腾讯云星星海服务器 腾讯 星星海

国内vps服务商有哪些?

国内排名前三的云服务厂商分别是阿里云、腾讯云、华为云,你可以根据自己需求选择,如果只是

目前创新互联建站已为成百上千的企业提供了网站建设、域名、网络空间、绵阳服务器托管、企业网站设计、清河网站维护等服务,公司将坚持客户导向、应用为本的策略,正道将秉承"和谐、参与、激情"的文化,与客户和合作伙伴齐心协力一起成长,共同发展。

中小型网站可以选择华为云的鲲鹏服务器(ARM架构),价格比X86的便宜不少,也能满足大部分

需求(如果你要部署的服务是开源的都能满足)。

或者腾讯云的AMD服务器也不错,下面我也推荐

了一些其他的。

稳定性最好应该是阿里云吧,国内第一,而且每年都会经历双十一的流量冲击,国内最早做云计算

的也是阿里云,应该积累了不少经验,其次是腾讯云。

华为云主要用户是政企,应该也不错。

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费很贵的,而且新用户优惠只能买一次,所以尽量买长时间点划算。

费用

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月。

阿里云每日秒杀,1H2G1M,102元/年(相当于8.5元/月);1H2G5M,448元/年(相当于37

元/月);2H4G1~10M,699元/年(相当于58元/月)。

阿里云新用户,1H2G1M,102元/年,送对象存储和云数据库。

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腾讯云星星海(AMD服务器),1H2G1M,99元/年(相当于8.25元/月)。(实测性能比Intel的强

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滴滴云,1H2G1M,88元/年(相当于7.3元/月);8H16G5M,868元/年(相当于72元/

月)。

金山云新用户:1H2G1M,88.8元/年(相当于7.4元/月);2H4G5M,288元/年(相当于24

元/月);4H8G5M,1144元/年。

滴滴云,1H2G1M,88元/年(相当于7.3元/月);8H16G5M,868元/年(相当于72元/

月)。

腾讯云岁末回馈,2H4G6M,488元/3年(约13元/月);4H8G8M,1788元/3年(约49元/月)。

AMD EPYC的模块化和NUMA之路

看起来似乎有强行把芯片设计和数据中心建设拉到一起尬聊的感觉,但世间也没有那么多的一见如故,一些有意义的讨论未尝不是从尬聊开始的。

就我个人而言,今年已经多次在关于数据中心的文章和(线上)分享中提到AMD:“从1月29日开始到2月6日,腾讯会议每天都在进行资源扩容,日均扩容云主机接近1.5万台,8天总共扩容超过10万台云主机,共涉及超百万核的计算资源投入,全部由腾讯云自研的服务器星星海提供支撑。”这款服务器基于AMD去年8月发布的代号Rome(罗马)的第二代EPYC处理器,最大的特点就是核多——双路配置再算上超线程,一台采用腾讯云定制版EPYC处理器的星星海服务器可以为云服务器提供多达180个核——也就是说,这100万核服务器资源,“只”需要不到6000台该款自研服务器即可满足。

腾讯云星星海SA2服务器采用2U高度结合类似远程散热片(remote heat-sink)的设计,配合6个60mm风扇,据称可以支持2个300W级别的CPU(AMD第二代EPYC处理器公开版本最高TDP为280W)

实际上,官方名称为AMD EPYC 7002系列的第二代EPYC处理器最多能提供64个核芯、128个线程,腾讯云定制版本选择了48核芯(96线程)而已。至少在CPU的核数(core count)上,AMD给Intel(英特尔,昵称“大英”)造成了很大的压力。上个月英特尔发布了代号为Cooper Lake的第三代至强可扩展处理器(Xeon Scalable Processor,XSP),主打四路和八路市场,四路配置可提供112核芯224线程,核数上堪与双路EPYC 7002系列抗衡,为10nm制程的Ice Lake争取时间。

摩尔定律难以延续的后果就是CPU的功耗持续攀升,第一代至强可扩展处理器(公开版)里TDP最高的205W,到第三代已是寻常,250W算是克制——毕竟要考虑四路的散热需求

话说上一次AMD搞得大英如此狼狈,还要追溯到本世纪初的64位路线之争。众所周知,英特尔是x86及其生态(特别是软件生态)的缔造者,属于“亲妈”级别,AMD充其量是个“后妈”。但是,x86几十年的发展史证明,“亲妈”未必就比“后妈”更了解孩子的发展潜力。也可以前一阵大火的剧集《隐秘的角落》为例,看完就会发现,对于朱朝阳的隐藏能力,后妈的认知似乎先于亲妈。

Cooper Lake:你看我还有机会吗?

