
数据中心服务器机架尺寸概览
本文将与大家分享有助于实现最佳数据中心效率的服务器机架尺寸,了解这些参数为何重要、存在哪些选项以及如何选择最适合您工作负载的设备大小。
立足现有数据中心,我们到底该选择多大的服务器机架尺寸?这是个简单的问题,回答起来却颇为复杂。现如今,市面上的服务器机架尺寸所在多有,每种尺寸各有不同的优缺点。企业在选择合适机架尺寸以满足业务需求时,必须考虑到一系列现实因素。
立足这个问题,本文将与大家分享有助于实现最佳数据中心效率的服务器机架尺寸,了解这些参数为何重要、存在哪些选项以及如何选择最适合您工作负载的设备大小。
服务器机架尺寸也被称为机柜尺寸,是指数据中心或其他托管设施当中用于容纳服务器的机架大小指标。
机架尺寸之所以重要,因为它决定了每个机架到底能够容纳多少台服务器,以及机架可以容纳哪些类型的服务器。此外,机架尺寸还会影响内部可放置的线缆与供电设备数量,这在需要额外线缆的情况下可能非常重要。
服务器机架尺寸由三项基本指标决定:
并不存在业界通行的服务器机架标准尺寸,也没有哪家行业组织或监管机构确立过所谓标准尺寸。
但我们在数据中心内遇到的常见服务器机架尺寸一般为42U。所谓42U机架,是指在设计上能够容纳42台服务器的机架(其中U代表unit单元,在本例中指代服务器)。
也就是说,将42U机架称为标准机架其实不太准确,因为这里仅仅限定了服务器的高度。大多数42U机架的高度约为73.5英寸,正好是容纳42台服务器的必要高度,相当于每台服务器需要1.75英寸的纵向空间。不同42U机架间的宽度和深度可能有所区别。42U机柜大多宽19英寸,纵深为40或42英寸,但也有不少例外情况。
除此之外,需要提醒大家的是,除42U之外还有其他相对常见的机架尺寸。48U机架的容量比42U机柜稍大,属于数据中心内的另外一种主流选项。市面上还有针对更少服务器用例指生产的小型机架尺寸(例如6U和4U选项)。
总的来说,虽然设计用于容纳42台服务器的机架是目前数据中心内最常见的机架类型,但并不存在真正通行的确切机架尺寸标准或者规范。
鉴于不同服务器机架尺寸间存在巨大差异,我们该如何确定哪种尺寸最适合自身需求?这是个比较复杂的问题,但大家一般可以从以下因素入手:
乍看之下,服务器机架尺寸的选择似乎并非难事,但千万别因为42U机架的主流地位就盲目认定其是正确选项。
相反,我们需要评估自身总体优先级,例如当前和未来需要部署多少服务器、对于能效有何要求,之后再据此选择相匹配的机架尺寸。
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。