置身事內(nèi)：騰訊的造芯之路

事后想來，芯片驗證工程師Lynda覺得進騰訊有點“草率”了。

成都創(chuàng)新互聯(lián)技術團隊十年來致力于為客戶提供成都做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站設計、高端網(wǎng)站設計、營銷型網(wǎng)站、搜索引擎SEO優(yōu)化等服務。經(jīng)過多年發(fā)展，公司擁有經(jīng)驗豐富的技術團隊，先后服務、推廣了1000+網(wǎng)站，包括各類中小企業(yè)、企事單位、高校等機構單位。

作為一個在半導體行業(yè)工作過多年的資深工程師，Lynda第一次看到騰訊發(fā)布芯片崗位需求時，略感到一絲驚訝。2019年1月她帶著好奇加入這家互聯(lián)網(wǎng)大廠，準備擼起袖子，大干一場。

面試時，主導芯片設計工作的Henry給她打過一劑預防針：“我們是從零開始做芯片?！盠ynda試圖代入鵝廠一貫的低調來理解這句話，但隨即便在第一天上班時被跟同事的對話震到了：

-“我們的仿真工具呢？” -“沒有，還在談?！?/p>

-“驗證環(huán)境怎么說？” -“還……沒有。”

-“那……驗證流程呢？-“這個……也沒有?！?/p>

對于一個芯片驗證工程師來說，仿真工具、驗證環(huán)境、驗證流程就是必備的生產(chǎn)力工具。Lynda想全程參與芯片研發(fā)業(yè)務，倒不怕從頭開始，只不過沒想到連這些必備品都能 “三無”。

當一家互聯(lián)網(wǎng)公司投身半導體時，工具的欠缺還不是最緊要的?！霸煨尽辈粌H是業(yè)務的簡單延伸，它往往意味著更復雜的產(chǎn)業(yè)鏈、更耗時的人才沉淀、以及更迥異的生態(tài)文化和技術理念。

比如芯片研發(fā)不像軟件開發(fā)尚可后期不斷改bug，設計問題沒被前期驗證發(fā)現(xiàn)，一旦流片就只能淪為一塊“磚頭”。而Lynda所擔任的驗證工程師，就是防止前期努力打水漂的守門員。

這個崗位的重要性不言而喻，設計工程師與驗證工程師的比例在很多芯片公司會達到1：3。但Lynda入職后環(huán)顧四周，發(fā)現(xiàn)不僅自己只有一個并肩作戰(zhàn)的同事，連驗證的代碼也一行都沒有。

這時候，Lynda才開始明白Henry口中的“從零開始”意味著什么，以及她面臨著怎樣一場艱難的戰(zhàn)役。

01

雄關如鐵，出師未捷

在騰訊云副總裁、云架構平臺部總經(jīng)理謝明看來，“從零開始”的背后還有更多的曲折故事。

謝明所在的云架構平臺部，站在騰訊各類前端應用的身后，是騰訊海量業(yè)務數(shù)據(jù)沖刷的前線，有效支撐了QQ、郵箱、微信、微云、流媒體視頻等一個又一個的國民級應用。

2013年，QQ相冊已經(jīng)發(fā)展成騰訊最大的一個存儲類業(yè)務。讓用戶訪問相冊的速度更快、體驗更順滑，成了一個很急迫的需求。轉化成相應的技術問題，就是圖片能否更快地轉碼？能否在不損畫質的情況下壓縮？能否以更低的成本存儲？

他們反復地追問。

團隊深刻地明白底層技術創(chuàng)新對上層應用的放大價值。軟件架構上固然要永遠不停歇地進行自我超越，但他們敏銳地察覺到，只有在硬件上也作出創(chuàng)新，才能實現(xiàn)更深層次的突破。

問題是：一個做軟件出身的團隊，怎么去做硬件？

一圈研究之后，他們決定先拿FPGA（可編程陣列邏輯）試水。跟我們平時電腦和手機里的通用芯片相比，F(xiàn)PGA是一種專用集成電路（ASIC），能夠實現(xiàn)靈活的“半定制”開發(fā)。

