什么是网游服务器？
网游服务器是托管并运行网游的计算机系统。它负责处理游戏逻辑、维护游戏数据以及与玩家进行通信。
网游服务器通常需要满足以下要求：
- 高性能：能够处理大量的玩家请求和计算。
- 高可用性：始终保持在线状态，即使在高负载的情况下。
- 高安全性：保护游戏数据和玩家信息免受未经授权的访问。
- 可扩展性：随着玩家数量和游戏内容的增加，能够轻松扩展。
网游服务器基准测试
网游服务器基准测试是指评估服务器性能并确定改进领域的过程。它涉及使用专门的工具或测试应用程序来模拟真实世界的游戏负载，并测量服务器的响应时间、吞吐量和资源利用率。
基准测试可以帮助您：
IPSec VPN与SSL VPN具体有什么区别？
在比较 IPsec VPN与 SSL VPN 的之前需要做的第一步是确定组织及其用户的要求，并确定 VPN 最重要的特性和功能。
那么通过下面这张图可以直观的看出IPsec VPN和 SSL VPN 之间的区别，图片下面的文字内容是加以补充和扩展，更有助于您详细的了解两者之间的区别：
性能：对于现代硬件，IPsec 和 SSL VPN 使用的加密类型通常不会导致性能问题，但组织应该使用基准测试来测试 VPN 候选者。
IPsec VPN 使用客户端上的一个软件配置客户端和服务器之间的隧道，这可能需要相对较长的设置过程；通过 Web 浏览器运行的 SSL VPN 通常能够更快地建立连接。
安全性：一种类型的 VPN 不一定在所有情况下都更安全。
确定哪种类型的 VPN 更安全的最重要因素是组织基于其 VPN 要求的威胁模型。
每种 VPN 类型都应根据组织要防御的攻击类型进行评估。
所使用的加密算法的安全性很重要，但实现的其他组件的安全性也很重要。
数据认证：VPN 可以加密所有传输的数据，但它们也可以添加数据认证以防止篡改，通过使用强大的加密认证算法来验证数据在 VPN 客户端和服务器之间的传输过程中没有被修改。
但是，它们确实需要安全的密钥交换机制来启用身份验证。
虽然 SSL/TLS[1] 协议包含密钥交换算法的协商，但 IPsec 依赖外部协议 Internet 密钥交换来实现此目的。
攻击防御：对 IPsec VPN 和 SSL VPN 的攻击——以及对这些攻击的防御——将根据底层 VPN 协议、实现和附加功能而有所不同。
IPsec 和 SSL VPN 之间的主要区别在于每种协议的端点不同。
IPsec VPN 通常支持远程访问整个网络以及该网络上提供的所有设备和服务。
如果攻击者获得对安全隧道的访问权限，他们可能能够访问专用网络上的任何内容。
SSL 支持设备、特定系统和应用程序之间的连接，因此攻击面更加有限。
客户端安全性：虽然 IPsec 协议是 TCP/IP 套件的一部分，但它并不总是作为支持 TCP/IP 的操作系统的默认组件来实现。
相比之下，SSL VPN 依赖于 TLS，它默认包含在 Web 浏览器中，以及许多其他应用层协议。
因此，比较 IPsec 和 SSL VPN 应该包括考虑客户端如何连接和使用 VPN，以及这些选项的安全性。
实施者应考虑客户端如何连接到 VPN、启用 VPN 的客户端的攻击面和 VPN 用户配置文件。
VPN 网关：SSL VPN 网关可能会启用更精细的配置选项，以限制对受保护网络上特定系统或服务的访问。
IPsec VPN 产品的网关的可配置性可能要低得多。
虽然他们可能添加了数据包过滤功能，使策略或配置能够限制对受保护网络的特定 IP 地址或子集的访问，但应注意避免增加不必要的复杂性和软件附加组件带来的额外安全风险。
