Security Protocol and Data Model (SPDM)规范的最新进展，SPDM旨在提供一种安全的数据通信标准，尤其针对存储设备的身份验证和数据完整性。下面是关于该协议的一个简单英文内容介绍。 Security Protocol and Data Model (SPDM) isa security standard that allows for the authentication and integrity verification of system hardware components. It was developed by the Distributed Management Task Force (DMTF).  SPDM enables the following: Authentication: Authenticates the identity of hardware components like  PCIe cards and NVMe drives  Integrity  verification: Verifies the integrity of hardware components  Key  exchange: Assists in providing infrastructure security enablement  Secure  communication: Establishes a secure channel for exchanging data between two parties  Device  attestation: Allows a requester to attest to various aspects of a device, such as its firmware integrity and  identity  对于企业级SSD而言，SPDM的意义在于提升数据安全性，确保存储设备的可信度，特别是在处理敏感数据时。目前，支持或计划支持SPDM协议的企业级SSD厂商包括西部数据、英特尔、三星和美光等。这些厂商正积极集成SPDM，以满足日益严格的安全需求。 SPDM（Security Protocol and Data Model）主要涉及以下几个方面的内容： 身份验证：定义设备间的安全身份验证机制，确保通信双方都是可信的。 数据完整性：提供机制以验证数据在传输过程中的完整性，防止数据被篡改。 设备状态监控：实时监测存储设备的健康状况和性能指标，确保其正常运行。 数据模型：创建详细的数据模型，用于描述存储设备的特性、功能和状态，以便于管理和控制。 安全事件管理：定义如何处理和报告安全事件，包括异常活动和故障。 互操作性：确保不同厂商的设备能够在统一的安全框架下有效协同工作。 这些内容的整合使得SPDM在存储设备的安全性和管理方面提供了更加全面和可靠的解决方案。 SPDM与TCG协议之间的关系主要体现在SPDM能够补充TCG的协议，增强存储设备的安全性，尤其是在设备之间的信任链建立方面。相较于TCG，SPDM的优势在于其更细致的安全性和数据模型，适应性更强。 SPDM补充TCG协议的方式主要体现在以下几个方面： 细化数据模型：SPDM提供了更详细的数据模型，支持存储设备的状态和特性的细粒度描述，使得设备的管理和监控更为高效。 增强身份验证：SPDM强化了设备之间的身份验证流程，通过安全密钥和证书来确保只有可信设备才能进行通信，从而提升安全性。 实时状态监控：SPDM支持实时监控和报告存储设备的健康状态及安全事件，这为管理员提供了更快的响应机制。 互操作性：SPDM设计考虑了不同厂商设备的互操作性，使得多供应商环境下的设备可以更顺畅地合作，而这在TCG协议中可能不够明确。 通过这些补充，SPDM能够为企业提供更加全面和细致的存储安全解决方案。 对于使用者而言，SPDM的操作过程通常包括以下几个步骤： 设备认证：使用者在系统中插入存储设备，SPDM会通过预设的安全协议验证设备的身份。 安全连接：一旦设备认证通过，建立安全的通信通道以确保后续数据传输的安全性。 访问控制：使用者可能需要输入凭证或密码，以解锁存储设备的特定数据，类似于TCG的自加密盘机制。 实时监控：在使用过程中，SPDM会实时监控设备的状态，向用户报告任何异常或安全事件。 SPDM可以在一定程度上独立于TCG工作，但它与TCG协议的结合能提供更强的安全保障和互操作性。因此，虽然SPDM可以单独实现，但与TCG的整合通常能带来更优的安全性能。 关于SPDM协议兼容性测试，SanBlaze公司最新发布的SPDM Test Suite支持版本1.0/1.1/1.2 conformance测试，大概160个测试用例。参见下图。需要完整测试列表的朋友可以联系Saniffer公司。 感兴趣可以访问下面的链接获得更多信息：https://www.dmtf.org/sites/default/files/SPDM_1.3_and_Beyond_2023-08.pdf 如果你有其他任何关于PCIe5&6.0, CXL, NVMe/NVMoF, NAND, DDR5/LPDDR5以及UFS测试方面的问题想咨询，请添加saniffer公众号留言，或致电021-50807071 / 13127856862，sales@saniffer.com。  

