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高性能計算（HPC）是近兩年比較火的概念。HPC的主要作用其實就是為數(shù)據(jù)中心的運行提供其所需的計算能力。

10年前的數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)中心是專門用于存儲、處理和分發(fā)數(shù)據(jù)的物理設(shè)施，隨著時間推移和科技發(fā)展，數(shù)據(jù)中心所處理的數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)量也在不斷演進(jìn)。過去，數(shù)據(jù)中心處理的數(shù)據(jù)就是某個特定組織業(yè)務(wù)運營的輸出，比如交易、客戶檔案、銷售詳情等等，其目標(biāo)是從海量的數(shù)據(jù)中獲取商業(yè)智能（BI），即通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行測量、推理和分析從而最終實現(xiàn)商業(yè)價值，創(chuàng)造更多利潤。此類數(shù)據(jù)處理的典型示例還有藥物研發(fā)、油田分析、天氣預(yù)報等等。此類數(shù)據(jù)中心有兩大關(guān)鍵特點：第一，要處理的數(shù)據(jù)均由實際事件生成，銷售、交易和用于研究的物理觀察數(shù)據(jù)都是與人工交互同步生成的數(shù)據(jù)；第二，處理數(shù)據(jù)以創(chuàng)建信息的任務(wù)是使用由人工編寫和調(diào)試的程序軟件系統(tǒng)完成的。數(shù)據(jù)量增長超乎想象在過去10年，數(shù)據(jù)處理的方式和數(shù)據(jù)量都發(fā)生了根本性轉(zhuǎn)變。數(shù)據(jù)不再由人類事件所生成。隨著傳感器的廣泛部署，以及“萬物互聯(lián)”的發(fā)展環(huán)境，各種類型的設(shè)備所生成的數(shù)據(jù)量都在以指數(shù)級增長。比如智能手表可以捕捉有關(guān)運動健身和健康狀況的詳細(xì)數(shù)據(jù)，一輛自動駕駛汽車每行駛一小時可生成5TB數(shù)據(jù)…未來投入使用的自動駕駛汽車的數(shù)量仍會持續(xù)增長，由此而產(chǎn)生的龐大數(shù)據(jù)量可見一斑。下圖為2010年到2025年全球范圍內(nèi)創(chuàng)建、采集、復(fù)制、使用的數(shù)據(jù)量預(yù)測情況。以ZB為單位，1ZB大約為1,000EB，也就是10億TB。我們可以看到，2010年的全球數(shù)據(jù)量為2ZB，而這一數(shù)據(jù)到2025年預(yù)計將增長至181ZB。

▲資料來源：Statista隨著數(shù)據(jù)量的爆炸式增長，從數(shù)據(jù)中獲取商業(yè)智能的方式也在發(fā)生轉(zhuǎn)變。人們開始使用人工智能（AI）來分析數(shù)據(jù)。AI不但能夠分辨出語音和視頻模式，強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)還能夠從大量的可能性中識別出最佳結(jié)果，從而為使用者提供最有價值的分析。這種處理方法與傳統(tǒng)軟件有所不同，它并非人工編寫的代碼。相反，它需要對大量被執(zhí)行操作的事件進(jìn)行處理，并從對大量信息和結(jié)果的檢驗中進(jìn)行學(xué)習(xí)。數(shù)據(jù)中心將承載更大使命在過去10年，信息的生成、處理和存儲方式也發(fā)生了根本性轉(zhuǎn)變。數(shù)據(jù)中心的架構(gòu)也因此發(fā)生了重大變化，通過對存儲、計算和通信等信息進(jìn)行復(fù)制的策略已無法實現(xiàn)現(xiàn)有需求。由于數(shù)據(jù)量的爆炸式增長，依托于分布式網(wǎng)絡(luò)的新存儲方式應(yīng)運而生。計算不再由中央處理器（CPU）完成，而是由定制處理器來對特定工作負(fù)載進(jìn)行優(yōu)化。通信方面也發(fā)生了很大變化。從性能（延遲）來看，獨立網(wǎng)卡（NIC）和服務(wù)器機(jī)架上的架頂式交換機(jī)等概念，對于在數(shù)據(jù)中心內(nèi)部高效移動數(shù)據(jù)而言也不再適用。對于某些數(shù)據(jù)中心的超大規(guī)模用戶來說，大數(shù)據(jù)分析就是這些企業(yè)的核心業(yè)務(wù)之一。比如谷歌、亞馬遜、Meta、微軟、阿里巴巴、百度等，他們引領(lǐng)了數(shù)據(jù)中心的革新浪潮，重新定義著數(shù)據(jù)中心的架構(gòu)。谷歌開發(fā)了張量處理器，亞馬遜開發(fā)了AWS Trainium，他們都為運行AI算法提出了新架構(gòu)，從而為他們的數(shù)據(jù)中心提供更強(qiáng)大的算力。數(shù)據(jù)中心的配置方式也在改變。內(nèi)存、存儲、處理能力和網(wǎng)絡(luò)帶寬等關(guān)鍵要素目前已經(jīng)集中共用。這些資源可以根據(jù)特定工作負(fù)載的需求進(jìn)行組合及部署，而不是在一臺服務(wù)器中固定地配置這些資源組合。數(shù)據(jù)中心的架構(gòu)將隨著工作負(fù)載的變化而變化。這種方法被稱為可組合數(shù)據(jù)中心。數(shù)據(jù)中心的商業(yè)模式同樣在變化。雖然本地的私有數(shù)據(jù)中心仍然相當(dāng)普遍，但構(gòu)建和運行下一代數(shù)據(jù)中心的成本可能令人望而卻步。因此，一些能夠構(gòu)建數(shù)據(jù)中心的企業(yè)開始將容量賣給那些無法構(gòu)建數(shù)據(jù)中心的企業(yè)，云計算就是這么產(chǎn)生的。這個過程與以往芯片制造的發(fā)展歷程十分相似。以前，很多公司都擁有自己的晶圓廠，但后來成本不斷攀升，技術(shù)也變得越發(fā)復(fù)雜。因此，晶圓廠開始崛起，專門為需要制造芯片的企業(yè)提供晶圓制造能力。如何應(yīng)對SysMoore時代的挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)中心要想要實現(xiàn)上述計算能力，將會面臨一系列挑戰(zhàn)。由于摩爾定律正在放緩，開發(fā)者在向下一個工藝節(jié)點進(jìn)軍的過程中未必能夠?qū)崿F(xiàn)他們所期望的性能、功耗以及成本目標(biāo)。除了摩爾定律的規(guī)模復(fù)雜性外，還有一系列策略會增加系統(tǒng)復(fù)雜性。比如：

