置身事内：腾讯的造芯之路

事后想来，芯片验证工程师Lynda觉得进腾讯有点“草率”了。

作为一个在半导体行业工作过多年的资深工程师，Lynda第一次看到腾讯发布芯片岗位需求时，略感到一丝惊讶。2019年1月她带着好奇加入这家互联网大厂，准备撸起袖子，大干一场。

面试时，主导芯片设计工作的Henry给她打过一剂预防针：“我们是从零开始做芯片。”Lynda试图代入鹅厂一贯的低调来理解这句话，但随即便在第一天上班时被跟同事的对话震到了：

-“我们的仿真工具呢？” -“没有，还在谈。”

-“验证环境怎么说？” -“还……没有。”

-“那……验证流程呢？-“这个……也没有。“

对于一个芯片验证工程师来说，仿真工具、验证环境、验证流程就是必备的生产力工具。Lynda想全程参与芯片研发业务，倒不怕从头开始，只不过没想到连这些必备品都能 “三无”。

当一家互联网公司投身半导体时，工具的欠缺还不是最紧要的。“造芯”不仅是业务的简单延伸，它往往意味着更复杂的产业链、更耗时的人才沉淀、以及更迥异的生态文化和技术理念。

比如芯片研发不像软件开发尚可后期不断改bug，设计问题没被前期验证发现，一旦流片就只能沦为一块“砖头”。而Lynda所担任的验证工程师，就是防止前期努力打水漂的守门员。

这个岗位的重要性不言而喻，设计工程师与验证工程师的比例在很多芯片公司会达到1：3。但Lynda入职后环顾四周，发现不仅自己只有一个并肩作战的同事，连验证的代码也一行都没有。

这时候，Lynda才开始明白Henry口中的“从零开始”意味着什么，以及她面临着怎样一场艰难的战役。

01

雄关如铁，出师未捷

在腾讯云副总裁、云架构平台部总经理谢明看来，“从零开始”的背后还有更多的曲折故事。

谢明所在的云架构平台部，站在腾讯各类前端应用的身后，是腾讯海量业务数据冲刷的前线，有效支撑了QQ、邮箱、微信、微云、流媒体视频等一个又一个的国民级应用。

2013年，QQ相册已经发展成腾讯最大的一个存储类业务。让用户访问相册的速度更快、体验更顺滑，成了一个很急迫的需求。转化成相应的技术问题，就是图片能否更快地转码？能否在不损画质的情况下压缩？能否以更低的成本存储？

他们反复地追问。

团队深刻地明白底层技术创新对上层应用的放大价值。软件架构上固然要永远不停歇地进行自我超越，但他们敏锐地察觉到，只有在硬件上也作出创新，才能实现更深层次的突破。

问题是：一个做软件出身的团队，怎么去做硬件？

一圈研究之后，他们决定先拿FPGA（可编程阵列逻辑）试水。跟我们平时电脑和手机里的通用芯片相比，FPGA是一种专用集成电路（ASIC），能够实现灵活的“半定制”开发。

FPGA相比起芯片容错率高，但在吞吐率、延迟、功耗和灵活性等维度上都很平衡。尤其是在处理海量数据时，FPGA相比GPU具有超低延时的显著优势，很适合用在特定的业务场景。

事实验证了这种判断。2015年，团队集中力量研发的图片编码FPGA，取得了比CPU编码和软件编码更高的压缩率和更低的延时，也帮助QQ相册很大程度上降低了存储成本。他们看到了在FPGA方向 探索 和深入的可能性。

2016年前后，由Alpha Go引爆的AI热潮更把FPGA拉入了主流视野。团队通过FPGA对深度学习模型的CNN算法进行加速后，处理性能达到通用CPU的4倍，而单位成本仅为1/3。

FPGA效果虽好，但技术门槛比较高，“如果把FPGA云化，是不是一个能够扩大应用的解决路径？”

带着这样的期待，2017年1月20日，腾讯云推出了国内首款FPGA云服务器，希望以云计算的方式，将FPGA能力推广到更多企业。

从效果上来说，在FPGA云服务器上进行FPGA硬件编程的企业，确实能将性能提升至通用CPU服务器的30倍以上，而只需支付相当于通用CPU约40%的费用。以一家著名的基因检测公司为例，传统用CPU需要检测一周的基因序列，FPGA可以压缩到数小时完成。