本期视频讲述了LTT Labs (www.lttlabs.com) 为什么耗时两年才完成一间笔记本测试实验室的建立。视频主要围绕笔记本电脑测试的复杂性展开，讲述了如何评估显示器、性能和电池寿命等关键方面，并分享了创建全面测试方案的挑战。 首先，视频强调了笔记本电脑是最复杂的产品类别之一，因为其各个部分的表现都会相互影响，只有通过全面测试才能掌握设备的整体表现。创建测试套件耗费了两年时间，其中赞助商MSI提供了一些设备作为测试样品。在评估笔记本电脑时，实验室首先对其进行快速检查，以确保产品与规格一致，并清理预装的垃圾软件，如McAfee和Norton。之后，团队会进行系统重置，调整电源配置，进行电池测试。 视频详细介绍了耐久性测试流程，其中包括在恒定的20度环境下进行720p YouTube视频播放测试，亮度设置为200尼特，以此评估电池续航时间。视频3'20'' ~ 3'26''提到使用Quarch公司的220V PAM功耗分析模块进行笔记本功耗测试。 在硬件方面，团队使用硬件信息工具记录测试数据，并尽量避免让测试对设备性能产生过大的影响。在评测过程中，团队发现了一些常见问题，如存货过期或导热膏干涸，导致笔记本速度变慢。 此外，视频还展示了团队如何使用游戏基准测试工具Markbench进行生产力测试与游戏性能测试，以全面评估笔记本在不同情境下的表现。他们还使用Cinebench、Furmark等工具进行压力测试，评估CPU和GPU在不同工作负荷下的表现。 视频的一个重要部分是讨论了笔记本散热和噪音问题。团队计划在未来加入更多的测试方法，例如热成像照片，以便更好地评估设备在高负载时的散热效果。目前，他们的实验室配置了一个安静的房间用于噪音测试，能够精确评估风扇的噪音曲线。 测试显示器方面，视频介绍了如何通过CalMAN工具和色度计对显示器的色彩准确性、色域和亮度进行校准，并计划在未来引入Delta E ITP测试，以更好地模拟HDR体验。同时，团队还对键盘进行了测试，但目前还在克服一些技术挑战。 总的来说，视频展示了一个耗时两年完成的高规格测试实验室的建立过程，旨在为消费者提供更准确、更全面的笔记本评测数据，确保设备的真实性能。 如果你有其他任何关于PCIe5&6.0, CXL, NVMe/NVMoF, NAND, DDR5/LPDDR5以及UFS测试方面的问题想咨询，请添加saniffer公众号留言，或致电021-50807071 / 13127856862，sales@saniffer.com。  

上海每年都有Automotive Testing Expo，这个是由英国发起的一个汽车电子测试展，基本国内的主办地点都在上海浦东的世博园区展览中心。我去过几次，很大的展场参观的人相当多，人来人往，疫情期间除了老外面孔少一点外，人还是非常多的，这也充分说明了国内这几年电动汽车发展迅速，厂家众多，针对汽车测试的需求较大。 下面是我们的合作伙伴 Quarch参加上次底特律汽车测试博览会（Detroit Automotive Testing Expo）时候的一个总结，你可以看到参观人数相对来说有点让人失望，供大家参考。 汽车测试的关键作用 Quarch 以Symbiosis Alliance 的名义参加了底特律汽车测试博览会。如果您错过了这次展会，那么您可以了解一下我们的经验以及我们如何帮助您进行测试的总结。 在 Quarch一侧的展台上，我们有： ·使用我们的三相 AC PAM进行电动汽车充电功率分析 ·还可以使用三相 AC PAM进行交流电机分析 ·使用我们的多通道 PAM对具有合适分流电阻的任何设备（从研发原型板中的小型嵌入式分流器到高功率直流电源）进行直流电源分析 ·使用我们广受欢迎的一系列自动化测试设备进行 USB 测试（热插拔、物理层中断和切换） ·使用我们的多协议断路器进行汽车故障注入，将物理层故障注入从I2C、CAN 和 LIN 到1000Base-T1 的各种通信接口 在Ellisys方面，我们有： ·将蓝牙和WiFi 协议分析与行业领先的工具相结合 ·在有线方面，他们有用于USB 协议分析的Type-C Tracker 产品 1）汽车电源测试 我在展会上看到了各种各样的电源测试。