FPGA相比起芯片容錯率高，但在吞吐率、延遲、功耗和靈活性等維度上都很平衡。尤其是在處理海量數(shù)據(jù)時，F(xiàn)PGA相比GPU具有超低延時的顯著優(yōu)勢，很適合用在特定的業(yè)務場景。

事實驗證了這種判斷。2015年，團隊集中力量研發(fā)的圖片編碼FPGA，取得了比CPU編碼和軟件編碼更高的壓縮率和更低的延時，也幫助QQ相冊很大程度上降低了存儲成本。他們看到了在FPGA方向 探索 和深入的可能性。

2016年前后，由Alpha Go引爆的AI熱潮更把FPGA拉入了主流視野。團隊通過FPGA對深度學習模型的CNN算法進行加速后，處理性能達到通用CPU的4倍，而單位成本僅為1/3。

FPGA效果雖好，但技術門檻比較高，“如果把FPGA云化，是不是一個能夠擴大應用的解決路徑？”

帶著這樣的期待，2017年1月20日，騰訊云推出了國內(nèi)首款FPGA云服務器，希望以云計算的方式，將FPGA能力推廣到更多企業(yè)。

從效果上來說，在FPGA云服務器上進行FPGA硬件編程的企業(yè)，確實能將性能提升至通用CPU服務器的30倍以上，而只需支付相當于通用CPU約40%的費用。以一家著名的基因檢測公司為例，傳統(tǒng)用CPU需要檢測一周的基因序列，F(xiàn)PGA可以壓縮到數(shù)小時完成。

然而云化后的FPGA，沒能如預期般迅速席卷整個行業(yè)。

一方面，F(xiàn)PGA畢竟是一種“半定制”的電路，許多企業(yè)還是無法獨立勝任FPGA開發(fā)，需要更加上層的服務；另一方面，通用芯片成本的迅速下降，也讓FPGA的性價比優(yōu)勢逐漸喪失。

云端商業(yè)化的受挫潑來一盆冷水，把團隊的熱情從巔峰一下子打到了谷底，同時也把兩個問題赤裸裸地拋到整個團隊的眼前：FPGA對業(yè)務的價值究竟有多大？FPGA還能繼續(xù)做嗎？

受此打擊，團隊在2018年也近乎分崩離析，人員開始集中式地離開。騰訊在“造芯”上的第一次 探索 ，畫上了一個遺憾的逗號。

02

柳暗花明，“蓬萊”問世

在FPGA云服務器受挫后，騰訊需要重新思考硬件之路要怎么走下去。

在團隊幾乎解散的2018年，中國芯片行業(yè)迎來暖春：中美貿(mào)易摩擦給全民普及了芯片的重要性，科創(chuàng)板的設立為半導體企業(yè)上市開啟大門，而國家資金的進場更是讓大江南北一片熱火朝天。

但是，對于互聯(lián)網(wǎng)公司來說，做芯片跟做云計算、數(shù)據(jù)庫、存儲系統(tǒng)等一樣，需要有具體的業(yè)務場景支撐，不能“為了做而做”。在經(jīng)歷過一場不算成功的 探索 后，騰訊要等待下一個真實需求帶來的機會。

時間進入2019年。那是人工智能規(guī)?；瘧玫脑?，內(nèi)外部業(yè)務都提出了對AI芯片的強烈訴求。AI芯片，要不要做？

這個問題被提出來的時候，騰訊的管理層有過反對的聲音，擔心技術人員只是頭腦發(fā)熱，只是為了追逐熱點。但同時，管理層也給了足夠的灰度，沒有明令禁止小團隊級別的 探索 。

