3月28日，華為5G產品線總裁楊超斌出席博鰲亞洲論壇2019年“5G：物聯網的成就者“分論壇并參與討論。會上，楊超斌表示，華為對5G的研究已經從單純技術研究發展到商業版運用上，未來十年，在移動通訊的行業，也必將是5G的時代。

5G的出現意味著“人人都能上網”已遠去，歐洲服務器租用 云服務器，“萬物互聯”的時代已經到來。這些變革不僅改變著我們的日常生活，也推動機房的變遷。

上世紀90年代，微計算喊產業迎來繁榮景象，Client-server技術模型的出現，使得“數據中心”一次開始流行。通過簡單舍設備的布線、鏈接、分層設計，服務器開始單獨放置在房間內，傳統機房最早期的雛形開始形成。

隨后，伴隨互聯網的爆發式增長，香港免備案主機 美國服務器，國內BAT等互聯網公司的興起，PC端的繁榮促進了數據中心的快速發展，數據中心變得更為專業。到2010年，隨著云計算技術的興起，云數據中心以“超融合架構數據中心”的形象開始引入運用。

在人工智能領域的發展下，DBCloud深腦云也順應行業發展趨勢，部署專注于人工智能的GPU云計算機房。傳統IDC和深腦云新布局的GPU云計算機房區別是什么呢？

第一，從服務優化層面上，傳統機房提供GPU服務器托管、租用、寬帶接入、電力供應等基礎的服務，由用戶自行購買硬件后發往機房托管，期間設備的監控和管理工作均由用戶單方獨立完成。而以DBCloud深腦云為代表企業提供的GPU云計算機房，提供從基礎設施到業務基礎平臺再到應用層的連續的整體的全套服務，將模塊化的硬件服務器整合到云端，為用戶提供高效服務。

第二，從硬件設施層面上，傳統機房電力服務不足，無法滿足人工智能企業超高電壓需求。相比較而言，DBCloud深腦云的GPU云計算機房，每個機柜皆可提供48U+8U 2N、32A的超高電壓，充分滿足人工智能企業電力需求。提供企業定制化服務，根據需求，提供深度1200，寬度48U+8U超大空間的獨立機柜，有效利用設備散熱。散熱采用冷水循環散熱，高效節能環保，解決傳統機房散熱難題。

第三，從資源調度層面上，傳統機房是在硬件服務器的基礎上進的有限整合，提供用戶多臺虛擬機共享一臺實體服務器性能。而深腦云GPU云計算機房，通過資源集約化實現的動態資源配置，可以快速實現彈性資源擴展和調度，有效規避資源閑置的風險。

誠然，以DBCloud深腦云為代表的GPU云計算機房比傳統機房更人性化，更靈活，技術成熟度更高。在未來，相信在技術日益革新下，GPU云計算機房將會帶來更強勁性能。

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