简单的说,Intel建立发展x86生态,AMD坚定捍卫x86路线——不断改造作为生态核心的x86处理器,焕颜新生

盛衰无常:架构与制程的双簧

虽然已经在过去十年中逐渐沦为爱好者口中的“牙膏厂”,但在历史上,英特尔一直不乏创新精神。对待x86的态度可以算是这种精神的一个体现,起码在进入64位时代之前,英特尔其实不太瞧得上x86,总觉得这个娃太low——可能是亲妈更了解孕育过程中的种种先天不足吧——几次三番地在重大的转折点,想要“与时俱进”,重起炉灶,带给用户“船新体验”。反而是AMD屡屡在关键时刻出来捍卫x86,通过翻新加盖来维持其生命力。

64位是关键的转折点。上世纪九十年代末,还是32位的x86刚“插足”服务器市场不久,英特尔选择与惠普(HP)联手开发基于IA-64架构的Itanium(安腾)作为接班人,与已经64位了的RISC阵营大佬们对抗。然而,AMD认为x86还可以抢救一下,决定通过64位扩展来“续命”,并在2003年4月发布首款64位x86处理器Opteron,两年后又把x86(-64)带入多核时代。

此时,英特尔已经在IA-64的路上走了十多年。时过境迁,当初设定的目标并没有实现,而x86扩展到64位和多核之后,不仅软件和应用的生态系统得到了完整的继承,性能也完全可以一战。用户用脚投票,大英不得不从。

第二代EPYC处理器发布会上,Google出示2008年7月9日上线的其第100万台服务器的照片,追诉与AMD的革命友情……还是台四路服务器

英特尔痛定思痛,决定用架构和制程构筑双保险,在2007年提出了Tick-Tock(取自于时钟的“嘀-嗒”周期)量产模式,即先通过制程升级将芯片面积缩小,是为Tick;再基于操练纯熟的制程改用新的微架构,是为Tock。当时的英特尔工厂在技术和产能上都占据明显优势,只要架构上回到正轨,左右手组合拳一出,产量受限的AMD哪里支撑得住?在2008年推出Nehalem微架构之后,英特尔终于夺回主动权。

在英特尔施加的强大压力下,AMD在处理器架构上也犯了错误,2011年推出的Bulldozer(推土机)架构采用了即使现在看来也过于激进的模块化设计。随着2012年英特尔开启至强E5时代,AMD在节节失利后不得不退出服务器市场,上一个巅峰期彻底结束。

有道是:福兮祸所依,祸兮福所伏。先贤曾经曰过:纵有架构、制程双保险,奈何CEO是单点。2016年英特尔推出最后一代至强E5/E7(v4),这是英特尔首批采用14nm制程的服务器CPU,同时也宣告了Tick-Tock模式的终结,改用Process–Architecture–Optimization (制程-架构-优化)的三步走模式。

在这个可以简称为PAO的模式里,虽然仍是先制程、后架构的节奏,但新加入的优化不管是针对两者中的哪一个还是兼而有之,都起到了拉长制程换代周期的效果。第三代至强可扩展处理器已经是第四波采用14nm制程的服务器CPU,14nm后面的“+”都数不清楚有几个了——还好预计年底发布的Ice Lake将终止这个“土拨鼠之日”式的制程循环。

