在最近的OCP（开放计算项目）全球峰会上，谷歌、微软和Meta展示了其高性能计算机的新蓝图，而这新一代设计的出现很有可能改变传统的服务器架构。数据显示，云提供商将继续降低 CPU 的优先级，同时更多地关注网络、存储和加速器，如 GPU 和 AI 芯片。

Meta：Grand Teton

Meta 推出了一个名为 Grand Teton 的服务器，以及基于磁盘对口的配套“Grand Canyon”大容量存储阵列。该公司正在为数据中心部署该服务器，以运行人工智能应用程序。Meta工程副总裁 Alexis Bjorlin 表示，Meta 的目标是为其大型数据中心带来更多的 AI 能力，这支撑了其社交媒体平台上的许多功能，同时也为元宇宙的未来做好了准备。

Grand Teton

Grand Teton 是 2021 年推出的 Zion-EX 扩展系统的继任者。Grand Teton 的速度明显快于其前身，主机到 GPU 的带宽提高了四倍，计算能力和吞吐量提高了两倍。

不同于包含多个独立子系统的Zion和ZionEX，Grand Teton系统采取的是单主板设计，所有组件（包括CPU、GPU、PCI-Express交换机和网络接口卡）都可插入其中。这样能提升系统可靠性，减少线缆和连接数量，降低故障几率。事实上，Grand Teton的设计完全取消了除电源和网络之外的任何外部走线。

Bjorlin 表示，Meta 计划到 2025 年建立拥有超过 4000 个加速器的大型集群。这些核心将被组织为一个网格，加速器之间的带宽将达到每秒 1 TB。

Meta 的服务器设计基本方法包括去除不必要的组件，并在系统和芯片级别缩小硬件。系统和芯片尺寸的缩小将有助于创建 AI 训练集群，这些集群将消耗更多功率，但也提供更高的每瓦性能。Bjorlin 表示，深度学习模型的参数将增长到数万亿，并且可能需要 zettaflop 的计算来训练。“人工智能和机器学习模型正变得越来越强大和复杂，需要更多高性能基础设施来匹配。”

微软：Mt. Shasta

微软展示了一个名为 Mt. Shasta 的模块化系统，这是一个可以容纳人工智能和高性能计算加速器的机箱。其使命是“将开源和开放协作的优势应用到硬件。”

在高性能计算、人工智能和视频编解码器领域，需要一种将外形尺寸、电源和管理接口融入模块化设计的融合架构。Mt. Shasta 是一种模块化机箱，可将多个加速器装入支持 48V 供电的单个机箱中。Mt. Shasta 由 Quanta 和 Molex 合作设计，旨在与 Open Rack V3 完全兼容，采用模块化外形，支持大功率设备，以及可灵活更改模块间连接的热插拔模块。Mt Shasta 还支持主机连接到机箱的额外灵活性。

微软Mt. Shasta模块化架构

微软表示，Mt. Shasta 解决了在数据中心实现加速器时面临的常见问题。加速器可以在数据中心的电源、冷却和连接指南中轻松实施，并自动与基于软件的管理接口进行硬件控制。

Insight 64 首席分析师 Nathan Brookwood 表示，为加速器提供多样化的服务器硬件一直是优先考虑的问题。今年OCP峰会围绕 CXL（Compute Express Link）话题进行了讨论。

CXL 是一个关键的构建块，旨在改变服务器的设计、定制和配置方式。CXL 允许更轻松地选择和组装服务器的构建块。该技术提供了计算、内存和存储系统之间的通信连接，并包括跨服务器提供和管理计算的工具。

“尽管支持CXL的通用处理器尚未发布（包括 Intel 的Sapphire Rapids 和 AMD 的 Genoa），但CXL仍被迅速接受。”Brookwood 说。

谷歌：multi-brained

在OCP峰会上，谷歌提出了未来“多脑”（multi-brained）服务器的愿景，它将存储、加速器、内存和基础设施处理单元整合到单独的托盘中。模块化硬件架构基于互连，包括CXL和NVMe以及分布式系统管理工具，如OpenBMC和RedFish。

将传统的服务器设计转变为跨主机计算、加速器、内存扩展托盘、基础设施处理单元的更加模块化和分布式的系统。

Brookwood 表示小型服务器制造商将对 CXL 感到兴奋。“随着这些产品的推出，我认为小型服务器制造商，尤其是云计算领域的制造商，将会关注这些技术。”

关于OCP

开放计算项目基金会 (OCP) 成立于 2011 年，是Meta联合Intel、Rackspace、高盛和Arista Networks联合发起的开源硬件组织，其使命是将开源和开放协作的优势应用于硬件，围绕数据中心网络设备、通用和GPU服务器、存储设备和器械和可扩展机架设计迅速加大创新步伐。

今年的OCP峰会于10月18日至20日在加州圣何塞举行，参展商达60余家。本次会议探讨的主题不再只是关于计算、存储和网络，还包括加速器、CXL内存、机架和电源、数据中心设施、光学、安全等。

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*本文系SDNLAB编译自EnterpriseAI