有多家公司展示了他们的电源分析选项，包括Yokogawa、Keysight、N4L等 ·交流电机分析 记录三相轨迹，查看功耗、相位、噪声和随时间的变化。这样测试人员就可以查看电机的运行情况以及各个相位之间是否存在差异。Quarch三相交流 PAM非常适合进行这种测试。虽然采样速度可能比一些竞争设备慢，但它更便宜，设置起来也更容易。 ·直流电机分析 这需要更高的采样率（2 MHz 或更高），目前我们无法覆盖。这用于分析逆变器进入电动汽车电机的功率 ·电池充电  电动汽车充电周期的分析也可以通过三相 AC PAM进行。不过，直流充电目前还无法实现。本次展会上对此讨论很少，可能是因为几周前举办了单独的“电池”专题节目 ·电池到逆变器 这应该是外部分流 PAM的一个很好的应用。这里的直流电源不需要直流电机输入所需的高采样率，而且可用的测试设备较少，无法覆盖这一点。这里的测试选项似乎比较有限，所以这将是我们需要填补的一个点 3 相 AC PAM – 电动汽车充电和交流电机分析 外部分流器PAM – 4 个模通道 + 16 个数字通道   2）汽车USB接口测试 这里的主要用途是电话连接/媒体播放，尽管有些车辆有软件更新和额外的 USB 连接外围设备。 Quarch 提供 USB 开关设备，也就是切换设备，或者称为USB物理层交换机。这样可以连接8 个设备和一个主机。每个设备可以依次连接到主机。开关还可以单独控制USB2、USB3 和电源。这允许测试序列将多个设备按顺序单独呈现给汽车控制主机，从而节省了大量的手动测试。 1:8USB 物理层切换开关，用户自动化测试 接下来是USB热插拔。使用Quarch USB物理层交换机可以进行基本的热插拔，但我们的“Breaker”产品可以做更多。从简单的插入，我们可以在精确的时间连接 USB2 和 USB3，模拟连接过程中的引脚反弹等等。这允许对插拔顺序进行完整的极端情况测试，并确保主机和设备在每种情况下都能正确协商。这种热插拔测试最初是为数据存储行业开发的，但非常适用于汽车。这里有一份白皮书，Chapter 4.1解释了热插拔的问题以及如何测试它们。   3）汽车物理层故障注入测试 汽车故障注入的一种常见形式是产生电磁噪声，这种噪声有可能翻转数据流中的位并增加故障。这是有道理的，因为EMC 抗噪声能力对汽车来说很重要。不过，还有第二种方法：Quarch Breaker 模块通过短暂（最短50 纳秒）断开总线中的一条或多条线路来注入故障。 这会产生非常可预测的中断长度，并且会精确地针对您选择的线路（例如，针对单个数据通道）。它还可用于产生短暂的电源中断或针对特定的边带，例如USB Type-C CC引脚。 在车辆中，一个常见的风险是振动。随着车辆的老化，松散的电线和劣质的连接器会逐渐退化，直至连接不完美。Quarch断路器可以精确模拟通信总线上的各种故障状态。您可以确保对从偶尔的错误到严重链路损坏和完全故障的所有可能性进行充分测试。 如果未能在 USB 上进行此测试，则如果不良链接导致媒体系统崩溃，则可能导致糟糕的用户体验。与ADAS相关的关键总线上的类似错误可能是一个更大的问题，并可能导致安全风险。以下是以太网链路上的故障注入示例，显示带宽大幅下降，但链路实际上并未发生故障。 Wireshark跟踪显示由于错误导致链路带宽下降 多协议汽车断路器   展会总结   对我们来说，这是一次很棒的活动。我们了解了很多有关汽车测试的要求，并结识了许多其他有趣的供应商，他们也提供了很棒的解决方案。 实际参观者数量有些令人失望；如果我们能看到更多的汽车制造商参加就好了，尽管我们确实与福特和其他一些公司进行了良好的对话，我们的电源测试等产品显然引起了与会者的兴趣。 如果你有其他任何关于PCIe5&6.0, CXL, NVMe/NVMoF, NAND, DDR5/LPDDR5以及UFS测试方面的问题想咨询，请添加saniffer公众号留言，或致电021-50807071 / 13127856862，sales@saniffer.com。        