架构层面上,从代号Skylake的初代至强可扩展处理器开始,由环形总线改为6×6的2D-mesh,然后持续“优化”。在架构的角度,Mesh和环形总线都属于所谓传统的单片(Monolithic)式架构,优点是整体性好,涉及到I/O的性能比较有保证;缺点是对制程不太友好,随着规模的扩大,譬如核数和Cache的增加,良率上的挑战很大,高端产品的成本下不来,这对于追求高核数的云计算服务提供商显然不是个好消息。

至强E5/E7 v4的四环(2组双向环形总线)与至强SP的6×6 Mesh架构

关键时刻,又是沉寂多年的AMD挺身而出,接盘Tick-Tock,以自己的方式“维护”摩尔定律。

这个方式,就是模块化。

MCM:同构对等模块化的利与弊

先简单回顾一下AMD之前的模块化设计为什么会失败。 Bulldozer架构的模块化设计,建立在AMD对未来应用趋势的不靠谱假设上,即整数(Integer,INT)运算将占据绝对主导地位,结论是增加整数运算单元,减少浮点(Floating Point,FP)运算单元。 于是,Bulldozer架构很“鸡贼”的采用了两个(具有完整整数运算单元的)核芯共用一个浮点运算单元的模块化设计,两个模块就可以提供4个核芯(但只有2个浮点运算单元),6核以此类推。

模块化本身并没有错,Intel Nehalem的模块化设计就很成功。Bulldozer错在“拆东墙补西墙”,结果连补强都算不上

不用放马后炮,这也是一个妄揣用意(用户意志)的行为。即使是在AI大行其道的今天,第二代英特尔至强可扩展处理器已经支持INT8加速推理运算,也不能和通常意义上CPU的整数运算划等号。贸然押宝,错了当然怪不得别人。

不难看出,Bulldozer的模块化,与之前Intel Nehalem架构的模块化设计,只限于架构层面,并不是为制程考虑——CPU不论几个模块多少核,都是作为一个整体(die)来制造的,毕竟十年前制程还没到瓶颈。

然而,到了AMD以代号Naples的(第一代)EPYC处理器重返服务器市场的2017年,摩尔定律放缓的迹象已很明显。同样的14nm(可能还没有英特尔的先进)制程,AMD如何以更低的成本提供更多的核芯?

EPYC系列处理器基于AMD的Zen系列架构,从Zen、Zen+到Zen 2,以及规划中的Zen 3的发展路线,有点像前面提到的Tick-Tock:开发一个良好的基础然后交替演进,不断优化。

与先辈们不同,Zen系列的模块化明显侧重于解决制程面对的挑战,即芯片在物理上被切割为多个die(比较小的芯片更容易制造,良率有保证,有利于降低成本),通过Infinity Fabric(IF)互连为一个整体,所以每个die就是一个模块,但不一定是模块化设计的最小单位。

第一代EPYC处理器的4个die及Infinity Fabric示意

还是从初代EPYC处理器所采用的Zen架构说起。Zen确立了该系列计算单元模块化的最小单位CCX(Core Complex,核芯复合体),每个CCX包括4个Zen核芯(Core),以及8 MiB共享L3 Cache,每核芯2 MiB。

从AMD公开的示意图来看,各片(Slice)L3 Cache之间的连接方式像是full-mesh(全网状,即每两个点之间都有直接连接,无需跳转),CCX内部的跨核芯L3 Cache访问是一致的

Zen的CCD里除了2个CCX,还有2个DDR内存控制器(各对应1个内存通道),用于片上(die之间)互连的Infinity Fabric(IF On-Package,IFOP),而CPU之间互连的Infinity Fabric(IF Inter-Socket,IFIS)与对外的PCIe通道是复用的——这个知识点在后面会用到。

芯片层面的模块是CCD(Core Complex Die),包括2个CCX,共8个Core、4 MiB L2 Cache、16 MiB L3 Cache。官方名称为AMD EPYC 7001系列的第一代EPYC处理器只有CCD这一种(die层面的)模块,所以每个CCD除了2个CCX,还有大量I/O接口器件,包括DDR、Infinity Fabric/PCIe控制器,CCX占CCD面积的比例只比一半略多(56%)。