挑戰(zhàn)一是用專用的定制芯片執(zhí)行特定AI算法，谷歌的TPU和亞馬遜的Trainium是很好的例子
挑戰(zhàn)二是創(chuàng)建multi-die設(shè)計，將芯片或高密度內(nèi)存或者小芯片集成到單個系統(tǒng)中
挑戰(zhàn)三是讓高度復(fù)雜的大型軟件堆棧和通過3D堆疊方式所增加的大量內(nèi)存在新架構(gòu)上運行

此外，數(shù)據(jù)中心還需要通過硬件和軟件系統(tǒng)來保護(hù)公有云數(shù)據(jù)的安全性。在公有云數(shù)據(jù)中心產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析具有很高價值。在這個全新的創(chuàng)新時代，除了摩爾定律的規(guī)模復(fù)雜性之外，新的方法也會提高系統(tǒng)復(fù)雜性。我們將這個時代稱為SysMoore時代，它正在改變我們的生活。在SysMoore時代，有三大關(guān)鍵因素需要注意：一是需要克服大型芯片的設(shè)計復(fù)雜性和芯片系統(tǒng)復(fù)雜性；二是如何將這些技術(shù)集成到單個統(tǒng)一系統(tǒng)中；三是需要穩(wěn)健的驗證、強(qiáng)大的安全性和可靠性，低功耗，以及經(jīng)驗證的IP。新思科技一直專注于高性能計算和數(shù)據(jù)中心開發(fā)，能夠為整個流程提供端到端解決方案。新思科技擁有豐富的經(jīng)驗證的 IP 產(chǎn)品組合可以滿足開發(fā)者的所有要求。利用我們在設(shè)計、實現(xiàn)、驗證、方法論以及將復(fù)雜IP集成到先進(jìn)工藝節(jié)點中的豐富經(jīng)驗和出眾資源，新思科技可以幫助開發(fā)者出色地構(gòu)建下一代產(chǎn)品。新思科技還能為開發(fā)者在流片后階段部署監(jiān)控和優(yōu)化性能方面提供幫助，并幫助開發(fā)者將最新的光子功能集成到設(shè)計中。

數(shù)據(jù)中心經(jīng)歷了漫長的發(fā)展?，F(xiàn)在，它們不再只是一種基礎(chǔ)設(shè)施，先進(jìn)的數(shù)據(jù)中心可以產(chǎn)生有價值的數(shù)據(jù)分析，從健康、安全、環(huán)保、生活等多方面，幫助改善我們生活的世界?，F(xiàn)在，它們已經(jīng)真正成為了宇宙中心。

原文標(biāo)題：Sysmoore時代來臨，數(shù)據(jù)中心將承載更大使命

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