以小規(guī)模、低成本、特定應用場景的方式先行試水，成了大家的共識。

云架構平臺部將第一款芯片敲定AI推理方向，取名“蓬萊”，希望這款芯片能像中國古代神話里的海外仙山一樣，穩(wěn)固地立于洶涌波濤之上。

這支硬件突圍小分隊，也被正式命名為“蓬萊實驗室”。

有了FPGA 探索 時積攢的經(jīng)驗，蓬萊實驗室對硬件編程語言已經(jīng)相當熟練，也在標準接口、總線等方面積累了一些平臺化的設計。然而，兩者的研發(fā)要求，不可同日而語。

如果說做FPGA是搭現(xiàn)成的積木，那么做芯片就是直接從伐木開始來著手來制造積木。FPGA出了問題可以重新編程，而芯片只有一次流片機會，一旦出錯，所有的努力便付諸東流。

此外， FPGA的資源是現(xiàn)成固定的，芯片的資源卻是由自己定義的。一個字，就是要“摳”：用最小的資源做最大的事。

芯片架構工程師Rick用“裝修”改“重建”來形容整個蓬萊項目。一開始，團隊以為能把之前FPGA的技術較為簡單地轉成芯片。做著做著發(fā)現(xiàn)，以為終歸只是以為——FPGA架構在芯片中能直接復用的并不多，團隊只能把原來的架構整個拆掉，重寫的代碼量高達85%。

像DDR存儲器這樣的重中之重，芯片廠商通常會有專門的驗證人員負責，而剛起步的蓬萊實驗室沒這個條件，只能靠搶時間把功課補回來。Lynda后來回憶道：“我恨不得一天有48個小時”。

2020年1月，蓬萊芯片流片完成，被合作方快遞到深圳。新冠疫情剛剛在全國范圍內(nèi)暴發(fā)，公司已經(jīng)開啟集體遠程辦公。

項目負責人Henry戴著手套取到快遞，用酒精仔細消毒后，帶到空空蕩蕩的辦公樓，大開著窗戶和風扇，在一片消毒水味中，他和幾個同事一起開始了至關重要的點亮操作。

所謂點亮，就是給芯片上電，首先看有沒有短路冒煙，接著就是測試一些基本功能。是芯片還是“磚頭”，成敗在此一舉。

結果，芯片的時鐘頻率一直沒出來。要知道，時鐘頻率是芯片的“節(jié)拍器”，沒有時鐘頻率，芯片的不同模塊等于沒對好表，就無法協(xié)同工作。

是不是這塊芯片的問題？實驗人員換了一塊芯片，依然沒有信號輸出。

再換一塊，還是沒有?，F(xiàn)場鴉雀無聲。

實驗人員已經(jīng)不敢動手了。有人忍不住開玩笑，是不是該回家改簡歷了。

但除了沮喪，大家心里更多的是疑惑。因為項目雖然人少、資源少，近乎是白手起家，但蓬萊團隊從設計人員到驗證人員都有信心說：每一步都做好了。到底是哪里不對呢？

在無比凝重的氣氛中，他們繼續(xù)放板、上電、讀取信號……

第四塊芯片，亮了。剩下的所有芯片，也都沒問題。

真相其實很簡單。28納米工藝的芯片不良率只有3%，但偏偏隨機測試的前三片都是壞片，小概率事件就恰好讓他們?nèi)s上了。這讓他們把“生一胎”的緊張情緒，體驗到十足。

在虛驚一場后的拍手相慶中，騰訊第一款芯片，宣告問世。

03

更上一層，“紫霄”凌云

量產(chǎn)后的蓬萊芯片，實戰(zhàn)表現(xiàn)也不負眾望，助力騰訊推出中國第一臺獲準進入醫(yī)院臨床應用的智能顯微鏡，實現(xiàn)自動識別醫(yī)學圖像、統(tǒng)計細胞數(shù)目并直接顯示在視野上，性能表現(xiàn)完全符合設計要求。