这个多芯片模块(multi-chip module,MCM)架构的代号为Zeppelin(齐柏林),四个这样的“复合型”CCD构成完整的第一代EPYC处理器,最多能提供32核芯、64 MiB L3 Cache,直接减少CCD的数量就会得到面向PC市场的高端(2×CCD)和主流产品(单CCD)。

按照AMD提供的数据:每个die的面积为213mm²(平方毫米),4个die的MCM封装总面积为852mm²,如果要用大型单一芯片来实现,面积可以缩小到777mm²,大约节省10%,但是制造和测试成本要提高约40%,完全32核的收益下降约17%、成本提高约70%。投入产出比当然非常划算,也变相的说出了大英的苦衷——可是,后者为什么还在坚持单片路线呢?

MCM这种完全对称的模块化方案,如果套用到数据中心领域,相当于一个园区,几栋建筑结构和功能完全一样,都包含了机房、变配电、柴发、冷站、办公和接待区域等。好处当然是彼此之间没有硬性依赖,每栋建筑都可以独立作为数据中心使用,照此复制就可成倍扩大规模;缺点是没有其他类型的建筑,而有些功能还是需要专门的建筑集中和分区管理的,譬如人员办公和统一接待……

如果一个数据中心园区只有黄框里这一种建筑(模块)……实际上,加上左边的66KV变电站,这里也只是整个园区的一角

况且,与绝大多数的数据中心园区不同,CPU对各模块之间的耦合度要求高得多,否则无法作为一个整体来运作,分工合作快速完成数据处理等任务。而这,正是MCM方案的局限性所在。

第一代EPYC的每个CCD都有“自己的”内存和I/O(主要是PCIe)通道,加上CCD之间的互连,每个CCD的外部I/O都很“重度”

多芯片(对称)设计、全“分布式”架构的特点是内存和I/O扩展能力与CCD数量同步,随着核芯数量的增加,内存和I/O的总“容量”(包括带宽)会增加,这当然是优点,但缺点也随之而来:

首先是局部性(locality)会降低I/O的性能,主要是跨CCD的内存访问时延(latency)明显上升。因为每组(2个)CCX都有自己的本地内存,如果要访问其他CCD上连接的内存,要额外花费很多时间,即所谓的NUMA(Non-Uniform Memory Access,非一致性内存访问)。虽然Zen的CCD上有足够多的IFOP,让4个CCD之间能组成全连接(full-mesh),无需经其他CCD跳转(类似于CCX内4个核芯之间的状况),但I/O路径毕竟变长了;如果要访问其他CPU(插槽)连接的内存,还要经过IFIS,时延会进一步上升。

CCD里的两个CCX也通过Infinity Fabric连接,同样会增加跨CCX的Cache访问时延

根据AMD提供的数据,不同内存访问的时延水平大致如下:

随着访问路径变长和复杂,时延以大约一半的比例增加,这个幅度还是很明显的。

同一个CCD里的内存访问没有明显差异,而跨CCD的内存访问,时延增加就很明显了

然后是PCIe,前面已经有图说明,Zen用于CPU之间互连的IFIS与PCIe通道是复用的,即单路(单CPU)的情况下全都用于PCIe通道,共有128个;双路(双CPU)的情况下每个CPU都要拿出一半来作为(两者之间的)IFIS,所以(对外的)PCIe通道数量仍然是128个,没有随着CPU数量的增加而增长。

简单归纳一下,Zen架构的问题是:核数越多,内存访问的一致性越差;CPU数量增加,外部I/O的扩展能力不变——NUMA引发的跨CPU访问时延增长问题还更严重。

单CPU就能提供128个PCIe 3.0通道原本是第一代EPYC处理器的一大优势,但双CPU仍然是这么多,就略显尴尬了

核数进一步增加的困难很大,不论是增加每个CCD的核数,还是增加CCD的数量,都要面临互连的复杂度问题,也会进一步恶化一致性。

说得更直白一些,就是Zen架构的扩展能力比较有限,难以支持更大的规模。

既然双路配置有利有弊,AMD又是时隔多年重返服务器市场,单路一度被认为是EPYC的突破口,譬如戴尔(Dell)在2018年初推出三款基于第一代EPYC的PowerEdge服务器,其中就有两款是单路。

