CN211207261U - 一种存储计算融合的ai计算服务器架构 - Google Patents
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Abstract
本实用新型涉及AI计算服务器技术领域，公开了一种存储计算融合的AI计算服务器架构，所述处理单元由处理单元一和处理单元二构成，处理单元通过PCIe信号线分别和十一个PCI‑E应用拓展单元，能将PCI‑E的信号转换为相应的功能信号，可以安装四张至五张高性能GPU显卡，同时此架构还包括BMC控制单元、总线控制单元及SAS磁盘阵列单元。处理单元通过PCI‑E连接到SAS磁盘控制单元，连接SAS/SATA存储介质，作为系统盘和本地存储使用，融合大容量存储与AI计算服务器，降低了总体拥有成本，具有良好的推广应用价值。
Description
技术领域
本实用新型涉及AI计算服务器技术领域，尤其涉及一种存储计算融合的AI计算服务器架构。
背景技术
随着AI技术发展，人脸识别等技术的突飞猛进，大型企业对数据的存储及处理效率需求不断提高。传统的AI服务器在本地存储的容量上存在局限性，在拓展计算GPU显卡也存在有限支持，一般采用多台服务器搭配，实现存储和计算功能，导致总体上拥有成本较高。融合服务器在总体拥有成本上与传统服务器相比具有很大的优势，并在实际项目中应用越来越广泛，融合服务器可以支持多GPU计算模块、存储模块和网络模块等繁多种功能需求。这对融合架构服务器的集中管理提出了新的挑战。
实用新型内容
本实用新型的目的是为了解决现有技术中传统计算服务器的单一功能，导致服务器AI计算性能低、本地储存容量有限、总体拥有成本过高、不便于使用等问题，而提出的一种存储计算融合的AI计算服务器架构。
为了实现上述目的，本实用新型采用了如下技术方案：
一种存储计算融合的AI计算服务器架构，所述处理单元由处理单元一和处理单元二构成，处理单元通过PCIe信号线分别和十一个 PCI-E应用拓展单元，能将PCI-E的信号转换为相应的功能信号，可以安装四张至五张高性能GPU显卡，同时此架构还包括BMC控制单元、总线控制单元及SAS磁盘阵列单元。处理单元通过PCI-E连接到SAS 磁盘控制单元，连接SAS/SATA存储介质，作为系统盘和本地存储使用，融合大容量存储与AI计算服务器，降低了总体拥有成本，具有良好的推广应用价值。
两个处理单元负责系统主要数据的处理，所述服务器机体的后侧右端开设有十一个均匀分布的PCI-E扩展插槽，以上所述PCI-E扩展插槽均为竖直设置。处理单元一、处理单元二通过PCI-E信号分别与拓展单元一至拓展单元十一相连接，将PCI-E信号根据不同的应用转换成对应的Ethernet、Infiniband、FC等信号。
此外，其中处理单元将一组PCI-E信号转换为传统SAS信号，连接SAS/SATA存储介质，作为系统盘和本地存储使用，同时支持组建 RAID阵列，增强磁盘系统的性能以及稳定性，处理单元还通过总线控制单元，集中控制USB、SPI、FAN等信号与管理单元进行连接，实现对系统各电子器件运行状态的监控。
优选的，所述服务器架构支持四到五张GPU显卡，大大的提高了设备的AI计算能力。
优选的，所述处理单元为双路E5的X86架构服务器。
优选的，所述服务器采用LSI的6G/12G控制单元芯片，集成一块背板安装在机体中，机体前面磁盘阵列单元由多个所述硬盘槽呈矩阵分布，且多个硬盘槽分为四列，每列所述硬盘槽包括六个，所述服务器机体的前侧还固定设有多个硬盘指示灯，多个所述硬盘指示灯分别位于多个硬盘盒的右侧设置。
优选的，所述BMC控制单支持IPMI2.0协议，基于web界面远程监控管理服务器，支持KVM及SOL功能，提高GPU计算服务器的易维护性能。
与现有技术相比，本实用新型提供了一种存储计算融合的AI计算服务器架构，具备以下有益效果：
1、该存储计算融合的AI计算服务器架构，能够同时支持多个硬盘储存，扩大储存容量，且两个处理单元与多个PCI-E拓展槽相连，便于安装PCI-E的万兆网卡、HBA卡、PCI-ESSD等，大幅提高服务器的PCI-E拓展性能，能够使GPU计算服务器适应不同性能需求，且此计算服务器架构支持IPMI2.0协议，基于web界面远程监控管理服务器，支持KVM及SOL功能，提高GPU计算服务器的易维护性能。
该装置中未涉及部分均与现有技术相同或可采用现有技术加以实现，本实用新型大幅提高服务器性能，并加快服务器数据处理，同时对存储及GPU计算模块进行融合管理。
附图说明
图1为本实用新型提出的一种存储计算融合的AI计算服务器架构的结构框图；
图2为本实用新型提出的一种存储计算融合的AI计算服务器架构的原理框图。
具体实施方式
下面将结合本实用新型实施例中的附图，对本实用新型实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本实用新型一部分实施例，而不是全部的实施例。
参照图1-2，一种存储计算融合的AI计算服务器架构，包括处理单元和PCIe扩展单元，还包括应用扩展单元一、应用扩展单元二、网络传输单元及磁盘阵列，所述处理单元由处理单元一和处理单元二构成，处理单元通过PCI-E信号线支持11个拓展的端口，其中1个端口连接SAS磁盘控制单元，剩余端口中的连接其它相应功能的设备，处理单元一为X86架构服务器单元一，处理单元二为X86架构服务器单元二。