然而云化后的FPGA，没能如预期般迅速席卷整个行业。

一方面，FPGA毕竟是一种“半定制”的电路，许多企业还是无法独立胜任FPGA开发，需要更加上层的服务；另一方面，通用芯片成本的迅速下降，也让FPGA的性价比优势逐渐丧失。

云端商业化的受挫泼来一盆冷水，把团队的热情从巅峰一下子打到了谷底，同时也把两个问题赤裸裸地抛到整个团队的眼前：FPGA对业务的价值究竟有多大？FPGA还能继续做吗？

受此打击，团队在2018年也近乎分崩离析，人员开始集中式地离开。腾讯在“造芯”上的第一次 探索 ，画上了一个遗憾的逗号。

02

柳暗花明，“蓬莱”问世

在FPGA云服务器受挫后，腾讯需要重新思考硬件之路要怎么走下去。

在团队几乎解散的2018年，中国芯片行业迎来暖春：中美贸易摩擦给全民普及了芯片的重要性，科创板的设立为半导体企业上市开启大门，而国家资金的进场更是让大江南北一片热火朝天。

但是，对于互联网公司来说，做芯片跟做云计算、数据库、存储系统等一样，需要有具体的业务场景支撑，不能“为了做而做”。在经历过一场不算成功的 探索 后，腾讯要等待下一个真实需求带来的机会。

时间进入2019年。那是人工智能规模化应用的元年，内外部业务都提出了对AI芯片的强烈诉求。AI芯片，要不要做？

这个问题被提出来的时候，腾讯的管理层有过反对的声音，担心技术人员只是头脑发热，只是为了追逐热点。但同时，管理层也给了足够的灰度，没有明令禁止小团队级别的 探索 。

以小规模、低成本、特定应用场景的方式先行试水，成了大家的共识。

云架构平台部将第一款芯片敲定AI推理方向，取名“蓬莱”，希望这款芯片能像中国古代神话里的海外仙山一样，稳固地立于汹涌波涛之上。

这支硬件突围小分队，也被正式命名为“蓬莱实验室”。

有了FPGA 探索 时积攒的经验，蓬莱实验室对硬件编程语言已经相当熟练，也在标准接口、总线等方面积累了一些平台化的设计。然而，两者的研发要求，不可同日而语。

如果说做FPGA是搭现成的积木，那么做芯片就是直接从伐木开始来着手来制造积木。FPGA出了问题可以重新编程，而芯片只有一次流片机会，一旦出错，所有的努力便付诸东流。

此外， FPGA的资源是现成固定的，芯片的资源却是由自己定义的。一个字，就是要“抠”：用最小的资源做最大的事。

芯片架构工程师Rick用“装修”改“重建”来形容整个蓬莱项目。一开始，团队以为能把之前FPGA的技术较为简单地转成芯片。做着做着发现，以为终归只是以为——FPGA架构在芯片中能直接复用的并不多，团队只能把原来的架构整个拆掉，重写的代码量高达85%。

像DDR存储器这样的重中之重，芯片厂商通常会有专门的验证人员负责，而刚起步的蓬莱实验室没这个条件，只能靠抢时间把功课补回来。Lynda后来回忆道：“我恨不得一天有48个小时”。