1U的R6415和2U的R7415都是单路服务器

类似的情况在通常用不到那么多核及I/O扩展能力的PC市场体现得更为明显,在只需要一到两个CCD即可的情况下,消费者更多感受到的是低成本带来的高性价比,所以“AMD Yes!”的鼓噪主要来自个人用户,服务器市场在等待EPYC的进一步成熟。

只有1个die的Ryzen将Zen架构的缺点最小化,获得个人用户的喜爱也就不足为奇了

Chiplet:异构混合模块化的是与非

时隔两年之后,AMD推出基于Zen 2架构的第二代EPYC处理器,通过架构与制程一体优化,达到最高64核、256 MiB L3 Cache,分别是第一代EPYC的2倍和4倍,内存访问一致性和双路的扩展性也有不同程度的改善,终于获得了一众云服务提供商(CSP)的青睐。

Zen 2的整体设计思维是Zen的延续,但做了很多明显的改进,配合制程(部分)升级到7nm,突破了Zen和Zen+在规模扩展上的限制。

首先,Zen2架构延续了Zen/Zen+架构每个CCD有2个CCX、每个CCX有4个核芯共享L3 Cache的布局,但是每个核芯的L3 Cache增大一倍,来到4MiB,每个CCX有16 MiB L3 Cache,是Zen/Zen+架构的两倍。

CCD层面的主要变化是把DDR内存、对外的Infinity Fabric(IFOP/IFIS)和PCIe控制器等I/O器件剥离,以便于升级到7nm制程。AMD表示,第一代EPYC中,上述I/O器件占CCD芯片面积的比例达到44%,从制程提高到7nm中获益很小;而第二代EPYC的7nm CCD中,CPU和L3 Cache这些核心计算、存储器件的占比,高达86%,具有很好的经济性。

被从CCD中拿出来的DDR内存控制器、Infinity Fabric和PCIe控制器等I/O器件,组成了一个单独的I/O芯片,即I/O Die,简称IOD,仍然采用成熟的14nm工艺。

自左至右,分别是传统单片式、第一代EPYC的MCM、第二代EPYC的Chiplet三种架构的示意图

一个IOD居中,最多8个CCD围绕着它,AMD把这种做法称为Chiplet(小芯片)。

如果继续拿数据中心的模块化来强行类比,相当于把整个园区内的变电站、柴发、冷站、办公和接待区域都整合到一个建筑里,位于园区中央,周围是构造完全相同的一座座机房楼……你说,这样一个所有机房楼都离不开的建筑,该有多重要?

仅从布局看,和第二代EPYC处理器有点像的数据中心,但变电站在园区外,制冷也是分布式的(与4个机房模块在一起),中间的建筑并没有上面设想的那么重要

第一代EPYC处理器(Naples)与第二代EPYC处理器(Rome)的片上布局对比,后者是1个IOD + 8个CCD,共9个小芯片组成的混合多die设计

因为CCD的数量增加一倍,所以Rome的核数可以达到Naples的两倍;因为每个CCX/CPU核芯的L3 Cache容量也增加了一倍,所以Rome的L3 Cache总容量可以达到Naples的四倍。

14nm IOD + 7nm CCD的组合——因为不是全部升级到7nm,所以我更愿意称之为制程的“优化”——体现了更高的扩展性和灵活性,使第二代EPYC能够以较低的制造成本提供更丰富的产品组合,提高了市场竞争力。但是,事情并没有看起来这么简单,要了解产品的具体构成和预期的性能表现,您还需要继续往下看。

2019年8月,第二代EPYC正式发布后不久,AMD在Hot Chips大会上介绍了Zen 2产品的Chiplet设计。可能是之前有Zen+架构采用12nm制程的缘故吧,IOD的制程被写成了12nm,其他场合的官方材料都是14nm,所以我们还是以后者为准