我们前面有几期文章介绍了Quarch的220V交流电测试PAM (Power Analysis Module) 功耗监控，主要是针对IT产品，例如电脑/笔记本，服务器，网络设备，存储系统等等，实际上这个产品对于任意的使用220V交流电的产品，包括家电类，都可以进行长时间功耗记录、回溯和分析，包括洗衣机，洗碗机，电视机，空调，冰箱，等等。 所以，今天我们将通过PAM做个实验，着手回答有关洗碗机能耗的终极问题。使用 Eco Wash 可以节省多少能源？不幸的是，答案并不好！请依次看下来！ 我们洗碗机的“环保”模式需要 3 小时15 分钟才能完成，但快速清洗只需 29 分钟。这两种清洗方式都能为我们口渴的工程师们洗出闪闪发光、干净的咖啡杯。 作为一个有节能意识的人，我们倾向于在夜间以环保模式运行洗碗机，如果我们在中午用完了杯子而需要使用快速清洗，我们总会感到有点内疚。 为了解决能源效率问题，我们将Quarch 交流电源分析模块 (PAM)从其在工程实验室的正常位置取出，并将其插入洗碗机和主电源之间。只需几秒钟即可完成设置，并且可以通过 LAN 或 USB 运行。 29 分钟后，碗碟洗干净了，我们可以看到满功率的痕迹。快速清洗的温度为 45C。 下面，我标注了轨迹中的主要事件（红色标记），并添加了消耗绝大部分能源的 3 个加热周期（黄色标记）的功耗详情。这些数据是从统计屏幕中获取的，该屏幕汇总了轨迹中的数据。 总耗电量为 0.527192777 千瓦时。是的，小数位很多，但我们每秒采样 8000 次！为了进行比较，我们将其称为 0.527 千瓦时。 快速清洗周期 接下来是环保循环。这需要 3 小时12 分钟，运行温度为 50C。有趣的是，“环保”模式的温度更高。我原本以为折衷方案是在较低温度下运行更长时间以节省能源。让我们看看会发生什么。 环保洗涤循环 通过这两条痕迹，结果很明显，而且对于 Eco 模式来说，情况看起来并不好！ 快速清洗： 29分钟 – 0.527 千瓦时 环保洗涤： 3小时12分钟 – 0.628千瓦时 强力清洗： 2小时20分钟 – 0.803千瓦时 环保模式比快速清洗循环多耗电约 18% 。这款洗碗机的环保模式并没有节省能源！现在，我猜制造商会争辩说，环保模式比在 70°C 下运行的第三种模式“强力”耗电更多，但我认为可以说，普通用户在想要节省能源时会选择“环保”。 鉴于这个结果，我们将不再运行 Eco 模式！现在这仅适用于这台特定的洗碗机……也许你的洗碗机不一样？不过，很明显的是，如果你不测量，那么你就无法确定。 深入了解 通过 QPS 中的统计系统，我们可以计算图表上注释对之间的最小值、最大值、平均值、能量等统计数据。 在这些示例中，我们在每个加热部分的开始和结束处都标注了注释。每个循环都有 3 个加热器运行的部分。将它们拉出来，我们可以看到快速清洗消耗的加热能量更少，这使其具有直接优势。 其余的差异来自于环保模式下使用的更长的洗涤周期，其中大部分都是通过泵运转来循环水。 这些注释是手动放置的，但如果我们经常这样做，我们会使用自动注释或 Python 脚本来自动化整个捕获过程。 下面是统计数据的一个例子，显示了从第一阶段功率通道计算出的 KJ 能量。 那么水呢？ 公平地说，“环保模式”设置可能更注重节水。经过一番改造，我们在进水管上加了一个便宜的流量传感器。它连接到 Quarch Multi-Channel PAM 上的数字输入 - 参见下面的两图，可以同时监控4路电压（黄黑/红黑线），和各类digital I/O数字信号（蓝色线束）。 这是数据的一个峰值，传感器每升水产生 5120 个脉冲，所以我们需要将其转换成有用的数据 QPS 的 CSV 导出机制（也可以自动化）让我可以访问频道上的原始数据。这是 145 MB 的纳秒时间戳数据。 这不是理想的工作方式，因此稍后我们可以快速使用 Python 脚本将其压缩到 0.6MB，每个脉冲一个时间戳。 现在数据减少了，我们可以在另一个 Python 函数中快速处理它，以输出一个新的 CSV，其中包含总用水量和每秒用水量“速率”的行。 这些数据非常适合作为“自定义用户通道”添加到 QPS 我们可以将水数据（或其他数据，如温度）直接添加到功率分析中。这样可以将所有数据放在一起，并提供更有趣的可视化效果。现在，此功能旨在在实时跟踪期间添加数据，但团队的一些快速工作使其可以作为后处理选项使用（即将发布客户版本！） 结果如下，浅蓝色“流量”和深蓝色总流量显示在功率轨迹上。现在这里可能存在一个小的时间偏移，因为这是一个快速测试，我们没有完美同步时间戳。查看功率轨迹，它似乎延迟了约 12 秒，因为我们可以看到水阀打开时的功率峰值！ 有了水洗结果，我们可以扩大测试范围，但同样，它不适合“环保”模式。它比快速清洗多耗水43%！ 快速清洗： 29分钟 – 0.527 千瓦时 – 11.12 升 环保洗涤： 3 小时 12 分钟 – 0.628 千瓦时 –15.98 升 结论 显然，我们不能接受制造商的“环境生态”声明。独立测试至关重要。 我希望这表明只需几分钟的设置，您就可以测量消费设备的功率并获取有趣的信息进行分析。 它还表明，只需编写少量脚本，您就可以添加额外的数据来更好地了解设备的整个工作周期。 如果您想试用 Quarch 产品，请通过下面的方式联系我们。 如果你有其他任何关于PCIe5&6.0, CXL, NVMe/NVMoF, NAND, DDR5/LPDDR5以及UFS测试方面的问题想咨询，请添加saniffer公众号留言，或致电021-50807071 / 13127856862，sales@saniffer.com。  