在任何一种情况下，都可以考虑在网络访问控制系统旁边部署 VPN，该系统可以通过基于明确定义的策略限制对网络资源的访问来增强整体安全性。
端到端网络：TLS用于传输层，即在进程之间进行通信的网络层。
相比之下，IPsec 在网络层运行，在该层中，具有 IP 地址的网络节点之间进行通信。
当受保护的 VPN 电路的任一端位于使用网络地址转换 ( NAT) 虚拟化 IP 地址的网络上时，这使得保护端到端加密更加困难。
使用 IPsec VPN，实现跨 NAT 网关的安全通信需要额外的配置和管理。
虽然 IPsec 和 SSL VPN 之间的许多差异可归因于正在实施的底层协议之间的差异，但也应考虑具体的实施。
请问中小企业应该选择单路还是双路服务器？为什么？
中小企业如果主要为本地访问者服务，那建议用单路的。
否则就用双路的，因为企业网站首先要给人的第一印象是快和稳定。
当然企业网站的经营就是个大问题了。
1、储存系统企业究竟要买1U还是2U服务器?这个主要赖于企业对于服务器扩充性的需求，尤其储存系统的规划甚为重要。
因此，仅有3至4台硬盘的空间的1U服务器会越来越面临存储的瓶颈，但在2U服务器上提供8至9台硬盘已是很平常了。
如果企业已经采用NAS或SAN，或着是已经构建多层服务器架构，服务器毋需安装大量的硬盘，自然也可以购买密度 较高、较便宜的1U服务器。
反之，如果企业并不打算采用远程网络储存设备，希望将服务器上的硬盘视为最主要的储存系统，采购2U服务器就是一个比较好的选择。
此外，考虑到数据读取的速率以及安全性，提供RAID系统解决方案是必备的。
不过建立RAID系统会增加硬盘机的数量，这也是必须考虑的因素。
用SCSI硬盘做RAID5或者RAID1是非常值得的,企业最重要的是数据,数据的安全性是第一位的。
2、扩展槽一般用户1U/2U机架式主板的扩展槽都是很少的，基本都是提供两三个。
在1U服务器机箱中，限于高度其实这两个扩展槽发挥不了作用，根本装不了普通标准的扩展卡，并且为了阻碍机箱内存的通风更多情况下只是当作摆设。
但在2U服务器中，情况就完全改变了，你会发现2U提供给你不仅是足够大的散热空间，而且提供了异想不到的扩展空间。
看完下面这两类配件你应该就明白了。
若已经用完了PCI插槽，这种提升卡主机总线适配器将提供理想的技绝方案。
这些卡可将单个的PCI插槽转换为三个，增加了rack- mount服务器的扩展能力，可用于运行64比特或者32比特的适配器。
由于增加的插槽被安置为直角，它们对低外形、2U服务器来说是相当理想的。
还有另外一种配件完全为了满足用户未来扩展的需求，使用了上面这种扩展模块可以为用户提供了6个扩展槽。
很贴心的是，槽口是水平方向的，可以让用户安装全高、全长的扩展卡，这在2U服务器中是很少见的，但在1U服务器是绝对不可能出现的。
3、冗余设计与1U机架式内部结构相比，2U服务器内存可以提供更稳定更可靠的设计措施——冗余设备。
前面我们就提到了2U服务器几乎在电源以及散热上都采用了冗余设计。
推进半导体技术发展的五大趋势
过去几十年，全球半导体行业增长主要受台式机、笔记本电脑和无线通信产品等尖端电子设备的需求，以及基于云计算兴起的推动。
这些增长将继续为高性能计算市场领域开发新应用程序。
首先，5G将让数据量呈指数级增长。
我们需要越来越多的服务器来处理和存储这些数据。
2020年Yole报告，这些服务器核心的高端CPU和GPU的复合年增长率有望达到29%。
它们将支持大量的数据中心应用，比如超级计算和高性能计算服务。