這一掃當年FPGA云服務器項目的陰霾，說明在制造造出直面應用、性能卓越的芯片，這條路，騰訊走得通。

終端芯片蓬萊的問世，只是完成了從0到1的任務。團隊已經(jīng)迫不及待向要從1到N，向著大規(guī)模云端芯片進軍。蓬萊實驗室負責人Alex將大芯片申請立項戲稱為“A輪融資”。

初試鋒芒之后，團隊需要向公司說明，為什么需要用更大的投入去做大規(guī)模芯片？在短期和長期能否保持領先性？如何與內(nèi)外部業(yè)務結合創(chuàng)造價值？

騰訊這次面臨的決策，要容易做得多。

首先是蓬萊實驗室的成熟。通過一邊行軍一邊成長，蓬萊實驗室完成了一次次蛻變，建立起完整、嚴謹、規(guī)范的芯片研發(fā)體系和流程。這已經(jīng)是一支具備硬核氣場的“正規(guī)軍”。

更重要的是，團隊證明了騰訊做芯片的優(yōu)勢和站位。

謝明解釋說，從行業(yè)來看，做芯片除了要考慮技術和工藝，最大的難點在于對芯片的“定義”。傳統(tǒng)芯片廠商的優(yōu)勢在于前者，但芯片做出來之后再去匹配需求，在很多場景下真實性能是損失的。Google、騰訊這類 科技 企業(yè)的優(yōu)勢在于自身就是需求方，對需求的理解和洞察最深刻、最透徹。

方向沒有問題，技術和工藝也沒問題，騰訊高級執(zhí)行副總裁、TEG（技術工程事業(yè)部）總裁盧山給予了全面支持，并通過總辦爭取到了更多的headcount和資金。

有了公司戰(zhàn)略的支持，團隊志氣滿滿奔赴更大的戰(zhàn)場。蓬萊實驗室副總監(jiān)Austin決定兵分兩路，在AI推理和視頻編解碼上并行推進。

AI小分隊繼續(xù)做蓬萊的2.0版“紫霄”。這是《封神演義》里鴻鈞老祖所居宮殿的名字。在穩(wěn)固的仙山上牢筑“紫霄”，代表了新的野心：

這次，他們將目標直接定為業(yè)界第一。

紫霄所有的架構都圍繞著有效算力去做。團隊優(yōu)化片上緩存設計，并摒棄競品常用的GDDR6內(nèi)存，采用先進的2.5D封裝技術，把HBM2e內(nèi)存與AI芯片合封在一起，從而把內(nèi)存帶寬提升了近40%。

技術迭代一日千里。紫霄立項后，業(yè)內(nèi)最高性能表現(xiàn)又被競品刷新。雖然紫霄的設計性能相比這個最高表現(xiàn)還足夠“安全”，但團隊還打算繼續(xù)加碼。

經(jīng)過研究，他們在芯片內(nèi)部增加了計算機視覺CV加速器以及視頻編解碼加速器，可創(chuàng)新性地大幅減小AI芯片和x86 CPU之間的交互和等待。

即便因此而增加了兩個復雜的自研模塊，團隊仍然在計劃的6個月時間里完成了從架構確定到驗證以及流片的全部流程。

2021年9月10日，紫霄順利點亮。

在圖片和視頻處理、自然語言處理、搜索推薦等應用場景下，這款芯片打破了制約算力發(fā)揮的瓶頸點，最終在實際業(yè)務場景性能表現(xiàn)達到了業(yè)界標品的2倍。

04

獨立自研，“滄?！币恍?/p>

AI小分隊給自己芯片取名“紫霄”，而視頻編解碼則取名“滄?！保H有海天相接之意。

不同于蓬萊和紫霄主打AI，滄海是一款視頻轉碼芯片。如果說當年QQ相冊圖片的轉碼問題是蓬萊團隊做硬件的最早契機，那視頻編解碼小分隊在這個方向上的繼續(xù) 探索 ，正是完成了一次對初心的呼應。

