在数字经济时代，数据成为新的生产要素，围绕数据处理分析的计算能力成为新的生产力，广泛应用于千行百业的智能转型升级中。我国的云数据中心作为数字化基础设施的核心节点，得到了飞速发展。

益企研究院自 2018 年发起“数字中国万里行”以来，见证了国内云数据中心在快速成长过程中的持续演进。在数据中心基础设施层面， 新基建、双碳、东数西算，每年都有新热点，背后的指导思想则是一以贯之，兼顾效率与均衡、可持续的发展。

数据中心内部同样在经历类似的进化，以GPU为代表的加速器应用 越来越广泛，作为通用算力输出单元的 CPU 也走向多元化： x86 阵营 AMD 东山再起，Arm 阵营百花齐放。对云服务商而言，一方面需要 CPU 有更强的核心和更多的核心数，另一方面需要不同的 CPU 满足客户多元化细分场景的需求，都与效率有着密不可分的关系。相应的，AMD、Arm 等芯片厂商的新技术新架构日益赢得云服务商的广泛认可，并根据自身业务发展针对性的定制和优化。与此同时，在自主可控的大潮推动下，中国“芯”力量正在崛起，产品的技术 成熟度和应用范围正在追赶主流。

国际数据公司(IDC) 的 2021 年第四季度中国服务器市场追踪报告也指出，中国市场对 AMD 和 Arm 服务器的需求正逐渐增加。其中，互联网行业拥抱 AMD 服务器最为积极，占总出货量的 80% 以上；Arm 服务器的主要行业是政府和电信，预计到 2022 年，互联网和其他行业将更多地采用 Arm 服务器。

概述：花开两朵

用先后在 AMD、苹果、英特尔(Intel)参与或领导过多个大型芯片 项目的Jim Keller 的话说， x86、Arm 和 RISC-V，在诞生之初，都是“简单而干净”的。只是随着时间的推移，这些指令集架构(Instruction Set Architecture，ISA)会不可避免地走向复杂。

复杂，通常意味着更强大，和相对不那么高效。

以 64 位为例，x86 比 Arm 要早上十年左右，而超线程技术(Hyper- Threading Technology，简写为 HT 或 HTT) 的产品化甚至还先于 64 位(x86)。多年累积下来，以单个 CPU 核心计，x86 比 Arm 更复杂，是正常现象。

x86 的超线程是 1 核心 2 线程，简单地说，1 个物理核心可以当作 2 个逻辑核心使用。所以 64 核的 AMD EPYC(霄龙)系列 CPU，有 128 个线程，从云主机的角度，和 128(物理) 核的 Ampere Altra Max 一样能提供 128 个(逻辑)核。孤立的来看，1 个物理核出来的 2 个逻辑核，算力应当不如 2 个独立的物理核，而且二者间的共 享资源还会带来安全隐患；但放到全局视角，“真 ·核多”要把多一倍的核心有效的连为一体，对片上互连架构和资源的要求也更高。

制程之争

2016 年英特尔推出最后一代至强 E5/E7(v4) ，是其首批采用 14nm 制程的服务器 CPU。2017 年，AMD 以代号 Naples 的第一代 EPYC 处理器重返服务器 CPU 市场，制程也是14nm。随着核数的增加， 同期问世的第一代至强可扩展处理器(代号 Skylake-SP) ，最大热设计功耗(Thermal Design Power，TDP)率先突破 200W(瓦)。

随后，英特尔转产 10nm 不利，采用代工生产的 AMD 则在台积 电(TSMC) 的帮助下， 成功过渡到 7nm 制程。Arm CPU 也受惠于代工模 式，Ampere(安晟培 ) 的 Altra 和 Altra Max，AWS 的 Graviton2，都采用台积电的 7nm 制程生产。

现在，更新一代的 Arm CPU，如 AWS 的 Graviton3 和阿里云的倚天710，已经用上了 5nm 制程。随着代工厂的持续迭代，采用 3nm 制程的 CPU 也为期不远了。

不过，基于纳米(nm)的传统制程节点命名方法，已不再与晶体 管实际的栅极长度相对应。在这种情况下，在不同供应商的制程 之间单纯对比纳米数，并不能准确地反映实际情况。为了扭转在宣 传上不利的局面，英特尔在 2021 年 7 月下旬公布了“公司有史以来最详细的制程工艺和封装技术路线图”，改用“等效”的制程命名法，将此前的 10nm Enhance SuperFin 制程更 名为 Intel 7，用于 2022 年上半年量产的第四代至强可扩展处理器(代号 Sapphire Rapids)；原先的 7nm 制程更名为 Intel 4， 此后还有 Intel 3、Intel 20A、Intel 18A 等。