在云 游戏 和人工智能等新兴应用的推动下，GPU预计将实现更快增长。
例如，2020年3月，互联网流量增长了近50%，法兰克福的商业互联网数据交换创下了数据吞吐量超过每秒9.1兆兆位的新世界纪录。
第二个主要驱动因素是移动SoC——智能手机芯片。
这个细分市场增长虽然没有那么快, 但这些SoC在尺寸受限的芯片领域对更多功能的需求，将推动进一步技术创新。
除了逻辑、内存和3D互联的传统维度扩展之外，这些新兴应用程序将需要利用跨领域的创新。
这需要在器件、块和SoC级别进行新模块、新材料和架构的改变，以实现在系统级别的效益。
我们将这些创新归纳为半导体技术的五大发展趋势。
趋势一:摩尔定律还有用，将为半导体技术续命8到10年…
在接下来的8到10年里，CMOS晶体管的密度缩放将大致遵循摩尔定律。
这将主要通过EUV模式和引入新器件架构来实现逻辑标准单元缩放。
在7nm技术节点上引入了极紫外(EUV)光刻，可在单个曝光步骤中对一些最关键的芯片结构进行了设计。
在5nm技术节点之外(即关键线后端(BEOL)金属节距低于28-30nm时)，多模式EUV光刻将不可避免地增加了晶圆成本。
最终，我们希望高数值孔径(High-NA) EUV光刻技术能够用于行业1nm节点的最关键层上。
这种技术将推动这些层中的一些多图案化回到单图案化，从而提供成本、产量和周期时间的优势。
Imec对随机缺陷的研究对EUV光刻技术的发展具有重要意义。
随机打印故障是指随机的、非重复的、孤立的缺陷，如微桥、局部断线、触点丢失或合并。
改善随机缺陷可使用低剂量照射，从而提高吞吐量和成本。
为了加速高NA EUV的引入，我们正在安装Attolab，它可以在高NA EUV工具面世之前测试一些关键的高NA EUV材料(如掩膜吸收层和电阻)。
目前Attolab已经成功地完成了第一阶段安装，预计在未来几个月将出现高NA EUV曝光。
除了EUV光刻技术的进步之外，如果没有前沿线端(FEOL)设备架构的创新，摩尔定律就无法延续。
如今，FinFET是主流晶体管架构，最先进的节点在6T标准单元中有2个鳍。
然而，将鳍片长度缩小到5T标准单元会导致鳍片数量减少，标准单元中每个设备只有一个鳍片，导致设备的单位面积性能急剧下降。
这里，垂直堆叠纳米薄片晶体管被认为是下一代设备，可以更有效地利用设备占用空间。
另一个关键的除垢助推器是埋地动力轨(BPR)。
埋在芯片的FEOL而不是BEOL，这些BPR将释放互连资源路由。
将纳米片缩放到2nm一代将受到n-to-p空间约束的限制。
Imec设想将Forksheet作为下一代设备。
通过用电介质墙定义n- p空间，轨道高度可以进一步缩放。
与传统的HVH设计相反，另一个有助于提高路由效率的标准单元架构发展是针对金属线路的垂直-水平-垂直(VHV)设计。
最终通过互补场效应晶体管(CFET)将标准cell缩小到4T，之后充分利用cell层面上的第三维度，互补场效应晶体管通过将n-场效应晶体管与p-场效应晶体管折叠。
趋势2: 在固定功率下，逻辑性能的提高会慢下来
有了上述的创新，我们期望晶体管密度能遵循摩尔所规划的路径。
但是在固定电源下，节点到节点的性能改进——被称Dennard缩放比例定律，Dennard缩放比例定律（Dennard scaling）表明，随着晶体管变得越来越小，它们的功率密度保持不变，因此功率的使用与面积成比例；电压和电流的规模与长度成比例。
世界各地的研究人员都在寻找方法来弥补这种减速，并进一步提高芯片性能。
上述埋地电力轨道预计将提供一个性能提高在系统水平由于改进的电力分配。
