热的设计，使整机柜服务器仅需配置传统机柜式服务器10%的电源数量就可满⾜供电需要，电源效率可以提升10%以上，且单台服务器的能耗可降低5%。
国内运营商在IT云建设中已经推进了整机柜服务器部署，经过实际应⽤检验，在如下⽅⾯优势明显。
⼆是资源池化带来部件数量降低，故障率⼤幅下降。整机柜服务器通过将供电、制冷等部件资源池化，⼤幅减少了部件数量，带来故障率的⼤幅降低。图1⽐较了32节点整机柜服务器与传统1U、2U服务器机型各⾃的电源部件数量及在⼀年内的⽉度故障率情况。由于32节点整机柜服务器含10个电源部件，⽽32台1U通⽤服务器的电源部件为64个，相较⽽⾔，整机柜电源部件数减少84.4%。由于电源部件数量的降低，32节点整机柜服务器相对于32台1U通⽤服务器的⽉度故障率也⼤幅缩减。
液冷服务器技术发展态势及在电信业的应⽤
液冷服务器技术也称为服务器芯⽚液体冷却技术，采⽤特种或经特殊处理的液体，直接或近距离间接换热冷却芯⽚或者IT整体设备，具体包括冷板式冷却、浸没式冷却和喷淋式冷却3种形态。液冷服务器可以针对CPU热岛精确定点冷却，精确控制制冷分配，能真正将⾼密度部署带到前所未有的更⾼层级（例如20kW~100kW⾼密度数据中⼼），是数据中⼼节能技术的发展⽅向之⼀。美容笔
液冷服务器技术⽬前在我国仍处于应⽤初期，产业链尚不完备、设备采购成本偏⾼、采购渠道少、电⼦元器件的兼容性低、液冷服务器专⽤冷却液成本⾼等问题是液冷服务器尚未⼤规模推⼴的重要原因。从液冷服务器在运营商数据中⼼领
低、液冷服务器专⽤冷却液成本⾼等问题是液冷服务器尚未⼤规模推⼴的重要原因。从液冷服务器在运营商数据中⼼领域的具体应⽤案例来看，运营商在IT云资源池规划和建设过程中，通常会对液冷服务器的发展现状、技术成熟度等进⾏分析论证。
考虑到⽬前液冷服务器规模化应⽤尚处于起步阶段，需要3~5年的引⼊期，因此暂时未在IT云资源池建设中进⾏⼤规模落地部署，但在部分地区有⼩规模应⽤，如中国移动南⽅基地数据中⼼已经开展液冷服务器试点应⽤，中国联通研究院也在开展边缘数据中⼼服务器喷淋式液冷系统的开发。未来，随着IT云建设规模、建设密度的继续攀升，以及液冷产业⽣态体系的逐步成熟，液冷服务器在IT云建设中将有更⼤的应⽤空间。
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总体来看，运营商IT云资源池建设对服务器计算性能、延迟、吞吐、制冷、定制化、分布式部署等⽅⾯都提出了更⾼要求。未来，GPU服务器、定制化整机柜服务器、液冷服务器等新兴服务器技术将快速迭代，为运营商数据中⼼服务器技术的发展和演进带来新的思路和路径。
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