2020年1月，蓬莱芯片流片完成，被合作方快递到深圳。新冠疫情刚刚在全国范围内暴发，公司已经开启集体远程办公。

项目负责人Henry戴着手套取到快递，用酒精仔细消毒后，带到空空荡荡的办公楼，大开着窗户和风扇，在一片消毒水味中，他和几个同事一起开始了至关重要的点亮操作。

所谓点亮，就是给芯片上电，首先看有没有短路冒烟，接着就是测试一些基本功能。是芯片还是“砖头”，成败在此一举。

结果，芯片的时钟频率一直没出来。要知道，时钟频率是芯片的“节拍器”，没有时钟频率，芯片的不同模块等于没对好表，就无法协同工作。

是不是这块芯片的问题？实验人员换了一块芯片，依然没有信号输出。

再换一块，还是没有。现场鸦雀无声。

实验人员已经不敢动手了。有人忍不住开玩笑，是不是该回家改简历了。

但除了沮丧，大家心里更多的是疑惑。因为项目虽然人少、资源少，近乎是白手起家，但蓬莱团队从设计人员到验证人员都有信心说：每一步都做好了。到底是哪里不对呢？

在无比凝重的气氛中，他们继续放板、上电、读取信号……

第四块芯片，亮了。剩下的所有芯片，也都没问题。

真相其实很简单。28纳米工艺的芯片不良率只有3%，但偏偏随机测试的前三片都是坏片，小概率事件就恰好让他们全赶上了。这让他们把“生一胎”的紧张情绪，体验到十足。

在虚惊一场后的拍手相庆中，腾讯第一款芯片，宣告问世。

03

更上一层，“紫霄”凌云

量产后的蓬莱芯片，实战表现也不负众望，助力腾讯推出中国第一台获准进入医院临床应用的智能显微镜，实现自动识别医学图像、统计细胞数目并直接显示在视野上，性能表现完全符合设计要求。

这一扫当年FPGA云服务器项目的阴霾，说明在制造造出直面应用、性能卓越的芯片，这条路，腾讯走得通。

终端芯片蓬莱的问世，只是完成了从0到1的任务。团队已经迫不及待向要从1到N，向着大规模云端芯片进军。蓬莱实验室负责人Alex将大芯片申请立项戏称为“A轮融资”。

初试锋芒之后，团队需要向公司说明，为什么需要用更大的投入去做大规模芯片？在短期和长期能否保持领先性？如何与内外部业务结合创造价值？

腾讯这次面临的决策，要容易做得多。

首先是蓬莱实验室的成熟。通过一边行军一边成长，蓬莱实验室完成了一次次蜕变，建立起完整、严谨、规范的芯片研发体系和流程。这已经是一支具备硬核气场的“正规军”。

更重要的是，团队证明了腾讯做芯片的优势和站位。

谢明解释说，从行业来看，做芯片除了要考虑技术和工艺，最大的难点在于对芯片的“定义”。传统芯片厂商的优势在于前者，但芯片做出来之后再去匹配需求，在很多场景下真实性能是损失的。Google、腾讯这类 科技 企业的优势在于自身就是需求方，对需求的理解和洞察最深刻、最透彻。

方向没有问题，技术和工艺也没问题，腾讯高级执行副总裁、TEG（技术工程事业部）总裁卢山给予了全面支持，并通过总办争取到了更多的headcount和资金。

有了公司战略的支持，团队志气满满奔赴更大的战场。蓬莱实验室副总监Austin决定兵分两路，在AI推理和视频编解码上并行推进。

AI小分队继续做蓬莱的2.0版“紫霄”。这是《封神演义》里鸿钧老祖所居宫殿的名字。在稳固的仙山上牢筑“紫霄”，代表了新的野心：

这次，他们将目标直接定为业界第一。

紫霄所有的架构都围绕着有效算力去做。团队优化片上缓存设计，并摒弃竞品常用的GDDR6内存，采用先进的2.5D封装技术，把HBM2e内存与AI芯片合封在一起，从而把内存带宽提升了近40%。

技术迭代一日千里。紫霄立项后，业内最高性能表现又被竞品刷新。虽然紫霄的设计性能相比这个最高表现还足够“安全”，但团队还打算继续加码。

经过研究，他们在芯片内部增加了计算机视觉CV加速器以及视频编解码加速器，可创新性地大幅减小AI芯片和x86 CPU之间的交互和等待。

即便因此而增加了两个复杂的自研模块，团队仍然在计划的6个月时间里完成了从架构确定到验证以及流片的全部流程。

2021年9月10日，紫霄顺利点亮。

在图片和视频处理、自然语言处理、搜索推荐等应用场景下，这款芯片打破了制约算力发挥的瓶颈点，最终在实际业务场景性能表现达到了业界标品的2倍。

04

独立自研，“沧海”一笑

AI小分队给自己芯片取名“紫霄”，而视频编解码则取名“沧海”，颇有海天相接之意。

不同于蓬莱和紫霄主打AI，沧海是一款视频转码芯片。如果说当年QQ相册图片的转码问题是蓬莱团队做硬件的最早契机，那视频编解码小分队在这个方向上的继续 探索 ，正是完成了一次对初心的呼应。