此外，imec还着眼于在纳米片和叉片装置中加入应力，以及提高中线的接触电阻(MOL)。
二维材料如二硫化钨(WS2)在通道中有望提高性能，因为它们比Si或SiGe具有更强的栅长伸缩能力。
其中基于2d的设备架构包括多个堆叠的薄片非常有前景，每个薄片被一个栅极堆叠包围并从侧面接触。
模拟表明，这些器件在1nm节点或更大节点上比纳米片的性能更好。
为了进一步改善这些器件的驱动电流，我们着重改善通道生长质量，在这些新材料中加入掺杂剂和提高接触电阻。
我们试图通过将物理特性(如生长质量)与电气特性相关联来加快这些设备的学习周期。
除了FEOL, 走线拥挤和BEOL RC延迟，这些已经成为性能改善的重要瓶颈。
为了提高通径电阻，我们正在研究使用Ru或Mo的混合金属化。
我们预计半镶嵌(semi-damascene)金属化模块可同时改善紧密距金属层的电阻和电容。
半镶嵌(semi-damascene) 可通过直接模式和使用气隙作为介电在线路之间(控制电容增加)
允许我们增加宽高比的金属线(以降低电阻)。
同时，我们筛选了各种替代导体，如二元合金，它作为‘good old’ Cu的替代品，以进一步降低线路电阻。
趋势3:3D技术使更多的异构集成成为可能
在工业领域，通过利用2.5D或3D连接的异构集成来构建系统。
这些有助于解决内存问题，可在受形状因素限制的系统中添加功能，或提高大型芯片系统的产量。
随着逻辑PPAC(性能-区域-成本)的放缓，SoC 的智能功能分区可以提供另一个缩放旋钮。
一个典型的例子是高带宽内存栈(HBM)，它由堆叠的DRAM芯片组成，这些芯片通过短的interposer链路直接连接到处理器芯片，例如GPU或CPU。
最典型的案例是Intel Lakefield CPU上的模对模堆叠， AMD 7nm Epyc CPU。
在未来，我们希望看到更多这样的异构SOC，它是提高芯片性能的最佳桥梁。
在imec，我们通过利用我们在不同领域(如逻辑、内存、3D…)所进行的创新，在SoC级别带来了一些好处。
为了将技术与系统级别性能联系起来，我们建立了一个名为S-EAT的框架(用于实现高级技术的系统基准测试)。
这个框架可评估特定技术对系统级性能的影响。
例如:我们能从缓存层次结构较低级别的片上内存的3D分区中获益吗?如果SRAM被磁存储器(MRAM)取代，在系统级会发生什么?
为了能够在缓存层次结构的这些更深层次上进行分区，我们需要一种高密度的晶片到晶片的堆叠技术。
我们已经开发了700nm间距的晶圆-晶圆混合键合，相信在不久的将来，键合技术的进步将使500nm间距的键合成为可能。
通过3D集成技术实现异质集成。
我们已经开发了一种基于sn的微突起互连方法，互连间距降低到7µm。
这种高密度连接充分利用了透硅通孔技术的潜力，使>16x更高的三维互联密度在模具之间或模具与硅插接器之间成为可能。
这样就大大降低了对HBM I/O接口的SoC区域需求(从6 mm2降至1 mm2)，并可能将HBM内存栈的互连长度缩短至多1 mm。
使用混合铜键合也可以将模具直接与硅结合。
我们正在开发3µm间距的模具到晶圆的混合键合，它具有高公差和放置精度。
由于SoC变得越来越异质化，一个芯片上的不同功能(逻辑、内存、I/O接口、模拟…)不需要来自单一的CMOS技术。
对不同的子系统采用不同的工艺技术来优化设计成本和产量可能更有利。
这种演变也可以满足更多芯片的多样化和定制化需求。
趋势4:NAND和DRAM被推到极限;非易失性存储器正在兴起
