预告一下：

闲聊几句。

咱们很多人有电脑，电脑里包括了CPU，叫做中央处理器，可以执行各种软件，实现控制、计算、临时存储以及非易失存储（硬盘）等等。当然还有一个显示器和鼠标键盘等外部设备。

咱们在电脑里，简单的可以word编辑文章，PPT讲解图片，excel做各种计算....

如果有超级复杂的图，超级多的数据需要处理，很多公司就会放个服务器，服务器就等于一个“大号”笔记本。

如果有更多图，游戏，视频，实时数据需要处理，把大号电脑的各种外设去掉，只拿出包括处理芯片和存储芯片等核心部件的“主板”，就是一个卡式的服务器。

把多个主板卡式服务器，叠摞在一起可以组成一个很小的“局域网”，用一个交换机连着好几个卡式服务器。

这里边就有了核心的数据中心的单元，计算/控制单元、存储单元以及通信组网连接。

把这些部分继续组网，形成一层交换，二层交换.....，越组越大，占用一个大房间，就是机房。机房内的组网距离较短。

多个机房组网，得用一层楼，一栋楼....., 好几栋楼，这就是一个数据中心的园区。也需要组网，只是组网距离略长一些。

一个大型的公司，如中移动、中电信...，如华为、中兴...., 有很多个地区的分公司，北京、上海、深圳、西安...,  这些地区的员工需要共同使用公司的内部数据，比如HR的员工档案，财务数据，研发人员的设计图纸，销售人员的订单数据等等，这就需要组成更大规模的网络系统。

地区间的数据中心的互联，可以将数据通过传统网络来传递，也可以专网传递，这就是DCI的互联。

人工智能呢，需要对电脑通过设计的数学模型做足够的大量的训练，让电脑具备一定的判断能力，分析能力以及创造能力。

这个训练的过程，数据量极大，很多公司针对这种应用开发出更有效率的处理芯片，再起一个与CPU通用处理芯片不一样的名字，比如GPU（图形处理器），TPU（张量处理器），NPU（神经网络处理器）,DPU（数据处理器）.....

针对于人工智能训练的专门设计的数据中心，就是AI智能运算中心。与此对应的各种数据都能处理的传统数据中心，就算是通用数据中心了。

数据中心需要扩展，就是Scale。

向内扩展，就类似咱们换个性能更好的电脑，类似咱们家里生孩子，人多了，装个双层床扩展一下。这是Scale up。 Scale up也需要互联，双层床的梯子，就是“通信”介质。

向外扩展，就类似咱们多用几个电脑组网，类似咱们家里生孩子，人多了，再买一个房子，得住人啊。这是Scale out。

周三是个基础解析，聊一下光纤通信与数据中心之间的关系。也略细分一下为什么有些选铜，有些选多模，有些选单模。