今年2月IEEE的ISSCC(International Solid-State Circuits Conference,国际固态电路峰会)2020上,AMD更详细的介绍了Zen 2这一代产品的设计。结合前一幅图可以看到,第二代EPYC的IOD具有83.4亿晶体管,数量与同样采用14nm制程的英特尔Skylake/Cascade Lake相当——虽然两者的晶体管类型构成有很大差别,但可以作为一个参照,说明这个IOD自身的规模和复杂度。

从红框中的选项来看,EPYC 7302 CPU有4个CCD,每个CCX有2个核芯,可以选择各启用1个

IOD集中所有I/O器件的一个好处是,CPU能提供的内存通道数量与CCD的数量无关。E企实验室前一阵测试了基于第二代EPYC处理器的Dell PowerEdge R7525服务器,送测配置包括2个AMD EPYC 7302处理器,从PowerEdge R7525的BIOS设置中可以看到,这款16核的CPU有4个CCD(而不是8个),应该对应下图中右二的情形:

上方柱状图是AMD列出7+14nm Chiplet方案与假设的单片7nm方案相比,成本优势可以达到一半以上(64核没有假设,可能是指单片式很难制造);下方从左至右依次是8、6、4、2个CCD的布局,原则是尽可能的对称

虽然7302在EPYC 7002系列产品中定位偏低端,只有16个核芯,用4个CCX就能满足,但是它拥有128MiB的L3 Cache,这又需要8个CCX才可以。因此,7302的每个CCX只有2个核芯,享受原本属于4个核芯的16 MiB L3 Cache。

从EPYC 7002系列的配置表中可以看出,7302下面72开头的产品才是真正的低端,譬如同样是16核的7282,不仅L3 Cache容量只有7302的一半(倒是符合每核4 MiB的“标配”),而且仅支持4个内存通道,也是7302等产品的一半——说明其CCD数量是2个,就像前一幅图右下方所示的情况——4个内存通道配置的运行频率也低,只有DDR4-2667,与标准的8通道DDR4-3200相比,理论内存带宽仅为40%多

Dell PowerEdge R7525用户手册里对内存条的安装位置有很详细的说明,毕竟插满8个内存通道和只用4个内存通道,性能差距太大

IOD集中所有I/O对性能也有好处,因为内存控制器集中在一个芯片上,有助于降低内存访问的局部性(NUMA)。不过,AMD在很多场合放出的示意图很有误导性,容易让人以为,对Rome(下图右侧)来说,同一个CPU上的内存访问是不存在NUMA的。

从上面的数据来看,第二代EPYC处理器的“本地”内存访问时延有所增长,毕竟内存控制器和CCX不在一个die上了;收益是跨CPU内存访问的时延有所下降,总体更为平均

好在,稍微详细一点的架构示意图表明,一个EPYC 7002系列CPU内部的内存访问仍然会有“远近”之分:

Dell PowerEdge R7525的BIOS配置中,可以在L3 Cache的NUMA设置为Enabled之后,看到每个CPU内部其实还是可以像EPYC 7001系列一样,分成4个不同的NUMA区域

这时学术性会议的价值就体现出来。AMD在ISSCC 2020上的演讲表明,完整版的Server IOD要承载的功能太多,已经有太多的晶体管,中间都被Infinity Fabric和PCIe相关的I/O所占据,内存控制器只能两两一组布置在IOD的四角,每2个CCD就近共享2个内存控制器。由于中间已经没有走线空间,只能构成一个没有对角线连接的2D-mesh拓扑——仅从拓扑角度而论,还不如EPYC 7001系列4个CCD的full-mesh连接方式。所以,临近的访问有长短边造成的延迟差异,对角线的内存访问因为要走过一长一短两条边,没有捷径可走,自然要更慢一些。

注意放大看IOD布局示意图和右侧1~4的不同等级时延注解,可以理解为每个CPU内部仍然分为4个NUMA区域:本地、短边、长边、(拐个弯才能抵达的)对角线

Hot Chips大会上的这张示意图突出了不同功能的Infinity Fabric导致的IOD中部拥挤,和DDR内存控制器都被挤到边角上的感觉。结合前一张图,不难理解,像EPYC 7282这样只有2个CCD对角线布置的低端SKU,另一条对角线上的4个DDR内存控制器主要起增加内存容量的作用,不如只保留CCD就近的4个内存通道

