知識帖：把N臺個(gè)人電腦堆疊起來變成PC農(nóng)場，是個(gè)啥操作

徐遠(yuǎn)志

●個(gè)人電腦，PC，這個(gè)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(chǎn)品設(shè)計(jì)），完全OK ！而PC 的特點(diǎn)，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(fù)載更重的專業(yè)設(shè)計(jì)任務(wù)，比如，設(shè)計(jì)一臺摩托車發(fā)動(dòng)機(jī)，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(qiáng)處理器了，核心數(shù)量比PC 多，用的主板也不同了，且能使用ECC 錯(cuò)誤校驗(yàn)內(nèi)存避免工作過程中宕機(jī)，而且，開始搭載專業(yè)顯卡了。

●那么再往上呢？那就是服務(wù)器，以及服務(wù)器集群了。采用的是數(shù)個(gè)或是海量的至強(qiáng)處理器，用Win Server 或Linux 系統(tǒng)，然后根據(jù)不同的應(yīng)用需求，會(huì)插滿內(nèi)存（比如幾千GB）或硬盤（比如10PB、100PB，1PB=1024TB），當(dāng)然，也可以插滿深度學(xué)習(xí)用的加速卡。總之，復(fù)雜的任務(wù)，比如電影、動(dòng)畫長片的渲染，比如大型的機(jī)械設(shè)計(jì)，比如游戲服務(wù)器，比如數(shù)據(jù)中心，又比如深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練等，就要用到服務(wù)器或服務(wù)器集群了！

但實(shí)際上，從工作站到服務(wù)器（集群），中間還是有比較大的跨度。實(shí)際應(yīng)用中，往往會(huì)有這樣的情況：某些應(yīng)用類型的算力需求遠(yuǎn)高于工作站，但如果上服務(wù)器（集群），成本又太高了——畢竟至強(qiáng)處理器，以及其專屬的主板、內(nèi)存等周邊都相對更貴，且WindowsServer 系統(tǒng)還是收費(fèi)的，Server 上很多應(yīng)用也往往是付費(fèi)的（甚至是按照節(jié)點(diǎn)數(shù)量收費(fèi)的）——這，可就相當(dāng)具體了！！

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

這是PC Farm的“官方定義”。

PC Farm也歷經(jīng)多次進(jìn)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(gè)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(gè)人電腦系統(tǒng)：三塊主板，每塊上都有兩根內(nèi)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(jìn)化為縱向拔插形態(tài)方便隨時(shí)擴(kuò)充和更多地堆疊（往機(jī)架上堆，堆成一個(gè)一個(gè)的機(jī)柜），但依然可看出是由單個(gè)PC單元組合而成的。

較新的PC Farm 產(chǎn)品已經(jīng)非常方便插拔了，但單個(gè)組成單元依然是一套完整的PC，當(dāng)然，也借助了一些服務(wù)器技術(shù)，比如服務(wù)器的散熱技術(shù)。

PC Farm的具體優(yōu)勢是什么呢？

●首先是總算力可以很高！因?yàn)樗部梢匀舾蓚€(gè)機(jī)柜進(jìn)行堆疊， 內(nèi)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(jìn)行管理和調(diào)配，實(shí)現(xiàn)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(gè)機(jī)柜貌似就可部署144 個(gè)算力節(jié)點(diǎn)），能勝任大量的專業(yè)應(yīng)用。

●其次就是成本相對服務(wù)器系統(tǒng)要低不少。這個(gè)“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(fèi)用也低。另外，這些用于組合堆疊的PC是“完整的個(gè)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(gè)體，是可以作為獨(dú)立的PC 折價(jià)銷售的——因?yàn)樗呐浼⒐δ苁峭陚涞摹Ｒ簿褪钦f，PCFarm 的擴(kuò)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(wù)器的插拔擴(kuò)容概念和遠(yuǎn)程管理概念，所以，其部署和管理是比較靈活快捷的。經(jīng)過培訓(xùn)后，其實(shí)是很容易上手的。

而基于以上特性，PC Farm其實(shí)可以實(shí)現(xiàn)很多應(yīng)用。目前主要活躍在電競網(wǎng)吧、電競酒店、云游戲、云渲染、VR 娛樂等領(lǐng)域。