本期视频内容是好多年前Games Nexus访问LSI/Sandforce的interview采访记录，关于SSD如何工作的原理以及内部体系架构，对于今天的很多从业工程师还有很多借鉴意义。注意：本次字幕添加的中文部分由于时间关系没有仔细校对有翻译错误，请尽量参考英文字幕。 如果你觉得这篇文章对你有帮助，也希望帮助到更多人，欢迎分享到朋友圈或者与朋友讨论！我们组织这些文章，准备图片和视频素材，不论自己搭建环境拍摄视频，还是找寻一些第三方优秀视频，外加做中英文翻译、校对、添加字幕文件方便各位观看，这些都花费很多时间。 该视频讨论了固态硬盘（SSD）的结构和技术，尤其是MLC（多层单元）和TLC（三层单元）NAND闪存的区别及其性能影响。以下是该视频的主要内容总结： 闪存类型的演变： 视频介绍了不同类型的NAND闪存，包括SLC（单层单元）、MLC（多层单元）和TLC（三层单元）NAND。 SLC闪存只在高端企业级产品中使用，存储1位信息。 MLC存储更多信息，能存储2位（4个电压级别）。 TLC存储3位信息（8个电压级别），但随着电压级别的增加，区分电平变得更加困难，因此需要更复杂的纠错技术（ECC）来确保数据的完整性。 MLC与TLC的性能差异： MLC相比TLC具有更高的性能和更低的错误率，主要因为它只需要管理4个电压级别，而TLC则需要管理8个。 TLC虽然更便宜，因为同一硅片上可以存储更多位数据，但它速度较慢，错误率更高，需要更多的纠错机制来确保数据的准确性。 SSD控制器的作用： 为了减轻多级闪存的缺点，控制器必须具备强大的纠错能力。视频中提到了最新一代的LSI/Sandforce控制器，可以处理更多的错误并提高闪存的寿命和性能。 在未来，随着NAND闪存技术的进步，3D NAND和VNAND等新技术将出现，它们通过增加垂直层数来提高存储容量和降低错误率。 编程擦除周期的影响： SSD的寿命取决于其编程和擦除（P/E）周期。每次擦除操作都会削弱闪存单元的寿命，随着循环次数的增加，闪存单元的电荷保持能力会下降。 在MLC和TLC闪存中，电荷保持能力的下降会导致电压级别之间的混淆，从而增加数据出错的可能性。因此，ECC技术的作用就是在一定范围内纠正这些错误，但当错误超过一定数量时，ECC将无法恢复数据。 垃圾回收与预处理： 所有SSD都需要进行垃圾回收。垃圾回收会在SSD中移动数据，释放存储空间，但这个过程会影响性能。特别是当SSD的数据存储接近容量时，性能下降更加明显。 视频提到了测试SSD时进行预处理的重要性，预处理可以模拟现实使用中的垃圾回收过程，从而提供更加真实的性能数据。 为了获得更准确的测试结果，测试者应该在进行顺序写入或随机写入测试之前对硬盘进行相应的预处理。 未来的SSD技术： 随着技术的进步，3D NAND和VNAND技术逐渐普及。3D NAND通过在同一硅片上叠加多个层，类似于高层建筑，提高存储密度，减少错误率。 这种技术虽然在成本上略有增加，但通过提高存储密度来弥补成本的增加，未来它有望成为主流。 SSD的实际测试： 视频最后提到，用户可以通过Iometer等工具进行SSD性能测试，尤其是4K随机写入测试，这对于游戏玩家和需要处理小文件的用户非常重要。 另外，建议在测试SSD性能时进行安全擦除或初始条件设置，这样可以准确反映硬盘在垃圾回收前后的性能变化。 这个视频深入探讨了不同闪存技术的优缺点，并提供了一些测试SSD性能的方法，尤其是如何通过预处理来模拟现实使用场景。通过更强大的纠错技术和未来3D NAND等新技术的引入，SSD的性能和可靠性将继续提高。 备注：本期视频引自gamersnexus.net，感兴趣的朋友可以访问。 如果你有其他任何关于PCIe5&6.0, CXL, NVMe/NVMoF, NAND, DDR5/LPDDR5以及UFS测试方面的问题想咨询，请添加saniffer公众号留言，或致电021-50807071 / 13127856862，sales@saniffer.com。  