本实用新型的用于存储计算融合服务器架构的使用过程为：
(一)X86架构服务器处理单元一组PCI-Ex8的信号通过PCI-E 信号线与SAS磁盘控制单元连接，将PCIe信号转换为传统磁盘的SAS 信号，连接通用的SAS/SATA存储介质，作为系统盘使用，磁盘阵列单元由多个硬盘槽呈矩阵分布，且多个硬盘槽分为四列，每列所述硬盘槽包括六个，可以安装24个2.5/3.5寸磁盘，组成一个24盘位的硬盘的磁盘阵列，同时支持组建RAID阵列，增强磁盘系统的性能及稳定性。该处理单元还连接总线控制单元，总线控制单元PCI-E、USB、 SPI等信号与管理单元相连接，实现对系统中各电子器件运行状态的监控。
(二)X86架构服务器处理单元引出多组PCI-E信号，其中四组 /五组PCI-Ex8信号通过PCI-E信号线与高性能的GPU显卡连接，用作AI数据计算及加速；其它的PCI-Ex4信号通过PCIe信号线连接PCIe扩展单元，进行PCIe信号的扩展；将PCIe信号根据不同的应用转换成对应的Ethernet、Infiniband、FC等信号。通过设有的IPMI 接口，能够使GPU计算服务器支持IPMI2.0协议，基于web界面远程监控管理服务器，支持KVM及SOL功能，实现对服务器设备远程管理。
以上所述，仅为本实用新型较佳的具体实施方式，但本实用新型的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本实用新型揭露的技术范围内，根据本实用新型的技术方案及其实用新型构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本实用新型的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种存储计算融合的AI计算服务器架构，包括处理单元和PCIe扩展单元，其特征在于：还包括应用扩展单元一、应用扩展单元二、网络传输单元及磁盘阵列，所述处理单元由处理单元一和处理单元二构成，处理单元通过PCI-E信号线支持11个拓展的端口，其中1个端口连接SAS磁盘控制单元，剩余端口中的连接其它相应功能的设备。
2.根据权利要求1所述的一种存储计算融合的AI计算服务器架构，其特征在于，所述的SAS磁盘阵列由24个2.5寸或3.5寸磁盘构成，PCI-E扩展单元支持连接4或5个GPU显卡。
3.根据权利要求1所述的一种存储计算融合的AI计算服务器架构，其特征在于，所述处理单元为通用双路E5的X86架构服务器。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202020313625.4U CN211207261U (zh) | 2020-03-13 | 2020-03-13 | 一种存储计算融合的ai计算服务器架构 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| CN202020313625.4U CN211207261U (zh) | 2020-03-13 | 2020-03-13 | 一种存储计算融合的ai计算服务器架构 |
Publications (1)
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| CN211207261U true CN211207261U (zh) | 2020-08-07 |
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Family Applications (1)
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| CN202020313625.4U Active CN211207261U (zh) | 2020-03-13 | 2020-03-13 | 一种存储计算融合的ai计算服务器架构 |
Country Status (1)
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|---|---|
| CN (1) | CN211207261U (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111966189A (zh) * | 2020-09-18 | 2020-11-20 | 苏州浪潮智能科技有限公司 | 一种灵活配置的多计算节点服务器主板结构和程序 |
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2020
- 2020-03-13 CN CN202020313625.4U patent/CN211207261U/zh active Active
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