不同的是，“沧海”的应用场景已经远超当年的范畴。

当多媒体业务从图片时代进化到音视频直播时代，天量的4K/8K超高清的数字内容如潮水一般持续冲击着云计算基础设施。每增加一个比特的数据，都会带来相应的转码算力和CDN带宽成本。

这是一道直观而严峻的数学题，而沧海小分队的解题目标也非常清晰，那就是要做一款业界最强的视频转码芯片，把压缩率发挥到极致。

好在，腾讯丰富的多媒体应用场景，以及腾讯云覆盖的众多直播互动头部客户，为沧海的研发提供了得天独厚的分析和验证条件。

团队先是推出了沧海的核心自研模块——硬件视频编码器“瑶池”，并决定在沧海完成研发之前给瑶池一次大考。

这个大考就是2020年的MSU世界编解码大赛，该大赛由莫斯科国立大学（MSU）主办，十多年来一直是全球视频压缩领域最具影响力的顶级赛事，吸引了包括英特尔、英伟达、谷歌、华为、阿里和腾讯在内的国内外知名 科技 企业参与。

结果是，瑶池实现1080P@60Hz的视频实时编码，力压群雄获得了SSIM (结构相似性)、PSNR(峰值信噪比)和VMAF(视频多方法评估融合)等各项客观指标评测第一名，以及人眼主观评价第一的好成绩，相比第二名领先了一个身位。

经此硬仗，沧海在技术上得到了充分检阅。

2022年3月5日，Derick和他带领的视频编解码小分队收到流片回来的芯片“沧海”，又正逢深圳因疫情而全面远程办公。

他们申请特批进入空空荡荡的办公楼。这情景，和两年前点亮蓬莱时何其相似。

不曾想到，点亮蓬莱时的一波三折，同样重现。克服了一些调试中的意外，在一片欢呼中，腾讯的第三款芯片、同时也是完全自主研发的第一款芯片沧海成功点亮。

化沧海为一粟。沧海最终实现以更小的数据量、更小的带宽提供相同质量的视频，压缩率相比行业最佳表现还提高了30%以上。

从蓬莱到紫霄再到沧海，从28纳米工艺到12纳米工艺，从8个人发展到100多人，从仿真工具一无所有到“天箭验证平台”正式落成，从努力跟上合作伙伴的节奏到独立做完全SOC。

两只小分队胜利会师。蓬莱团队，完成了一场“芯”路进化。

05

“100G”时代，双木参天

躬身跳进造芯大潮的，不是只有云架构平台部。

在多媒体、AI处理积极求变的同时，底层的云服务器也面临着相似的问题：当软件优化带来的性能提升无法让产品拥有区别于竞品的明显竞争力时，如何让性能突破现有天花板？

2019年，腾讯迎来云计算业务上的里程碑——云服务器规模突破了100万。腾讯云副总裁、腾讯网络平台部总经理邹贤能敏锐地观察到，随着服务器接入带宽不断提升，服务器用于网络处理的CPU资源也越来越多。

能否以更低成本的方式来实现服务器网络处理，同时还提供更高的网络性能？腾讯的网络平台部也将目光投向了软硬协同与硬件加速。

面对这样“既要、又要”的挑战，邹贤能决定给服务器做个减法：“把网络数据处理的负担从CPU卸载出来”。

“智能网卡”的想法就这样诞生了。

所谓智能网卡，一方面像普通网卡一样肩负起服务器的对外网络访问，实现不同服务器和数据中心之间的网络互联。另一方面，它额外带有CPU/FPGA/内存等智能单元，能分担一部分服务器的虚拟化计算任务，实现服务器整体网络和存储性能的加速。

换句话说，网络平台部要做的事，是要在网卡里新装一个服务器。

一开始，团队希望找到一款现成的商用板卡降低工作量。

网卡硬件负责人Hayden牵头开展方案论证和调研，但商用芯片的加速引擎不支持私有协议成为当时直面的第一大挑战，也是最大的障碍。一些著名的网卡设备商听了腾讯的要求就摇头：

“现在网卡的功能很简单，你们这个要求太复杂了，很难实现的。”

还有些直白地质疑：“网卡数量这么多，可靠性要求高，你们自己搞得定吗？”

难道智能网卡项目刚起步就要流产？

邹贤能给团队指明了方向：“既然智能网卡是云数据中心追求极致性能与成本的关键部件，如果市面上没有满足腾讯需求的产品，那我们就自己造一个。”