我们在2024/9/20日写了一篇文章《视频分享：数据中心服务器功耗监测、实时和回溯分析》，内置了Quarch公司IEC PAM交流电源分析模块的设置视频，后面我们会写一些使用该PAM交流电源分析模块实际分析问题的例子给大家一个更加感性的认识。 使用 IEC PAM交流电源分析模块提升您的测试能力 产品详情 Qaurch PAM交流电源分析简介 交流电分析对于了解和优化大量设备的功耗至关重要。随着更多绿色能源标准的出台和电价上涨，测试要求只会增加。从家用电脑到企业服务器，从手机充电器到洗衣机。我们几乎可以分析任何常见的电源或交流电设备。 无需特别设置，即插即用电缆即可在几秒钟内完成设置。无需电流钳、探头或固定接线。这使得我们的解决方案对普通用户来说更加容易接受，并允许广泛的用户捕获他们需要的交流电电压、电流、功耗等数据。 该PAM设备支持所有主要的美国/欧盟/ROW电压和频率，为您提供可用于各种测试目的的单一工具。除了基本的电压/电流/功率外，我们还可以显示相位、频率、功率因数、THD 等。通过简单访问原始数据，您可以快速运行自己的后处理操作来计算您自己的自定义指标。 比传统220V交流电分析工具捕获更多数据 通过使用我们强大的Power Studio应用程序套件，可以连续数小时甚至数天捕获高分辨率轨迹。这比普通功率分析设备有了很大的进步，大多数普通功率分析设备的捕获范围都有限。我们独特的可视化工具可让您快速查看数据趋势，同时仍可访问最小的细节。 我们简单的自动化选项（包括 Python 示例）允许您全天候运行功率分析测试。使用自动化流程捕获数据可大大提高团队的绩效，因为您可以将时间花在分析结果和改进产品上，而不是浪费在手动测试流程上。 产品功能 测量最多 3 个交流电/电源设备 监测电压、电流和功率、相位、频率、功率因数等 在Power Studio中分析数据或直接将其发送到您自己的应用程序 用于捕获和分析的强大自动化选项 长达数小时或数天的长期记录 技术指标 支持高达 400v 交流电 支持 40-60Hz（及以上） 10 安培保险丝 PoE 供电或通过 12v PSU 供电 USB 和 LAN 连接 8KHz采样率 完全校准 为什么信任 Quarch Tools？ Quarch AC 功率分析系列以我们非常成功的数据存储设备（ SSD和HDD ）分析工具系列为基础。该系列产品已上市近 10 年，在客户中享有很高的声誉。Quarch 产品被广泛视为存储功率测试的行业标准，几乎所有“Tier 1”数据存储公司都在使用它们。 现在，我们将把我们丰富的经验和独特的技术带给更广阔的市场。无论是希望满足Energy Star要求的 PC 制造商，还是希望了解其设备功率因数的研发实验室，我们都可以提供帮助。 “Quarch QTL2843 IEC 主电源分析模块可以对几乎所有交流供电设备的功耗进行极其清晰的观察。在我们的实验室中，这意味着我们可以查看从工作站到服务器的各种设备，以便更准确地了解总体功耗，以及 GPU 和加速卡等关键设备在负载下的影响。” – Bobby Beeler，存储评论。  在节约能源和提高产品效率方面，能源数据是关键。Quarch 工具可以以易于理解的形式为您提供更多数据。 我们提供评估单元、高水平的直接支持和高质量的保修服务，包括即使在保修期过后也能提供低成本维修。 IEC 60320 C13/C14规格简介 IEC 60320 C13/C14是国际电工委员会（IEC）制定的电源连接器标准，广泛应用于服务器、计算机设备和其他IT设备的供电。以下是对C13/C14接口标准的简要介绍： C13/C14 连接器和入口组合用于各种电子设备，从电源、显示器、打印机和其他外围设备等台式计算机组件到视频游戏机、仪表放大器、专业音频设备和几乎所有专业视频设备。一端带有合适的电源插头（适用于使用电器的地方的供电插座），另一端带有C13连接器（连接到电器）的电源线通常称为IEC电源线、电脑电源线。 C13/14连接器的额定温度仅为70 °C：电热水壶、电饭煲等设备需要C15/16连接器, 额定温度为120 °C。 C13连接器和C14入口也常见于服务器、路由器和交换机上。使用C13连接器和E互连插头的电源线组在数据中心中很常见，用于从PDU配电单元）向服务器供电。这些数据中心电源线现在提供多种颜色。彩色电源线用于对安装进行颜色编码。 1. 接口定义 C13：是设备端的插座（母头），用于连接电源线。C13插口常用于服务器、电脑、电源设备和其他电子设备的电源输入。 C14：是电源线端的插头（公头），用于插入C13插座。C14插头通常与设备电源线的一端连接，用于从电源供电设备（如UPS或PDU）获取电力。 2. 物理规格 C13插座尺寸：19.9mm（宽）x 26.8mm（高），常用于最大电流为10A、250V的设备。 C14插头尺寸：19.9mm（宽）x 26.8mm（高），与C13插座匹配，额定电流为10A、250V。 3. 应用场景 服务器和数据中心：C13/C14接口是服务器机房和数据中心的标准电源接口，用于连接服务器、电源分配单元（PDU）和UPS设备，确保设备安全、稳定地运行。 