Nhưng chỉ với một số thay đổi trong cấu trúc máy chủ sẽ có ảnh hưởng lớn tới tất cả những ai đang sử dụng thiết bị tính toán cũ hay mới.

Mọi thứ từ thiết bị hỗ trợ thông minh đến ô tô tự động cho đến thực tế ảo; từ những cách tính toán mới, những các cách tăng tốc việc tính toán cho đến các máy chủ hiện tại và cơ sở hạ tầng dựa trên các đám mây, chúng đang được sử dụng trong cuộc sống và ngày càng tốt hơn. Thực tê, đây là lí do chính cho việc tại sao gần đây Intel đã tăng gấp đôi công sức của họ vào các máy chủ, điện toán đám mây, các thị trường trung tâm dữ liệu và coi đó là chiến lược phát triển của công ty.

Cho đến nay, những công việc tính toán hầu hết được thực hiện trên các máy chủ, từ email, tải trang web cho tới thực hiện việc tính toán phức tạp, giống hệt những việc đã từng được làm trên CPU về cả tính chất và cấu trúc.

Loại  CPU cho máy chủ cổ điển đã có những cải tiến đáng kể trong vài thập kỉ qua nhờ vào lợi ích của Luật Moore. Thực tế, Intel trong tuần này vừa tung ra chip Xeon E7 V4, được tối ưu hóa để phân tích, cùng với 24 lõi riêng biệt.

Nhận ra sự quan trọng của điện toán đám mây đang tăng dần lên, một số đối thủ cạnh tranh đã làm việc theo cách của họ trong thị trường máy chủ CPU nhưng Intel vẫn chiếm tới 99% thị phần. Tuần trước trong Computex tại Đài Loan, Qualcomm đã tung ra bộ vi xử lí  dựa trên ARM dùng cho máy chủ, và Cavium giới thiệu loại Thunder X2 dựa trên ARM , nhưng cả hai công ty đều gặp phải khó khăn. Một đối thủ tiềm năng nữa là AMD. Sau vài năm ngừng cạnh tranh, AMD đã được kì vọng trong việc trở lại thị trường CPU vào mùa thu năm nay khi lõi x86 mới của họ, tên mã là Zen được giới thiệu tại Computex Show và được dùng trong các loại CPU máy chủ mới.

Một số phát triển trong thiết kế máy chủ tới từ các loại chip mới được sử dụng để tăng tốc việc tính toán. Giống như GPU  trong PC hoạt động cùng với CPU và chạy một số phần mềm, các chip mới được thêm vào các hệ thống máy chủ cũ để tăng khả năng làm việc. Thực tế, GPU đã được kết hợp trong máy chủ để cho một số ứng dụng sử dụng nó ví dụ như đồ họa ảo và trí tuệ nhân tạo. Điều lớn nhất mà Nvidia làm ra được là GPU và chip dựa trên GPU đã được sử dụng cho các ứng dụng như là hệ thống học. Trong khi CPU được dùng để làm một việc rất nhanh thì GPU được dùng để làm rất nhiều việc cùng một lúc.

Các tính toán dựa trên hình ảnh , là nguồn gốc để xây dựng thuật toán cho trí tuệ nhân tạo, ví dụ, thực hiện khả năng tính toán mà GPU có thể làm được. Nhờ đó, Nvidia đã lấy một số cấu trúc GPU của họ và tạo ra dòng Tesla cho card tăng tốc cho các máy chủ.

Không được nổi tiếng như Nvidia, Intel đã từng cung cấp một dòng chip đồng xử lí song song)  và họ gọi chúng là Intel Phi và sử dụng trong các siêu máy tính hay dùng trong thị trường HPC trong vài năm tới. Khác với Tesla , chip Phi của Intel không dựa trên GPU mà dựa trên các thiết kế chip x86 khác. Với thực tế là công việc đòi hỏi xử lí song song đang ngày càng gia tăng, ta thấy không ngạc nhiên khi Intel tạo cho chip Phi khả năng xử lí song song để phục vụ cho thị trường máy chủ trong tương lai.

Thêm vào đó, gần đây, Intel đã mua lại Altera, một công ty chuyên về FPGA (field programmable gate arrays) . FPGA là một loại chip có thể lập trình được , thực hiện một số chức năng hiệu quả hơn so với CPU và GPU . Trong khi những điều kiện phụ thuộc vào khối lượng công việc, FPGA được biết đến là sản phẩm tối ưu cho những ứng dụng như xử lí tín hiệu hay vận chuyển dữ liệu tốc độ cao. Với những yêu cầu đa số cho các ứng dụng điện toán đám mây đòi hỏi phải có khả năng làm việc cao, nhu cầu trong việc nhanh chóng tiếp cận với lưu trữ đám mây và thành phần của những máy chủ đám mâylà rất cấp bách và FPGA có thể giải quyết những vấn đề đó.

Có nhiều kiểu máy chủ mới, ví dụ như động cơ phân tích dữ liệu lớn , cũng cần sử dụng một lượng lớn dữ liệu trong bộ nhớ truy cập nhanh. Những máy chủ này luôn để ý tới những loại bộ nhớ, bộ lưu trữ và kiến trúc tính toán mới. Gần đây, kiến trúc bộ nhớ như  Micron và công nghệ Intel 3D Xpoint, là những cần tới sự kết hợp giữa DRAM truyền thống và bộ nhớ flash, sẽ được nâng cấp về hiệu suất thực hiện cùng với các thiết kế máy chủ hiện có.

Các máy chủ hiện nay đã phát triển từ loại giống như PC vàsự xuất hiện của nhiều loại máy chủ để làm những công việc khác nhau mới, chúng ta sẽ thấy nhiều chip gia tốc xuất hiện để làm những công việc nhất định. Ví dụ như là Google gần đây giới thiệu TPU, loại chip được đặc chế cho việc đẩy nhanh phần mềm cho máy học TensorFlow của họ. Các nhà sản xuất bán dẫn đang làm việc với những loại gia tốc riêng cho những ứng dụng như là hiệu ứng hình ảnh máy tính.

Ngoài ra, chúng ta có thể thấy sự kết hợp của các yếu tố khác nhau để đáp ứng các nhu cầu đa dạng của các máy chủ trong tương lai sẽ phải đối mặt. Một trong những thông báo của Intel tại Computex, ví dụ, là một server CPU mới tích hợp các yếu tố mới nhất của dòng Xeon của nó với các yếu tố FPGA từ việc mua sản phẩm của Altera.

Tất nhiên, nếu chỉ đơn giản là sử dụng loại chip mới cho một công việc nhất định sẽ không tạo ra sử thay đổi gì đặc biệt nếu không có phần mềm phù hợp. Thực tế, thử thách lớn nhất khi giới thiệu kiến trúc chip mới là lượng công sức bỏ ra khi viết (hoặc là viết lại) code để có thể tận dụng lợi thế từ các kiến trúc khác nhau đem lại. Đây là lí do tại sao loại CPU x86 tiếp tục thống trị thị trường máy chủ.

Nếu muốn đi sâu vào kiến trúc máy chủ thì cần nhiều thời gian và công sức. Mặc dù vậy, nếu biết được sơ bộ về cách hoạt động của nó có thể giúp cho bạn có cảm nhận tốt hơn về việc cách mà các ứng dụng dựa vào đám mây đã được và có thể cung cấp cái nhìn thoáng qua về các ứng dụng và dịch vụ sau này.