架构与封装

半导体的制程工艺仍在进步，但已跟不上芯片规格提升的速度，所以各种不同层面的“堆料”手段越来越常见。

云计算供应商追求数据中心级别的规模和机柜级别的密度，四路和 八路等单机层面以较高难度“堆 CPU”的做法并不合潮流，双路服务器更受欢迎。

IDC 的数据显示：双路(2S) 的市场份额一直稳定在 88% 上下， 八路(8S) 和四路(4S)的市场一路降至不足 4%，空出的份额被单路(1S)占据，这要得益于AMD 和 Arm 处理器核数的增加(单路可替代低端双路)

英特尔至强家族服务器 CPU 之间的互连采用专用通道，从至强 E5/ E7 时代的 QPI(Quick Path Interconnect) 到至强可扩展处理器的 UPI(Ultra Path Interconnect)，数据带宽和效率更高、空闲功耗降低。以 2021 年推出的第三代至强可扩展处理器(代号 Ice Lake-SP) 为例， 两个 CPU 之间可以有多达 3 条 11.2GT/s 的 UPI 链路通信。

第一代至强可扩展(XeonScalable)平台就可以提供(可选的)第三条UPI

AMD 的 EPYC 家族服务器 CPU， 用 于 CPU 之间互连的 Infinity Fabric，与 PCIe 通道是复用的。也就是说，EPYC 7002/7003 系列虽然每 CPU 有 128 个 PCIe 4.0 通道，但在双 CPU 配置下，会各牺牲一定数量的 PCIe 通道用于连接彼此，所以能提供的 PCIe 通道总数可 达 162 个，仅比单路系统多四分之一强。

64 位 Arm CPU 的 CCIX 也有类似的现象，而 AWS 的三代 Graviton 处理器都采用单路方案。7nm 制程的 Graviton2 和 5nm 制程的 Graviton3 都是 64 核心(64 线程) ，但是后者的每个核更强，并升级到 DDR5 和 PCIe 5.0， 晶体管总数达 550 亿，几乎是前者的两倍。

CPU 越来越复杂，为了保证制造的良率，将一个 CPU 拆分为多个较小的晶片(die)分别生产、最后互连、封装在一起的做法，逐渐普及开来。

第一二代 AMD EPYC处理器架构对比图

一种是对等均分，各晶片的成分一致，没有角色之分。第一代 EPYC 处理器由 4 个包含核心及其 Cache、片间互连的 CCD(Core Complex Die) 组成， 这种架构被称为多芯片模 块(multi-chip module，MCM)。

从四等分的角度来看，Sapphire Rapids 也可以归入此类。

另一种是按功能划分，生产、搭配更为灵活。AMD 代号 Rome 的第 二代 EPYC 处理器，采用被称为 Chiplet(小芯片)的架构，由 1 个 专用于互连的 IOD 和多达 8 个 CCD 组成，共 9 个晶片(1+8) 。通过调整 CCD 的数量，第二、三代 EPYC 处理器可以提供 8 ~ 64 个核心。

在代号 Milan 的第三代 EPYC 处理器上，AMD 和台积电还把 Chiplet 封装技术与芯片堆叠技术相结合，实现 3D V-Cache(3D 垂直缓存) ， 推出 L3 Cache 容量高达 768MiB 的 Milan-X。

AWS 的 Graviton3 也采用了 I/O 与计算相分离的 Chiplet 设计，而在具体实现上几乎是 AMD 的“反面”：64 个核心组成的较大晶片居中，4 个 DDR(控制器)晶片和 2 个 PCIe(控制器)晶片三面环绕，共 7 个晶片(1+6)。Graviton3 是 AWS 自用的 CPU，不追求核心数量上的灵活性。

无论如何实现，Chiplet 已经是业界大势所趋。2022 年 3 月 2 日，日月光(ASE)、AMD、Arm、谷歌云、英特尔、Meta(Facebook) 、 微软、高通、三星和台积电，从领先的 CPU 供应商、代工厂到超大规模用户，共同发起小芯片互连标准UCIe(Universal Chiplet Interconnect Express)，并公布了 1.0 规范。