办公和家用设备：除服务器外，C13/C14接口也用于常见的计算机、电源设备、显示器等。 4. 优势 标准化：IEC 60320 C13/C14在全球广泛应用，接口统一，有助于不同设备间的兼容性和互换性。 安全可靠：该标准接口设计确保电流和电压符合设备要求，减少了供电安全隐患。 C13/C14是供电领域中最常见的标准之一，广泛应用于需要稳定可靠供电的设备，如服务器和数据中心。 如果你有其他任何关于PCIe5&6.0, CXL, NVMe/NVMoF, NAND, DDR5/LPDDR5以及UFS测试方面的问题想咨询，请添加saniffer公众号留言，或致电021-50807071 / 13127856862，sales@saniffer.com。  

前几天看见一篇最近写的公众号文章《AI狂潮下的硅谷：高价GPU堆积如山，一如当年的共享自行车》，感兴趣的朋友可以找出来看看。后来凑巧和朋友聊天也聊到当前国内AI智算中心算力建设和租赁的情况，觉得这个行业是否也会和当年在国家倡导下一窝蜂投资多晶硅、共享经济以及电动车的情况一下，最终产能过剩导致一地鸡毛。 目前AI智算中心的高端GPU算力租赁据说已经出现困难，就是说空置率比较高，但是同时国内地方政府在中央建设“新质生产力”的号召下还在疯狂建设AI智算中心，特别是今年很多供应商提出了万卡互联的解决方案。以一个千卡的智算中心为例，一台英伟达H100服务器配置8块H100 GPU，成本当前价格大概235万人民币，千卡的话需要配置128台，不算任何其它费用，例如网络，存储，运维，机房建设等，仅128台H100服务器成本就超过3亿元人民币。另外，据说国内排名前六名的大模型公司的研发基本停止因为业务不赚钱，感觉未来因为需要训练AI大模型的需求也会受到很大的影响。所以我们本文简单预测一下未来几年国内AI智算中心算力租赁的发展阶段和最终情况，特别是在国内高端GPU资源供过于求的情况下，可能最终出现情况。 第一阶段：扩张过度与空置率上升 目前，许多地方政府，包括县市级政府，响应中央的“新质生产力”号召，大量建设AI智算中心。由于建设速度快、规模大，加上大模型公司的研发停止或减少，需求不足，导致高端GPU算力资源的空置率上升。这种供过于求的现象可能会持续一段时间，特别是租赁市场缺乏足够的实际需求来消化这些高端算力。 第二阶段：租赁价格下降与竞争加剧 随着算力空置率的上升，各个智算中心将不得不降低租赁价格以吸引客户。与此同时，一些中小型企业、初创公司可能会趁机以较低成本使用高端算力资源，推动AI应用的多样化（如中小规模的模型训练、行业垂直应用等）。然而，激烈的价格竞争将进一步压缩利润空间，使得一些资金不足或运营效率低的智算中心可能会面临财务困境。 第三阶段：需求多元化与服务整合 在价格下降的驱动下，算力需求可能会从传统的大模型训练转向更多元化的应用，包括边缘计算、实时数据分析、小型AI模型的训练以及推理场景。此时，一些智算中心可能会通过提供更加定制化的算力套餐和附加服务（如数据管理、存储优化、模型优化服务等）来增加竞争力。AI算力租赁的业务模式将向更精细化、服务导向型转变。 第四阶段：市场整合与淘汰 随着市场饱和和盈利压力增大，规模较小、缺乏差异化服务的智算中心将难以生存，市场将逐步整合。拥有资金和技术优势的大型AI智算中心或技术公司将通过兼并收购，进一步巩固市场地位。与此同时，市场将朝着少数几家拥有规模化算力、完善服务体系和稳定客户群的大公司集中。 最终情况：稳健但需求有限 最终，AI智算中心的算力租赁业务将趋于稳定，但需求可能仍会相对有限。尽管大模型训练需求减少，更多AI应用将依赖推理算力或边缘计算，而不是持续的大规模训练。这意味着智算中心的商业模式可能需要转型，以更多元的客户群体（如智能制造、自动驾驶、智慧城市等领域）为主要服务对象，并提供更广泛的解决方案，而不仅仅是高端GPU租赁。 整体而言，未来几年，AI智算中心行业的挑战在于如何平衡过剩的高端算力与实际需求之间的差距。 另外，目前的AI智算中心倾向于整理租赁，就像商务办公楼出租办公用房一样，总想出于管理和运维方便将房子租给一家大公司，例即，128台千卡集群整租给一个公司，但是随着竞争的加剧，未来的AI智算中心算力将不得不租给很多各种各样的小公司，这将非常考验运维能力。下面简单介绍一下目前业内有哪些技术可以将算力细分后租给小公司的。 我们上面提到，在AI智算中心内将算力租给各种规模不一的公司时，确实会面临运维管理和资源分配的挑战。为了应对这些问题，算力虚拟化成为一种关键的技术手段，可以更高效地将大规模GPU资源细分并提供给不同的用户群体。当前业内一些用于细分算力并租给小公司的技术和方案如下： 1. GPU 虚拟化技术 GPU虚拟化是将单台物理GPU分割成多个虚拟GPU（vGPU），从而允许多个租户共享同一块物理GPU资源。