電子發燒友網報道（文/李彎彎）近年來，在全球數字化、智能化的浪潮下，智能手機、自動駕駛、數據中心、圖像識別等應用推動 AI服務器市場迅速成長。根據 IDC 數據，2021 年全球 AI 服務器市場規模已達到 145 億美元，并預計 2025 年將超過 260 億美元。

近段時間ChatGPT概念的火熱，更是對算力基礎設施的需求起到了帶動作用。寧暢副總裁兼CTO趙雷此前在接受媒體采訪的時候表示，ChatGP的訓練和部署，都需要大量智能計算數據存儲以及傳輸資源，計算機基礎設施、算力等上游技術將因此受益。

ChatGPT有著多達1750億個模型參數。在算力方面，GPT-3.5在訓練階段消耗的總算力約3640PF-days。在應用時，ChatGPT仍然需要大算力的服務器支持。ChatGPT的持續爆火也為AIGC帶來全新增量，行業對AI模型訓練所需要的算力支持提出了更高要求。

寧暢是一家集研發、生產、部署、運維一體的服務器廠商，及IT系統解決方案提供商。該公司早早就開始著重發力于人工智能服務器和液冷服務器。趙雷表示，公司目前在用的、在研的人工智能和液冷服務器，包括明年還將推出的浸沒液冷服務器，剛好跟上算力高速增長的市場需求。公司隨時準備著為客戶提供合適的高算力產品和解決方案。

在人工智能服務器方面，寧暢已經推出多款產品，包括X620 G50、X660 G45、X640 G40、X620 G40。X620 G50適用于機器學習、AI推理、云計算、高性能計算等場景；660 G45是專門為深度學習訓練開發的高性能計算平臺；X640 G40是兼備訓練與推理功能的全能型GPU服務器；X620 G40性能提升的同時支持PCIe 4.0高速總線技術，完美支持NVIDIA各類最新型GPU加速服務，是最為理想的AI推理平臺。

在液冷服務器方面，寧暢推出了三款冷板式液冷服務器，包括產品B5000 G4 LP、X660 G45 LP、R620 G40 LP，范圍覆蓋了高密度、通用機架以及人工智能服務器產品，可滿足科學計算、AI訓練、云計算等眾多IT應用場景，可滿足用戶不同需求。

作為服務器廠商需要給下游互聯網客戶提供怎樣的產品和服務呢？對于服務器廠商來說，不只是要提供服務器硬件或者基礎設施，還要有對應的服務能力。

從服務層面來看，在用戶現場會關注什么呢，比如說核心業務，會關注業務的在線率，不管服務器壞不壞，整個業務的運行是要有彈性的、靈活的，不會給客戶造成影響的。就以百度、微信這些業務為例，大家幾乎不會看到微信不能用了，或者百度搜索不反饋結果了。

趙雷表示，對于服務器廠商來說，要做的是在服務層面能夠快速響應，不管是采用現場備件模式，機房備機模式，還是駐場人員巡檢的模式，都需要做到24小時的快速響應。這是純粹的服務方面，也就是說，在互聯網搭建業務連續性良好的基礎上，服務器廠商能夠將故障和快速維修的能力做到極致，有效地支撐客戶的前端應用。

從產品層面來看，對于每個硬件子系統在設計研發過程中，都需要從易維修和低故障角度去思考如何將產品做得更好。寧暢在這方面做了很多工作：首先，現在冷卻方式是影響故障率比較重要的因素，因為溫度太高故障率就會高，寧暢的精密風冷和液冷的方式，能夠有效地降低芯片和對應組件的故障率。

其次，其精密六維減震模式，能夠有效提升硬盤的性能，降低故障率；接著是，采用DAE的散熱器，從散熱的維度有效降低光模塊的故障率。同時CPU、GPU的液冷可以有效降低CPU、GPU的故障率；通過內存的漏斗，內存的故障篩選或者在線隔離技術，有效地降低內存的故障率；另外還在板卡走線、機箱結構方面進行了優化設計。

此外還有整機BMC易管理特性，趙雷認為，任何東西不可能不壞，有毛病是不可避免的，壞了以后，如何快速通知客戶或者維護人員維修時關鍵。BMC有一個完善的通知機制，郵件自動通知、SMP遠程告警、IPMI告警等。寧暢按照互聯網客戶的需求定制，將其融入整個機房的運維系統，出現故障以后可以第一時間通知去維修。

雖然目前國內有不少優秀的服務器、云廠商等，不過整體來看，國內的算力仍然存在瓶頸，比如，總體算力不夠，算力的分布不平均。部分客戶算力過剩，部分客戶算力不足。或者A時間算力過剩，B時間算力不足，這是算力協調的問題。

短期來看這個問題要靠云技術解決，長期來看是要提供過剩的算力。也就是說，需要云技術去平衡協調算力不均勻的問題，還需要提供算力、算力效率等。

再比如算力成本高的問題，雖然目前每單位算力單價下降了，但是過去幾年服務器的平均售價一直上漲。趙雷認為，可能算力類型單一，不太能夠有效地支撐高速增長的模式，可能要有各種各樣不同類型的算力。比如ChatGPT，是不是可以做針對GPT模型專門的ASIC。算力的應用類型越窄，它的效率就會越高，越通用，效率就越低。

整體而言，過去幾年在全球數字化、智能化浪潮下，市場對算力的需求不斷增加。ChatGP的出現更是讓行業對算力提出了新的要求。國內服務器廠商在對人工智能行業提供算力支持方面已經有所準備。不過從目前的情況來看，國內在算力方面仍然存在一些瓶頸，比如算力分布不均勻，成本高等問題。后續還需業界共同去探討解決。