大家不要被“云”字給唬著了，其實(shí)沒那么復(fù)雜，下面牛大叔給大家舉幾個(gè)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(shè)一家電競酒店，分布在5 層樓共計(jì)100個(gè)房間。最傳統(tǒng)的做法是：在每個(gè)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(fēng)險(xiǎn)。

而采用PC Farm 方案，我們只要在一個(gè)房間部署機(jī)架式的PCFarm“服務(wù)器”，或許只用30個(gè)節(jié)點(diǎn)（30 顆i7 處理器+30 塊RTX 獨(dú)顯系統(tǒng)），進(jìn)行統(tǒng)一管理和性能動(dòng)態(tài)分配，就能滿足100個(gè)房間的需求（畢竟絕大部分用戶就玩玩網(wǎng)游，無需太多性能）。和該情況類似的還有網(wǎng)吧。

●又比如小型的影視工作室。這個(gè)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(gè)PC 肯定是不夠的。以往，這類工作室往往購買二手服務(wù)器用處理器來渲染（上全新的至強(qiáng)系統(tǒng)，不管是工作站還是服務(wù)器，成本都很高）。

● PC Farm 與服務(wù)器集群混搭搞定“云游戲”。

這個(gè)例子稍專業(yè)一點(diǎn)，但也容易理解：假設(shè)某游戲廠商開發(fā)了一個(gè)畫面特漂亮的游戲（通常是網(wǎng)游），但問題是，如果把所有運(yùn)算都在客戶端完成（如手機(jī)、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(huì)非常大，就好像如今的大型3A 游戲，動(dòng)輒上百GB 容量——這對于手機(jī)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(yùn)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(wù)器——服務(wù)器可以用一顆處理器延展出TB 級的內(nèi)存+ 海量的硬盤，但渲染這活兒是吃處理器核心數(shù)量、GPU數(shù)量和性能的——這要靠服務(wù)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(wù)器完成數(shù)據(jù)部分，渲染部分就交給PCFarm完成！

這就是“云游戲模型”，實(shí)際上，最傳統(tǒng)的“網(wǎng)頁游戲”也是典型的云游戲。不過如今的云游戲，畫質(zhì)提升很大——考驗(yàn)的就是PC Farm的算力。

西山居的《劍網(wǎng)3》和《劍網(wǎng)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(gè)“標(biāo)準(zhǔn)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(gè)有意思的事情，叫作“演唱會(huì)抓逃”。好多逃犯耐不住寂寞，去看歌星的演唱會(huì)，誰知道被現(xiàn)場逮住！還別說，演唱會(huì)上真的抓了不少逃犯。

具體咋做的呢？其實(shí)機(jī)制很簡單：會(huì)場每個(gè)進(jìn)出口架上攝像頭，攝像頭抓取進(jìn)場觀眾的人臉和公安部的逃犯數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對。而在這個(gè)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(wù)器上，就是“云端”。

但這個(gè)方式有個(gè)現(xiàn)實(shí)的問題：如果所有人臉都要通過互聯(lián)網(wǎng)“跨越千山萬水”上傳到公安部的服務(wù)器上進(jìn)行比對，然后再反饋下來，那么速度就太慢了，無法及時(shí)出結(jié)果。于是，這個(gè)系統(tǒng)就引入了“邊緣算力”——每個(gè)攝像頭或者每幾個(gè)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(shù)據(jù)庫中比對，而且它自己就帶有幾十萬個(gè)逃犯的面部特征數(shù)據(jù)，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(jìn)行要快得多，高效得多了。而在這個(gè)模型中，攝像頭就是“終端設(shè)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(shù)據(jù)庫就是“云端”。

不過上述例子中，人臉識別只抓關(guān)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(yù)處理的信息比較復(fù)雜，算力要求比較高咋辦呢？比如測繪數(shù)據(jù)，不僅是復(fù)雜的高精度圖像，而且包含了坐標(biāo)、海拔等一大堆位置信息，還要做識別分析，這時(shí)，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(diǎn)的PC Farm集群系統(tǒng)覆蓋一片范圍的測繪信息進(jìn)行預(yù)處理，最后再上傳到云端。

PC Farm（集群），應(yīng)用前景廣闊

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