現(xiàn)今數(shù)據(jù)中心面臨的三大趨勢：

1. 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的爆炸式增長：視頻會議、流媒體內(nèi)容、在線游戲和電子商務(wù)等工作負載所產(chǎn)生的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)正在極速的增長；

2. 時延，時延，時延：在視頻流、金融等應(yīng)用場景中尤為重要；

3. 技術(shù)和標準的快速演進：為了更快的處理和傳輸數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)壓縮、加密以及數(shù)據(jù)庫架構(gòu)標準在不斷的發(fā)展和改變。

所以當我們需要綜合考慮工作負載的多樣性和不斷變化的標準時，固定架構(gòu)現(xiàn)在已經(jīng)很難滿足要求。這迫使數(shù)據(jù)中心擴展其基礎(chǔ)架構(gòu)，以處理大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，同時滿足各種嚴苛工作負載的性能和時延要求。不僅如此，數(shù)據(jù)中心還在努力將成本和功耗降至最低。事實證明，同時滿足以上要求是非常困難的，這迫使數(shù)據(jù)中心運營商重新考慮其目前的架構(gòu)，并探索本質(zhì)上具有更高可擴展性和效率的新配置……

圖：現(xiàn)在數(shù)據(jù)中心架構(gòu)的局限性

5月26日 14:00，賽靈思數(shù)據(jù)中心事業(yè)部總經(jīng)理 Salil Raje 將向您介紹自適應(yīng)計算技術(shù) – 可組合式數(shù)據(jù)中心。搭建不同的 CPU、SSD 和加速器組成的池，然后通過網(wǎng)絡(luò)連接，并由基于標準的供應(yīng)和管理框架控制，為不同的工作負載分配相應(yīng)的資源，最大化提高資源利用率。另外，資源的解耦化還可以實現(xiàn)各種資源的獨立擴展和升級。然而理論上方法可行，但實際上隨著資源被分解和重組后，會不會帶來更大的時延？CPU 與加速器， CPU 與 SSD 之間會不會反而占用了更多的帶寬？

圖：可組合式數(shù)據(jù)中心可以最大化提高資源利用

定制化為不同工作負載提速：

憑借大規(guī)模并行化和可定制的 IO 和數(shù)據(jù)部件，FPGA 具有專用 ASIC 和 ASSP 的性能和時延，但也具有軟件的可重配置能力。只需簡單加載一個新的比特流，F(xiàn)PGA 就可以在短短幾毫秒內(nèi)針對不同的應(yīng)用進行優(yōu)化。因此其可充當一個自適應(yīng)的加速器，針對不同的工作負載進行定制化從而在滿足最大性能的提供的同時最大化資源的有效利用率。Salil 將在演講中以下面兩個應(yīng)用實例詳細介紹在 FPGA 的加速下，不同工作負載的性能表現(xiàn)。

圖：FPGA 的計算加速優(yōu)勢在實例應(yīng)用中的對比表現(xiàn)

讓計算更接近數(shù)據(jù)：

FPGA 的另外一個關(guān)鍵優(yōu)勢就是能夠使自適應(yīng)計算更接近數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)采集端處理數(shù)據(jù)，降低 CPU 負載，減少 CPU 與 SSD 之間的帶寬消耗和時延。演講中我們將為您介紹兩種使計算更接近數(shù)據(jù)的方法，SmartSSD 計算存儲和 SN1000 SmartNIC。

編輯：jq