徐遠志

●個人電腦，PC，這個大家都熟，辦公、影音娛樂、玩游戲，做些簡單的創(chuàng)意性工作（比如視頻編輯、簡單的三維建模、簡單的產品設計），完全OK ！而PC 的特點，從英特爾這邊來說，主要就是搭載（Core）酷睿處理器的平臺。

●再往上一級是工作站。負載更重的專業(yè)設計任務，比如，設計一臺摩托車發(fā)動機，常規(guī)的PC 可就有些吃力了，就得上工作站了！從工作站這一級開始，就開始使用（Xeon）至強處理器了，核心數量比PC 多，用的主板也不同了，且能使用ECC 錯誤校驗內存避免工作過程中宕機，而且，開始搭載專業(yè)顯卡了。

●那么再往上呢？那就是服務器，以及服務器集群了。采用的是數個或是海量的至強處理器，用Win Server 或Linux 系統(tǒng)，然后根據不同的應用需求，會插滿內存（比如幾千GB）或硬盤（比如10PB、100PB，1PB=1024TB），當然，也可以插滿深度學習用的加速卡?？傊?，復雜的任務，比如電影、動畫長片的渲染，比如大型的機械設計，比如游戲服務器，比如數據中心，又比如深度學習訓練等，就要用到服務器或服務器集群了！

但實際上，從工作站到服務器（集群），中間還是有比較大的跨度。實際應用中，往往會有這樣的情況：某些應用類型的算力需求遠高于工作站，但如果上服務器（集群），成本又太高了——畢竟至強處理器，以及其專屬的主板、內存等周邊都相對更貴，且WindowsServer 系統(tǒng)還是收費的，Server 上很多應用也往往是付費的（甚至是按照節(jié)點數量收費的）——這，可就相當具體了??！

為了解決上述這些實際問題，在2018年，英特爾創(chuàng)造了一種新技術、新事物：把個人電腦（PC），通過機架進行組合堆疊來集合算力（并進行分配），大家可以理解為“用PC搭建的服務器”。而英特爾也給它取了一個特別貼切的名字，叫作“PC Farm”，也即是“PC農場”。

這是PC Farm的“官方定義”。

PC Farm也歷經多次進化和迭代，但其統(tǒng)一的特征就是：它是由完整的“PC系統(tǒng)”即個人電腦系統(tǒng)組合而成的！上圖里可以非常清晰地看到三套完整的個人電腦系統(tǒng)：三塊主板，每塊上都有兩根內存、一根M.2 接口的SSD，并安裝了一顆處理器，而且，每塊主板上也都有一套完整的接口。

而后，PC Farm 進化為縱向拔插形態(tài)方便隨時擴充和更多地堆疊（往機架上堆，堆成一個一個的機柜），但依然可看出是由單個PC單元組合而成的。

較新的PC Farm 產品已經非常方便插拔了，但單個組成單元依然是一套完整的PC，當然，也借助了一些服務器技術，比如服務器的散熱技術。

PC Farm的具體優(yōu)勢是什么呢？

●首先是總算力可以很高！因為它也可以若干個機柜進行堆疊， 內部通過IPMI（ 智能平臺管理接口，Intelligent PlatformManagement Interface）或是基于IPMI 的第三方管理軟件來進行管理和調配，實現硬件性能的組合（和分配），所以它的“總體性能”可以非常高（一個機柜貌似就可部署144 個算力節(jié)點），能勝任大量的專業(yè)應用。

●其次就是成本相對服務器系統(tǒng)要低不少。這個“成本相對低”是多方面的，首先PC 硬件系統(tǒng)相對便宜，系統(tǒng)和軟件費用也低。另外，這些用于組合堆疊的PC是“完整的個體”，它們是可以輕松替換的，如今甚至能“跨代堆疊”（比如之前大部分是第12代酷睿平臺，如今可部分升級到第13 代酷睿平臺，不同代可混用）。最夸張的是，被替換下來（淘汰下來）的個體，是可以作為獨立的PC 折價銷售的——因為它的配件、功能是完備的。也就是說，PCFarm 的擴容、升級，既簡單，成本也要低得多！

● 部署和管理靈活快捷。由于PC Farm引入了服務器的插拔擴容概念和遠程管理概念，所以，其部署和管理是比較靈活快捷的。經過培訓后，其實是很容易上手的。

而基于以上特性，PC Farm其實可以實現很多應用。目前主要活躍在電競網吧、電競酒店、云游戲、云渲染、VR 娛樂等領域。

大家不要被“云”字給唬著了，其實沒那么復雜，下面牛大叔給大家舉幾個不同類型的例子，相信大家都能看得明白：

●電競酒店。我們假設一家電競酒店，分布在5 層樓共計100個房間。最傳統(tǒng)的做法是：在每個房間放一臺高性能PC，比如第12 代酷睿i7+RTX 3070/4060。總量是100 臺，投資巨大不說，還面臨配件被盜被破壞的風險。