总之,不管是EPYC 7001系列的MCM,还是EPYC 7002系列的Chiplet,随着芯片数量的增长,性能肯定会受到越来越明显的影响(而不是近乎线性的同步提升),只是好的架构会延缓总体性能增长的衰减速度。

这里我们可以回过头来看看同样基于Zen 2架构的第三代AMD Ryzen处理器,主流PC产品没有那么多核数要求,只用2个CCD即可满足,所以其配套的Client IOD(cIOD)正好是Server IOD的四分之一,从前面图中晶体管数量的对比(20.9亿 vs. 83.4亿)也可以看出来。

代号“Matisse”的第三代Ryzen,仍然可以看到两个DDR4内存控制器偏居一隅的“遗存”,但对两个CCD已经公平了很多,基本不存在NUMA问题。也就难怪“AMD真香”党在消费类用户中比例要大得多

尽管CCD升级到了7nm,但更多核芯、更大得多的L3 Cache,意味着整体功耗的上升,譬如同样16核的7302和7282,前者Cache大一倍,频率略有提高,默认TDP就来到了155W,Dell为送测的R7525配备了180W的散热器——而EPYC 7282的TDP则“只有”120/150W。当然,CCD应用7nm的效果还是比较明显的,同样16核、L3 Cache只有7302四分之一,运行频率还低500MHz的7301,TDP也有150/170W,基本与7302相当。

为了满足云计算、高性能计算(HPC)和虚拟化等场景的用户需求,AMD又向EPYC 7002系列CPU中增加了大量多核大(L3) Cache以及核数虽少但频率很高的型号(如今年初发布的7Fx2系列),导致全系列产品中TDP在200W以上的SKU占比很高,也给服务器的散热设计带来了更高的挑战。

200W+的CPU将越来越常见

EPYC 7002系列的另一大改进是PCIe从3.0升级到4.0,单路仍然是128个通道,但双路可以支持多达160个通道(譬如Dell PowerEdge R7525的特定配置)——在主板支持的情况下。第一代EPYC处理器推出时的一个卖点是,为其设计的主板也可以支持第二代EPYC处理器。没有广而告之的是,要支持PCIe 4.0,主板需要重新设计。用老主板可以更快的把第二代EPYC处理器推向市场,却不能充分发挥新CPU的全部能力。

不过,PCIe 4.0本身就是一个很大的话题,留待以后(有机会的话)专文讨论。

腾讯云服务器和阿里云服务器的区别是什么?

腾讯云服务器和阿里云服务器的区别是:

腾讯与阿里都在发力布局云市场,技术与资金投入方面都很巨大,在稳定性、安全性、速度、服务方面不分伯仲,相比之后总结了腾讯云的优势:

1、价格:相同的配置,腾讯云的价格相对更便宜;  

2、扶持优惠:腾讯云针对个人用户有认证送50代金券、限时3折抢购等活动,针对企业用户有认证送300代金券、最高百万扶持等活动,针对创业者提供半年免费云服务、价值50万应用宝流量等活动,针对公益组织提供免费云服务等活动;  

3、运营推广:游戏、移动应用等领域客户可以享受腾讯开放平台、应用宝、QQ空间、广点通、玩吧、米大师等亿级流量平台的推广支持;  

4、安全认证:腾讯云提供安全认证,安全认证通过后,可获得专属腾讯云认证,覆盖腾讯数亿用户,发到QQ消息窗口就有个绿色的勾勾,给您最权威的认证展示。

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如何估算网游真实玩家在线人数

我们经常都可以看一些网游新闻,动不动就说某某游戏数十万、上百万玩家同时在线,这里面的水分有多少呢。 今天是六一儿童节,我们的话题讨论的是一个加减乘除的数学问题:如何估算网游的真实玩家在线人数。 许多玩家都习惯在评论中去反驳某某游戏的最高在线人数,而反驳的依据是什么呢? 一般有个惯例,游戏公司宣布...

如何估算网游真实玩家在线人数

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