不同的是，“滄?！钡膽脠鼍耙呀?jīng)遠超當年的范疇。

當多媒體業(yè)務從圖片時代進化到音視頻直播時代，天量的4K/8K超高清的數(shù)字內(nèi)容如潮水一般持續(xù)沖擊著云計算基礎設施。每增加一個比特的數(shù)據(jù)，都會帶來相應的轉碼算力和CDN帶寬成本。

這是一道直觀而嚴峻的數(shù)學題，而滄海小分隊的解題目標也非常清晰，那就是要做一款業(yè)界最強的視頻轉碼芯片，把壓縮率發(fā)揮到極致。

好在，騰訊豐富的多媒體應用場景，以及騰訊云覆蓋的眾多直播互動頭部客戶，為滄海的研發(fā)提供了得天獨厚的分析和驗證條件。

團隊先是推出了滄海的核心自研模塊——硬件視頻編碼器“瑤池”，并決定在滄海完成研發(fā)之前給瑤池一次大考。

這個大考就是2020年的MSU世界編解碼大賽，該大賽由莫斯科國立大學（MSU）主辦，十多年來一直是全球視頻壓縮領域最具影響力的頂級賽事，吸引了包括英特爾、英偉達、谷歌、華為、阿里和騰訊在內(nèi)的國內(nèi)外知名 科技 企業(yè)參與。

結果是，瑤池實現(xiàn)1080P@60Hz的視頻實時編碼，力壓群雄獲得了SSIM (結構相似性)、PSNR(峰值信噪比)和VMAF(視頻多方法評估融合)等各項客觀指標評測第一名，以及人眼主觀評價第一的好成績，相比第二名領先了一個身位。

經(jīng)此硬仗，滄海在技術上得到了充分檢閱。

2022年3月5日，Derick和他帶領的視頻編解碼小分隊收到流片回來的芯片“滄?！保终晟钲谝蛞咔槎孢h程辦公。

他們申請?zhí)嘏M入空空蕩蕩的辦公樓。這情景，和兩年前點亮蓬萊時何其相似。

不曾想到，點亮蓬萊時的一波三折，同樣重現(xiàn)。克服了一些調試中的意外，在一片歡呼中，騰訊的第三款芯片、同時也是完全自主研發(fā)的第一款芯片滄海成功點亮。

化滄海為一粟。滄海最終實現(xiàn)以更小的數(shù)據(jù)量、更小的帶寬提供相同質量的視頻，壓縮率相比行業(yè)最佳表現(xiàn)還提高了30%以上。

從蓬萊到紫霄再到滄海，從28納米工藝到12納米工藝，從8個人發(fā)展到100多人，從仿真工具一無所有到“天箭驗證平臺”正式落成，從努力跟上合作伙伴的節(jié)奏到獨立做完全SOC。

兩只小分隊勝利會師。蓬萊團隊，完成了一場“芯”路進化。

05

“100G”時代，雙木參天

躬身跳進造芯大潮的，不是只有云架構平臺部。

在多媒體、AI處理積極求變的同時，底層的云服務器也面臨著相似的問題：當軟件優(yōu)化帶來的性能提升無法讓產(chǎn)品擁有區(qū)別于競品的明顯競爭力時，如何讓性能突破現(xiàn)有天花板？

2019年，騰訊迎來云計算業(yè)務上的里程碑——云服務器規(guī)模突破了100萬。騰訊云副總裁、騰訊網(wǎng)絡平臺部總經(jīng)理鄒賢能敏銳地觀察到，隨著服務器接入帶寬不斷提升，服務器用于網(wǎng)絡處理的CPU資源也越來越多。

能否以更低成本的方式來實現(xiàn)服務器網(wǎng)絡處理，同時還提供更高的網(wǎng)絡性能？騰訊的網(wǎng)絡平臺部也將目光投向了軟硬協(xié)同與硬件加速。