方向明确之后，路线也很快清晰起来：先从基于FPGA自研智能网卡起步，再开展智能网卡芯片研发。

2020年9月，腾讯第一代基于FPGA的自研智能网卡正式上线，命名为“水杉”，寄寓着团队希望产品可以像这种珍稀乔木一样适应性强、快速生长。

疫情期间各种突发需求砸来，初生的水杉没有被挑战压弯。

Hayden回忆道，一个大客户本身采用了UDP音视频协议，在属性上是“不可靠”、允许丢包的，极大地依赖网络吞吐和稳定性，却要求高并发、高质量的音视频传输效果。

水杉智能网卡迎难而上，通过大幅提升服务器的网络性能，帮助该客户完成了24小时零丢包的极限压力测试，稳定上线运行，交出了一份漂亮的答卷。

水杉投入应用后，第二代智能网卡“银杉”的研发工作也紧锣密鼓地启动，并于2021年10月正式上线。这一代智能网卡的网络端口翻了一番，达到了2*100G。

在又一颗参天大树的支撑下，腾讯云对外推出了业界首款自研第六代100G云服务器。它的计算性能提升最大220%、存储性能最大提升100%。单节点接入网络带宽相比上一代最大提升4倍，延时下降50%。

“两棵树”在网络硬件卸载上取得的巨大收益，令团队兴奋不已。

当FPGA路线逐渐逼近性能和功耗的瓶颈，网络平台部决定再一次把主动权掌握在自己手里。腾讯的第四款芯片，也是首款智能网卡芯片应运而生，它也有一个 “仙气十足”的名字——“玄灵”。

06

“玄灵”乍现，芯事未完

按照计划，这款7纳米工艺的芯片将在2022年底流片。

Hayden受命快速组建起了玄灵芯片研发团队，不断挑战多个“mission impossible”。

从性能指标来看，玄灵支持设备数量将提升到10K以上，相对商业芯片提升6倍。同时，它的性能相对商业芯片也可提升4倍，通过将原来运行在主机CPU上的虚拟化、网络/存储IO等功能卸载到芯片，可实现主机CPU的0占用。

这颗短小精悍的芯片，充分诠释了面向未来极致性能的“玄”，与面向各类业务需求灵活加速的“灵”。

目前，玄灵项目正在紧锣密鼓地进行智能网卡流片前的验证和测试，打造腾讯云下一代高性能网络基础设施；

蓬莱实验室的AI推理芯片紫霄和视频转码芯片沧海则将量产，与腾讯业务深度融合应用；

还有一些新的芯片项目也在酝酿成长，继续 探索 有需要的技术方向，丰富这一本“山海经”。

腾讯海量业务面临的全新挑战，以及云计算高速发展的必然要求，“倒逼”腾讯走上了这条造芯之路。这些从业务需求出发的芯片，必定会深入现实应用来证明自身的价值。

“我们不是无中生有、拍脑袋要去做芯片。我们一开始就知道，腾讯的需求足够大，足够我们去做这件事。”卢山说道。

从2010年起，腾讯就开始以云服务的方式对外开放自身的数字技术与连接能力，奔赴这场产业数字化转型升级的时代大潮。躬身入局，腾讯看到深度的数实融合正在引领全真互联的技术趋势。

而在腾讯之外，中国的 科技 公司们正在向创新的深水区挺进，突破瓶颈的努力显得愈发重要。无论是数实融合还是上游创新，硬 科技 的海面上一片百舸争流，它们都在 历史 的浪潮奋楫中流。

在这场大潮中置身事内，腾讯的芯事必然在星辰大海中得到回响。

无线网卡的作用是以无线的方式连接无线网络,连接局域网。

无线网卡是一种终端无线网络设备，它能够帮助计算机连接到无线网络上，例如WiFi或者蓝牙。换句话说无线网卡就是帮助你的电脑连接到无线网的一个装置，但是有了无线网卡也还需要一个可以连接的无线网络，因此就需要配合无线路由器或者无线AP使用。

通俗的说无线网卡是一种不需要连接网线即可实现上网的设备，比如我们最常见的笔记本、智能手机、平板电脑等数码产品内部都集成有无线网卡。

无线网卡可根据不同的接口类型来区分，第一种是USB无线上网卡，是目前最常见的；第二种是台式机专用的PCI接口无线网卡；第三种是笔记本电脑专用的PCMCIA接口无线网卡；第四种是笔记本电脑内置的MINI-PCI无线网卡。

服务器和普通电脑在硬件配置上的区别是什么?