这些技术可以让小型公司只租用部分GPU算力，而不是整块GPU。常见的GPU虚拟化技术有： NVIDIA vGPU（Virtual GPU）：NVIDIA vGPU 技术允许将一台物理GPU分割成多个虚拟实例，支持多种工作负载，如AI推理、深度学习训练和图形渲染等。每个虚拟实例可以有不同的资源配置，适用于不同客户的需求。 AMD MxGPU：AMD的MxGPU技术是另一种GPU虚拟化解决方案，类似于NVIDIA vGPU，允许多租户共享单一GPU，同时保持高性能和隔离性。 这些技术帮助智算中心能够按需分配GPU资源，灵活满足不同规模企业的需求，特别适合那些不需要整卡性能的小型企业或初创公司。 2. 容器化技术 容器化是另一种用于细分算力并管理多租户环境的关键技术。通过将AI模型训练或推理任务打包到独立的容器中，智算中心可以灵活调度算力资源，满足不同租户的需求。以下是几种主要的容器技术： Kubernetes + GPU Operator：Kubernetes是一种容器编排工具，允许智算中心自动化部署、扩展和管理容器化工作负载。通过结合NVIDIA GPU Operator，Kubernetes可以高效管理和分配GPU资源。 Docker with NVIDIA GPU support：Docker支持将AI工作负载打包成独立的容器，并通过NVIDIA的GPU插件进行加速，确保多个容器可以共享同一GPU资源。 容器化技术还带来了更好的隔离性和安全性，确保不同租户的工作负载互不影响。 3. 多租户资源管理平台 为了高效管理多个租户的资源使用情况，业内还开发了多种专门为AI算力设计的资源管理平台。它们通过统一的界面和API，为租户提供细粒度的算力租赁，并允许租户根据需求动态调整资源配置。主要的管理平台包括： Slurm：一种开源的高性能计算（HPC）任务调度器，广泛用于大型AI计算集群。Slurm支持灵活的资源分配，并且可以管理多个租户的工作负载调度。 Ray：Ray是一个用于大规模分布式计算的开源框架，常用于处理AI训练任务的分布式调度。Ray支持将AI训练任务细分为多个小任务，并在不同的GPU上灵活分配，适合多租户环境。 KubeFlow：KubeFlow是基于Kubernetes的AI平台，它集成了训练、推理、资源管理等功能，能够高效管理多租户环境中的AI工作负载。 4. 弹性算力服务（FaaS, Function-as-a-Service） 智算中心还可以通过弹性算力服务的方式，按需提供算力资源。这种服务通常按秒或按分钟计费，适合小型公司或短期的AI任务需求。客户可以租用精确数量的CPU、内存、GPU等资源，避免了整卡租赁的浪费。这种模式常见于云计算平台，如： AWS Lambda + GPU：Amazon的FaaS服务可以动态调用GPU算力进行任务处理，避免了客户长时间占用不必要的资源。 Azure Functions with GPU：Azure     Functions通过GPU加速，支持实时AI推理和其他密集计算任务，为多租户环境中的小型企业提供了极大便利。 5. 混合架构与云边协同 未来可能出现更多基于混合架构的算力细分方案。智算中心可以将部分计算任务分配到云端，而较低延迟的任务则分配到边缘计算设备中，形成云边协同的架构。这种方式可以优化资源利用，降低成本，并提供按需分配的算力。 总结 AI智算中心如果逐步从整租转向租赁小公司的模式，算力虚拟化、容器化、多租户管理平台、弹性算力服务等技术将成为关键。通过这些技术，智算中心能够细分和动态调度GPU算力，满足不同客户的需求，同时保持高效的运维能力和资源利用率。这一趋势将进一步推动AI算力的普及和多元化应用。 Saniffer汇总的白皮书ver11.11的最后一张章节，“17. 附录H：AI大模型训练/推理基础原理和底层硬件兼容性、稳定性诊断、分析和测试介绍”，对于AI智算中心碰到各种硬件的兼容性提出了各种主动的测试方案，以及问题诊断方案。 需要下载白皮书《PCIe5&6.0, CXL, NVMeNVMoF, SSD, NAND, DDR5, 800GE测试技术和工具白皮书_ver11.11》，请到下面的百度网盘或者联系我们下载： 链接: https://pan.baidu.com/s/1gE2mazNvu92E3zzhzJMqKA?pwd=fguh 如果你有其他任何关于PCIe5&6.0, CXL, NVMe/NVMoF, NAND, DDR5/LPDDR5以及UFS测试方面的问题想咨询，请添加saniffer公众号留言，或致电021-50807071 / 13127856862，sales@saniffer.com。