而采用PC Farm 方案，我們只要在一個房間部署機架式的PCFarm“服務器”，或許只用30個節(jié)點（30 顆i7 處理器+30 塊RTX 獨顯系統(tǒng)），進行統(tǒng)一管理和性能動態(tài)分配，就能滿足100個房間的需求（畢竟絕大部分用戶就玩玩網游，無需太多性能）。和該情況類似的還有網吧。

●又比如小型的影視工作室。這個很好理解，這些小型的影視工作室主要做特效視頻，并完成海量視頻的剪輯工作，對處理器性能和顯卡性能要求高，單個PC 肯定是不夠的。以往，這類工作室往往購買二手服務器用處理器來渲染（上全新的至強系統(tǒng)，不管是工作站還是服務器，成本都很高）。

● PC Farm 與服務器集群混搭搞定“云游戲”。

這個例子稍專業(yè)一點，但也容易理解：假設某游戲廠商開發(fā)了一個畫面特漂亮的游戲（通常是網游），但問題是，如果把所有運算都在客戶端完成（如手機、筆記本電腦），對客戶端硬件的要求就很高，而客戶端的程序也會非常大，就好像如今的大型3A 游戲，動輒上百GB 容量——這對于手機來說就是噩夢了！

那么咋解決呢？比較好的方式就是在云端完成游戲的渲染工作，把客戶端的運算和存儲壓力大幅降低。但，渲染這活兒，并不適合于傳統(tǒng)意義上的服務器——服務器可以用一顆處理器延展出TB 級的內存+ 海量的硬盤，但渲染這活兒是吃處理器核心數量、GPU數量和性能的——這要靠服務器系統(tǒng)來堆，可就貴上天了！那么合理的方案就是：傳統(tǒng)的服務器完成數據部分，渲染部分就交給PCFarm完成！

這就是“云游戲模型”，實際上，最傳統(tǒng)的“網頁游戲”也是典型的云游戲。不過如今的云游戲，畫質提升很大——考驗的就是PC Farm的算力。

西山居的《劍網3》和《劍網3緣起》，就與英特爾和阿里邊緣云ENS 合作，靠PC Farm 集群完成畫面渲染，從而大幅降低客戶端硬件的需求。

邊緣算力，如測繪建模等。

不要被“邊緣”這個“標準行業(yè)詞匯”嚇著啦，待牛大叔給你清楚解讀：

2020年以前，大家都知道一個有意思的事情，叫作“演唱會抓逃”。好多逃犯耐不住寂寞，去看歌星的演唱會，誰知道被現場逮??！還別說，演唱會上真的抓了不少逃犯。

具體咋做的呢？其實機制很簡單：會場每個進出口架上攝像頭，攝像頭抓取進場觀眾的人臉和公安部的逃犯數據庫進行比對。而在這個系統(tǒng)中，攝像頭就是“終端”，而公安部的逃犯系統(tǒng)在公安部服務器上，就是“云端”。

但這個方式有個現實的問題：如果所有人臉都要通過互聯網“跨越千山萬水”上傳到公安部的服務器上進行比對，然后再反饋下來，那么速度就太慢了，無法及時出結果。于是，這個系統(tǒng)就引入了“邊緣算力”——每個攝像頭或者每幾個攝像頭，搭配一臺電腦，這臺電腦不僅錄制攝像頭拍攝的畫面方便后續(xù)到公安部數據庫中比對，而且它自己就帶有幾十萬個逃犯的面部特征數據，然后它就可以完成快速的對比篩查，這就比全部通過云端進行要快得多，高效得多了。而在這個模型中，攝像頭就是“終端設備”；這臺靠近攝像頭的電腦就是“邊緣算力”（“邊緣”指它物理位置上更靠近終端而不是云端）；而公安部的數據庫就是“云端”。

不過上述例子中，人臉識別只抓關鍵特征，所以對“邊緣算力”的要求并不高，一臺高性能PC 即可。但如果采集的、需要在邊緣端預處理的信息比較復雜，算力要求比較高咋辦呢？比如測繪數據，不僅是復雜的高精度圖像，而且包含了坐標、海拔等一大堆位置信息，還要做識別分析，這時，邊緣端就得靠高PC 來堆疊性能了——PCFarm 在這里就正好可以派上用場了——用一臺多節(jié)點的PC Farm集群系統(tǒng)覆蓋一片范圍的測繪信息進行預處理，最后再上傳到云端。

PC Farm（集群），應用前景廣闊

看到這里，相信大家對PC Farm這種產品有了全面的認識和了解，而我想說的是：這種神奇的產品，其實應用前景非常廣闊。之前有人說它是“介于工作站和服務器之間的產品”，對，但也不對——畢竟它具備了不少連傳統(tǒng)服務器都不具備的特質，且其算力理論上也可以相當強悍，而總體擁有成本相對服務器系統(tǒng)又明顯低得多，在不少應用上的確能大展拳腳——最終，就看大家如何發(fā)揮想象了！