首先从主板开始说 主板是分层的 服务器的主板用的多层的 质量要好很多不容易老化 cpu方面首先服务器的cpu是不要求超频的 因为服务器要求最高的就是要稳定 超频会导致内部数据与外部数据不统一 服务器不像普通电脑作为终端 所以必须要求数据统一 服务器的cpu一般用志强系列的 服务器的主板支持多cpu分担 相对于周边的接口也比较多 比如说硬盘线口 pci--e插口

服务器的硬件配置和普通电脑有什么区别

CPU：Pc的CPU应用环境一般是解决单个任务，而服务器面向的应用则是数十甚至数百用户同时发出请求时，系统能从容地处理这些任务，所以系统内部的多线程运算能力和交换速度就会起到至关重要的作用。

内存：服务器使用的内存要求很严格，必须是具有ECC功能的DRAM、SDRAM或DDRRAM。普通PC由于数据流量小，运算时间短，所以对系统的ECC功能并不十分要求。

硬盘：一般采用SCSI高速硬盘，高档服务器上的硬盘还具备热插拔功能，以便在线更换。

专用的服务器和普通电脑区别是什么?

一、高扩展性

可扩展性是指服务器的配置(内存、硬盘、处理器等)可以在原有基础上很方便地根据需要增加。

为了实现扩展性，服务器的机箱一般都比普通的机箱大一倍以上。设计大机箱的原因有两个：一是机箱内部通风良好；二是机箱设有七八个硬盘托架，可以放置更多硬盘。

服务器的电源输出功率比普通PC大得多，甚至有冗余电源（即两个电源）。机箱电源的D型电源接口有十几个之多，普通PC的机箱只有五六个。

服务器的内存在可以根据需要扩展，一般可以扩展到几GB

二、高可靠性

因为服务器在网络中是连续不断地工作的，因此，服务器的可靠性要求是非常高的，目前，提高可靠性的普通做法是部件的冗条配置。服务器可采用ECC内存、RAID技术、热插拨技术、冗余电源、冗余风扇等做法使服务器具备（支持热插拨功能）容错能力和安全保护能力，从而提高可靠性

硬件的冗余设备支持热插拨功能，如冗余电源风扇等，可以在单个部件夹效的情况下自动切换到备用的设备上，保证系统运行的连续性。RAID技术可保证硬盘在出现问题时在线切换，从而保证了数据的完整性。

三、高处理能力

服务器可能需要同响应数十、数百、数千台客户机的请求，因此，服务器的速度应该比普通的PC快。

决定CPU性能的因素有很多，CPU只是其中一个因素，其它，如硬盘的速度、内存的大小、网卡的数据吞吐能力等，都是制约服务器性能的重要因素。

四、高I/O性能

SCSI技术、RAID技术、高速智能网卡、较大的内存扩充能力都是提高IA架构服务器的I/O能力的有效途径。

五、高无故障运行时间

一般来说，工作服务器的要求是工作时间内（每天8小时，每周5天）没有故障；部门级服务器的要求是每天24小时，每周5天内没有故障；企业服务器要求全年365天，每天24小时都没有故障，服务器随时可用，简称为7x24。

六、高强管理性

IA架构服务器主板上集成了各种传感器，用于检测服务器上的各种硬件设备。配合相应软件，可以远程监测服务器。

七、运行服务器操作系统

服务器是硬件与软件相结合的系统虽然在一台普通PC上安装网络操作系统，也可以称之为服务器，但这台服务器不具备真正服务器的特性。

八、提供网络服务

已经具备了相应硬件平台和操作系统的服务器还不能发挥它的作用。如果要发挥它的作用，必须在网络服务器上安装网络服务软件。

服务器和普通电脑的区别

你可以这样理解

服务器就是计算机群组

服务器相当于N多台电脑

服务器 专门提供网络服务的，如 或者 ftp 等等

普通电脑 一般是 Desk 桌面型的，工作电脑

服务器和普通PC上的区别

服务器与PC的区别应该从硬件和软件两方面来看，根据应用的不同两者的差别很大，打个比方，PC就是那什么都会的门诊医生，但是医术不是那么精湛，而服务器就应该是某个方面的专家了，处理能力越出