内存芯片市场预测显示，2020年内存将与2019年持平——这一变化可能部分与COVID-19减缓有关。
2021年后，这个市场有望再次开始增长。
新兴非易失性存储器市场预计将以>50%的复合年增长率增长，主要受嵌入式磁随机存取存储器(MRAM)和独立相变存储器(PCM)的需求推动。
NAND存储将继续递增，在未来几年内可能不会出现颠覆性架构变化。
当今最先进的NAND产品具有128层存储能力。
由于晶片之间的结合，可能会产生更多的层，从而使3D扩展继续下去。
Imec通过开发像钌这样的低电阻字线金属，研究备用存储介质堆，提高通道电流，并确定控制压力的方法来实现这一路线图。
我们还专注于用更先进的FinFET器件取代NAND外围的平面逻辑晶体管。
我们正在 探索 3D FeFET与新型纤锌矿材料，作为3D NAND替代高端存储应用。
作为传统3D NAND的替代品，我们正在评估新型存储器的可行性。
对于DRAM，单元缩放速度减慢，EUV光刻可能需要改进图案。
三星最近宣布EUV DRAM产品将用于10nm (1a)级。
除了 探索 EUV光刻用于关键DRAM结构的模式，imec还为真正的3D DRAM解决方案提供了构建模块。
在嵌入式内存领域，我通过大量的努力来理解并最终拆除所谓的内存墙，CPU从DRAM或基于SRAM的缓存中访问数据的速度有多快?如何确保多个CPU核心访问共享缓存时的缓存一致性?限制速度的瓶颈是什么? 我们正在研究各种各样的磁随机存取存储器(MRAM)，包括自旋转移转矩(STT)-MRAM，自旋轨道转矩(SOT)-MRAM和电压控制磁各向异性(VCMA)-MRAM)，以潜在地取代一些传统的基于SRAM的L1、L2和L3缓存(图4)。
每一种MRAM存储器都有其自身的优点和挑战，并可能通过提高速度、功耗和/或内存密度来帮助我们克服内存瓶颈。
为了进一步提高密度，我们还在积极研究可与磁隧道结相结合的选择器，这些是MRAM的核心。
趋势5:边缘人工智能芯片行业崛起
边缘 AI预计在未来五年内将实现100%的增长。
与基于云的人工智能不同，推理功能是嵌入在位于网络边缘的物联网端点(如手机和智能扬声器)上的。
物联网设备与一个相对靠近边缘服务器进行无线通信。
该服务器决定将哪些数据发送到云服务器(通常是时间敏感性较低的任务所需的数据，如重新培训)，以及在边缘服务器上处理哪些数据。
与基于云的AI(数据需要从端点到云服务器来回移动)相比，边缘 AI更容易解决隐私问题。
它还提供了响应速度和减少云服务器工作负载的优点。
想象一下，一辆需要基于人工智能做出决定的自动 汽车 。
由于需要非常迅速地做出决策，系统不能等待数据传输到服务器并返回。
考虑到通常由电池供电的物联网设备施加的功率限制，这些物联网设备中的推理引擎也需要非常节能。
今天，商业上可用的边缘 AI芯片，加上快速GPU或ASIC，可达到1-100 Tops/W运算效率。
对于物联网的实现，将需要更高的效率。
Imec的目标是证明推理效率在10.000个Tops /W。
通过研究模拟内存计算架构，我们正在开发一种不同的方法。
这种方法打破了传统的冯·诺伊曼计算模式，基于从内存发送数据到CPU(或GPU)进行计算。
使用模拟内存计算，节省了来回移动数据的大量能量。
2019年，我们演示了基于SRAM的模拟内存计算单元(内置22nm FD-SOI技术)，实现了1000Tops/W的效率。
为了进一步提高到10.000Tops/W，我们正在研究非易失性存储器，如SOT-MRAM, FeFET和基于IGZO（铟镓锌氧化物）的存储器。
