随着英伟达市值跃居全球第一，数据中心迎来了飞速发展的黄金时代！云计算和AI技术正如火如荼，边缘计算悄然崭露锋芒，共同编织出数字世界的壮丽蓝图。数据中心以其高效节能，同时助力可持续发展。自动化运维更是让数据中心运行如飞，成为数字世界的强大后盾。
带领大家一步一步走入数字的世界，了解数据中心的基本构架。
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数据中心是承载IT基础架构的实体建筑或设施，其核心目标是构建、运行和交互各种应用与服务，同时存储和管理与这些应用与服务相关的数据。数据中心通常由主设备和配套设备组成，其中主设备主要包括IT设备，通讯算力设备，供电系统，散热制冷系统，和管理系统。
尤其是大家都有所耳闻的AI服务器也是在IT算力设备中占据龙头位置。相较于通用服务器，AI服务器最大的不同在于其硬件构架和计算能力。
硬件构架：
AI服务器采用异构形式的服务器架构，相较于通用服务器的同构架构，其硬件组合更加多样化和灵活。AI服务器特别注重为大数据处理、云计算以及人工智能等计算密集型任务提供更大的计算和存储能力。
计算能力：
AI服务器通常配备更多的GPU（图形处理单元）卡，以满足其处理大量计算任务的需求。普通GPU服务器一般只有单卡或双卡配置，而AI服务器则可能需要四块或更多的GPU卡，甚至需要构建整个AI服务器集群来应对复杂的计算需求。AI服务器具备强大的计算能力，能够进行大规模的并行计算和浮点运算，满足深度学习等人工智能应用对计算能力的极高要求。
可以简单的将CPU理解为学识渊博的教授，什么都精通，而GPU则是整间学校的学生，负责简单的算数运算，可即使教授再神通广大，也不能一秒钟内计算出500次加减法， 因此对简单重复的计算来说单单一个教授敌不过数量众多的小学生，在进行简单的算数运算这件事上，500个学生(并发)可以轻而易举打败教授。
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随着GPU，CPU等算力芯片朝着更高性能升级，对供电系统也提出了更高的要求，多相电源能够很好的满足AI服务器中GPU，CPU的低电压（0.5V-2V)，大电流和高瞬态的要求。
我们以AI服务器的电源模组中多相电源的失效分析案例，通过METROTOM可以无损观察失效原因，检查PCB的线路图形，通孔的镀铜质量情况。无需破坏工件可视化其整体3D内部结构及缺陷，实现清晰，无伪影的多种材料组件成像并在整体工作区域满足高精度可追溯测量要求。
整体视图
局部视图
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