众，它“专”的就越厉害。我先从硬件上，根据各个组件说说他们的不同：

1.CPU 服务器CPU的指令一般是采用的RISC（精简指令集）。根据研究，在大多数的应用中，CPU仅仅使用了很少的几种命令，于是研究人员就根据这种情况设计了该指令集，运用集中的各种命令组合来实现各种需求。这种设计的好处就是针对性更强，可以根据不同的需求进行专门的优化，处理效更高。相对应的则是CISC（复杂指令集），他的特点就是尽量把各种常用的功能集成到一块，例如我们常常听到的MMX，SSE，SSE+，3D！NOW！等等都是这种类型的。另外，服务器的CPU设计一般都要考虑它的多路功能，说白了就是好几个甚至上千上万个CPU一起工作的问题，而PC则简单多了，这种多路功能用上实在浪费，而它的价钱也的确是上面兄弟说的，不是谁都能受的了的。（补充：服务器的寻址能力很早前就是64位了；APPEL采用的指令集也是RISC，他是个另类，不过现在已经投靠INTEL了）2.内存。内存在服务器上的原则也上越快越大越好，不过它对纠错和稳定提出了更高的要求，比如ECC（"错误检查和纠正"好象没人这么叫的）。我们现在使用的PC上很少有人能够用到1G的内存（玩游戏的不算），而在服务器上，这G级的内存有时也会显着捉襟见肘，记得去年国家发布银河最新超级计算机时，他的内存更是达到了1个T；相比内存的速度，人们在应用的时候更优先考虑内存的稳定和纠错能力，只有在保证了这两条，才能再考虑别的东西。

3.硬盘。硬盘性能无论是在PC上还是服务器上，性能的提升一直很缓慢，个人认为，依靠机械的发展，硬盘的发展是不可能出现质的飞跃。由于使用服务器的一般都是企业单位，里面都是保存了大量珍贵数据，这对硬盘就提出了安全稳定的要求，硬盘上出现的相关技术也基本上围绕这两个要求转。比如：数据冗余备份，热插拔等。另外，服务器硬盘必须能做到24*7不间断工作的要求。

4.主板.这个我了解的比较少，很少看到服务器有主板的说法，不过我觉得应该提提服务器的总线设计——多路，就是多个CPU如何能够协调工作。有兴趣建议你看看操作系统方面的书，看老外写的，很好！

5.显卡.除了图形和3D设计（那个人家好象都叫工作站，哪位达人知道请告诉我对不对），服务器上的显卡基本上就是你只要能接上显示器能显示就行！

接下来我说说软件，软件就主要指操作系统，比如我们熟悉的NT，2000 SERVER，2003 SERVER，LINUX，SOLRAIS和UNIX等等，都是专门针对服务器设计的，比如：负载均衡，多路CPU的支持。

服务器与普通电脑之间的区别是什么?

1. 稳定性：服务器要求7x24（x365）不间断运行，PC只需要5x8；

2. 性能：服务器需要及时响应众多客户端的请求，并提供相应服务，PC一般只由少数人操作；

尤其是网络性能，对PC来讲如果不联网，没有网卡，PC仍是PC，而对服务器来讲没有网卡就不是服务器了，因为，服务器的定义就是在网络中给其它计算机提供服务的计算机系统。

3. 扩展性：PC一般不需要很多外插卡，对扩展性要求不高，而服务器一般需要考虑增加网卡、RAID卡、HBA卡等；另外，扩展性还包括，内存、硬盘等存储位、电源，甚至是CPU的扩展，这些更是服务器的特性；

4. 网络中的角色：用户直接操作PC进行，发出服务请求，是客户端；服务器工作在后台，只和发出服务请求的客户机进行通信，是服务提供者；

5. 多机协同：服务器可由多台构成一个集群，共同提供服务，PC往往独立工作；

6. 图形显示、键盘和鼠标的要求：普通台式机和显示器、键鼠等都是一对一的，而且，一般对显卡性能有要求，服务器不直接和用户交互对显卡性能基本无要求，一般键盘鼠标显示器是多台共用的。

