隨著英偉達市值躍居全球第一，數據中心迎來了飛速發展的黃金時代！云計算和AI技術正如火如荼，邊緣計算悄然嶄露鋒芒，共同編織出數字世界的壯麗藍圖。數據中心以其高效節能，同時助力可持續發展。自動化運維更是讓數據中心運行如飛，成為數字世界的強大后盾。

帶領大家一步一步走入數字的世界，了解數據中心的基本構架。

數據中心是承載IT基礎架構的實體建筑或設施，其核心目標是構建、運行和交互各種應用與服務，同時存儲和管理與這些應用與服務相關的數據。數據中心通常由主設備和配套設備組成，其中主設備主要包括IT設備，通訊算力設備，供電系統，散熱制冷系統，和管理系統。

尤其是大家都有所耳聞的AI服務器也是在IT算力設備中占據龍頭位置。相較于通用服務器，AI服務器最大的不同在于其硬件構架和計算能力。

硬件構架：
AI服務器采用異構形式的服務器架構，相較于通用服務器的同構架構，其硬件組合更加多樣化和靈活。AI服務器特別注重為大數據處理、云計算以及人工智能等計算密集型任務提供更大的計算和存儲能力。

計算能力：

AI服務器通常配備更多的GPU（圖形處理單元）卡，以滿足其處理大量計算任務的需求。普通GPU服務器一般只有單卡或雙卡配置，而AI服務器則可能需要四塊或更多的GPU卡，甚至需要構建整個AI服務器集群來應對復雜的計算需求。AI服務器具備強大的計算能力，能夠進行大規模的并行計算和浮點運算，滿足深度學習等人工智能應用對計算能力的極高要求。

可以簡單的將CPU理解為學識淵博的教授，什么都精通，而GPU則是整間學校的學生，負責簡單的算數運算，可即使教授再神通廣大，也不能一秒鐘內計算出500次加減法， 因此對簡單重復的計算來說單單一個教授敵不過數量眾多的小學生，在進行簡單的算數運算這件事上，500個學生(并發)可以輕而易舉打敗教授。

隨著GPU，CPU等算力芯片朝著更高性能升級，對供電系統也提出了更高的要求，多相電源能夠很好的滿足AI服務器中GPU，CPU的低電壓（0.5V-2V)，大電流和高瞬態的要求。

我們以AI服務器的電源模組中多相電源的失效分析案例，通過METROTOM可以無損觀察失效原因，檢查PCB的線路圖形，通孔的鍍銅質量情況。無需破壞工件可視化其整體3D內部結構及缺陷，實現清晰，無偽影的多種材料組件成像并在整體工作區域滿足高精度可追溯測量要求。
從配電單元，連接器設備，存儲單元，數據交換設備，到液冷系統都帶來了大量的技術難點，這也是蔡司工業質量解決方案最擅長的，幫助客戶洞察問題，解決問題。

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