面對這樣“既要、又要”的挑戰(zhàn)，鄒賢能決定給服務器做個減法：“把網(wǎng)絡數(shù)據(jù)處理的負擔從CPU卸載出來”。

“智能網(wǎng)卡”的想法就這樣誕生了。

所謂智能網(wǎng)卡，一方面像普通網(wǎng)卡一樣肩負起服務器的對外網(wǎng)絡訪問，實現(xiàn)不同服務器和數(shù)據(jù)中心之間的網(wǎng)絡互聯(lián)。另一方面，它額外帶有CPU/FPGA/內(nèi)存等智能單元，能分擔一部分服務器的虛擬化計算任務，實現(xiàn)服務器整體網(wǎng)絡和存儲性能的加速。

換句話說，網(wǎng)絡平臺部要做的事，是要在網(wǎng)卡里新裝一個服務器。

一開始，團隊希望找到一款現(xiàn)成的商用板卡降低工作量。

網(wǎng)卡硬件負責人Hayden牽頭開展方案論證和調研，但商用芯片的加速引擎不支持私有協(xié)議成為當時直面的第一大挑戰(zhàn)，也是最大的障礙。一些著名的網(wǎng)卡設備商聽了騰訊的要求就搖頭：

“現(xiàn)在網(wǎng)卡的功能很簡單，你們這個要求太復雜了，很難實現(xiàn)的?！?/p>

還有些直白地質疑：“網(wǎng)卡數(shù)量這么多，可靠性要求高，你們自己搞得定嗎？”

難道智能網(wǎng)卡項目剛起步就要流產(chǎn)？

鄒賢能給團隊指明了方向：“既然智能網(wǎng)卡是云數(shù)據(jù)中心追求極致性能與成本的關鍵部件，如果市面上沒有滿足騰訊需求的產(chǎn)品，那我們就自己造一個?！?/p>

方向明確之后，路線也很快清晰起來：先從基于FPGA自研智能網(wǎng)卡起步，再開展智能網(wǎng)卡芯片研發(fā)。

2020年9月，騰訊第一代基于FPGA的自研智能網(wǎng)卡正式上線，命名為“水杉”，寄寓著團隊希望產(chǎn)品可以像這種珍稀喬木一樣適應性強、快速生長。

疫情期間各種突發(fā)需求砸來，初生的水杉沒有被挑戰(zhàn)壓彎。

Hayden回憶道，一個大客戶本身采用了UDP音視頻協(xié)議，在屬性上是“不可靠”、允許丟包的，極大地依賴網(wǎng)絡吞吐和穩(wěn)定性，卻要求高并發(fā)、高質量的音視頻傳輸效果。

水杉智能網(wǎng)卡迎難而上，通過大幅提升服務器的網(wǎng)絡性能，幫助該客戶完成了24小時零丟包的極限壓力測試，穩(wěn)定上線運行，交出了一份漂亮的答卷。

水杉投入應用后，第二代智能網(wǎng)卡“銀杉”的研發(fā)工作也緊鑼密鼓地啟動，并于2021年10月正式上線。這一代智能網(wǎng)卡的網(wǎng)絡端口翻了一番，達到了2*100G。

在又一顆參天大樹的支撐下，騰訊云對外推出了業(yè)界首款自研第六代100G云服務器。它的計算性能提升最大220%、存儲性能最大提升100%。單節(jié)點接入網(wǎng)絡帶寬相比上一代最大提升4倍，延時下降50%。

“兩棵樹”在網(wǎng)絡硬件卸載上取得的巨大收益，令團隊興奮不已。

當FPGA路線逐漸逼近性能和功耗的瓶頸，網(wǎng)絡平臺部決定再一次把主動權掌握在自己手里。騰訊的第四款芯片，也是首款智能網(wǎng)卡芯片應運而生，它也有一個 “仙氣十足”的名字——“玄靈”。

06

“玄靈”乍現(xiàn)，芯事未完

按照計劃，這款7納米工藝的芯片將在2022年底流片。

Hayden受命快速組建起了玄靈芯片研發(fā)團隊，不斷挑戰(zhàn)多個“mission impossible”。

從性能指標來看，玄靈支持設備數(shù)量將提升到10K以上，相對商業(yè)芯片提升6倍。同時，它的性能相對商業(yè)芯片也可提升4倍，通過將原來運行在主機CPU上的虛擬化、網(wǎng)絡/存儲IO等功能卸載到芯片，可實現(xiàn)主機CPU的0占用。