希望能帮到你

我们平常所听说的服务器，有的是从软件服务的角度说的，有的是指的真正的硬件服务器。比如我们说配置一个 Web 服务器，就是指在操作系统里实现网站信息发布和交互的一个服务，只要机器能跑操作系统，这个服务器就能在这台机器上实现。有时在要求不高的情况下，我们也确实是用普通 PC 来做硬件服务器用的。有人可能要说了，我们既然能用普通 PC 来做硬件服务器用，那为什么还要花那么多钱买硬件服务器呢？ 其实，在硬件服务器和普通 PC 之间存在着很大的不同！任何产品的功能、性能差异，都是为了满足用户的需求而产生的。 硬件服务器的没工作环境需要它长时间、高速、可靠的运行，不能轻易断电、关机、停止服务，即使发生故障，也必须能很快恢复。所以服务器在设计时，必须考虑整个硬件架构的高效、稳定性，比如总线的速度，能安装多个 CPU，能安装大容量的内存，支持 SCSI 高速硬盘及 Raid，支持阵列卡，支持光网卡，能支持多个 USB 设备。有的服务器设计有双电源，能防止电源损坏引起的当机。 服务器的维护和我们普通的 PC 也不相同。服务器的生产厂家都是国际上大的计算机厂家，他们对服务器都做了个性化设计，比如服务器的硬件状态指示灯，只要观察一下灯光的颜色就能判断故障的部位。比如 BIOS，里面的程序功能要比 PC 完善的多，可以保存硬件的活动日志，以利于诊断故障、消除故障隐患。有的厂家的服务器在拆机维修时，根本不需要螺丝刀，所有配件都是用塑料卡件固定的。 稍微好点的服务器一般都需要配接外部的存储设备，比如盘阵和 SAN 等，服务器都有管理外部存储的能力，以保证数据安全和可靠、稳定的协同工作。 为了提高服务器的可用性和可靠性，服务器还需要支持集群技术，就是多台机器协同工作，提供负载均衡，只要其中有一台服务器正常，服务就不会停止！ 服务器的功能还有很多！这些都是它比普通 PC 好的地方，好的东西它的设计和生产就需要消耗技术和生产成本，价格自然就高。 再说到前面的软件服务器和硬件服务器 2 个概念，自然用真正的硬件服务器来提供我们的软件服务才是最合适的，才能真正发挥服务的最大性能。哈哈~~ 以后买服务器不要可惜小钱了吧？ 专业做效果图的简称图型工作站。“图形工作站”是一种专业从事图形、图像（静态）、图像（动态）与视频工作的高档次专用电脑的总称。从工作站的用途来看，无论是三维动画、数据可视化处理乃至cad/cam和eda，都要求系统具有很强的图形处理能力，从这个意义上来说，可以认为大部分工作站都用作图形工作站。当然图型工作站需要性能比较强悍的电脑来完成任务。显卡、CPU和内存一样都不能差。至于你说的高配这个东西真给不出具体的参数，要看你来完成那些工作的。可以流畅快地完成你的专业制作我觉得就可以了，没有盲目追求高配置的必要。

VPS服务器和普通电脑有什么区别？

1、VPS主机是介于虚拟主机和独立服务器之间的折中方案。

2、 VPS服务器还是和其他用户分享服务器资源，比如CPU和内存，但文件系统是完全分开的。也就是说从文件系统角度看，VPS用户完全独立，看不到这台机器的其他用户。对VPS用户来说，其功能和使用方法与真正的整体租用是完全一样的。

3、 同时，CPU、内存和其他服务器资源的划分方法与虚拟主机不同，各个VPS主机用户有自己固定的CPU、内存和其他资源，互不干扰。也就是说，VPS上的任何一个用户只能使用划分给自己的那部分资源，而不会用完整台服务器的资源，也就不会影响其他用户。

4、vps是属于服务器，而普通电脑则是针对个人用户。

同配置的服务器和普通电脑哪个性能更好

首先 服务器 的主要作用是处理数据， 它不需要渲染

所以 一般服务器 都是 多核 低频 CPU，很多的CPU 组成一个服务器。

家用普通电脑 要兼顾 影音娱乐， 需要渲染 高频的CPU。

还要用显卡来加速 渲染。

所以 你说的性能 主要是干嘛。

---