這顆短小精悍的芯片，充分詮釋了面向未來極致性能的“玄”，與面向各類業(yè)務需求靈活加速的“靈”。

目前，玄靈項目正在緊鑼密鼓地進行智能網(wǎng)卡流片前的驗證和測試，打造騰訊云下一代高性能網(wǎng)絡基礎設施；

蓬萊實驗室的AI推理芯片紫霄和視頻轉碼芯片滄海則將量產(chǎn)，與騰訊業(yè)務深度融合應用；

還有一些新的芯片項目也在醞釀成長，繼續(xù) 探索 有需要的技術方向，豐富這一本“山海經(jīng)”。

騰訊海量業(yè)務面臨的全新挑戰(zhàn)，以及云計算高速發(fā)展的必然要求，“倒逼”騰訊走上了這條造芯之路。這些從業(yè)務需求出發(fā)的芯片，必定會深入現(xiàn)實應用來證明自身的價值。

“我們不是無中生有、拍腦袋要去做芯片。我們一開始就知道，騰訊的需求足夠大，足夠我們?nèi)プ鲞@件事?！北R山說道。

從2010年起，騰訊就開始以云服務的方式對外開放自身的數(shù)字技術與連接能力，奔赴這場產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉型升級的時代大潮。躬身入局，騰訊看到深度的數(shù)實融合正在引領全真互聯(lián)的技術趨勢。

而在騰訊之外，中國的 科技 公司們正在向創(chuàng)新的深水區(qū)挺進，突破瓶頸的努力顯得愈發(fā)重要。無論是數(shù)實融合還是上游創(chuàng)新，硬 科技 的海面上一片百舸爭流，它們都在 歷史 的浪潮奮楫中流。

在這場大潮中置身事內(nèi)，騰訊的芯事必然在星辰大海中得到回響。

騰訊云有多少個數(shù)據(jù)中心，多少個服務器

騰訊云分布式存儲和分發(fā)，數(shù)據(jù)跨多架構、多設備冗余存儲，為對象提供 99.999999% 的可靠性。.

小型的不超過500個，中型的不超過2000個，大型的不超過1萬個，超過1萬的是超大型數(shù)據(jù)中心。目前已建成的有可以配置10萬個服務器的數(shù)據(jù)中心。

騰訊有多少服務器

騰訊在深圳自己的機房就有3個，他們是自己的服務器。騰訊在潤迅龍崗那邊都有機房，現(xiàn)在騰訊又在北京建了個數(shù)據(jù)中心。馬化騰以前本就是電信局的人，他們的服務器至少是上千臺，那是不容置疑的。帶寬差不多上100G的帶寬吧，一年應該帶寬方面的支出大概在上億吧。同時在線5000萬，沒個幾百臺服務器肯定支持不了的。

更多關于騰訊有多少服務器，進入：查看更多內(nèi)容

騰訊共多少臺服務器，硬盤總容量有多大？

騰訊起碼不下百臺服務器！一般的f硬盤都在500g以上~這樣算下來的話，tx的f硬盤總容量應該不下50個tb！只是個人猜測??！具體的只有tx內(nèi)部人知道！

網(wǎng)頁名稱：騰訊云自研服務器有多少 騰訊云服務器報價
文章出自：http://www.rwnh.cn/article24/ddcpoce.html

成都網(wǎng)站建設公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供做網(wǎng)站、微信公眾號、云服務器、、企業(yè)建站、網(wǎng)站設計

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉載內(nèi)容為主，如果涉及侵權請盡快告知，我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網(wǎng)站立場，如需處理請聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉載，或轉載時需注明來源： 創(chuàng)新互聯(lián)