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Sysmoore時(shí)代來(lái)臨,數(shù)據(jù)中心將承載更大使命

lPCU_elecfans ? 來(lái)源:未知 ? 2022-10-19 07:15 ? 次閱讀
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高性能計(jì)算(HPC)是近兩年比較火的概念。HPC的主要作用其實(shí)就是為數(shù)據(jù)中心的運(yùn)行提供其所需的計(jì)算能力。

10年前的數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)中心是專(zhuān)門(mén)用于存儲(chǔ)、處理和分發(fā)數(shù)據(jù)的物理設(shè)施,隨著時(shí)間推移和科技發(fā)展,數(shù)據(jù)中心所處理的數(shù)據(jù)類(lèi)型和數(shù)據(jù)量也在不斷演進(jìn)。過(guò)去,數(shù)據(jù)中心處理的數(shù)據(jù)就是某個(gè)特定組織業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的輸出,比如交易、客戶(hù)檔案、銷(xiāo)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(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)量、推理和分析從而最終實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值,創(chuàng)造更多利潤(rùn)。此類(lèi)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(bào)等等。此類(lèi)數(shù)據(jù)中心有兩大關(guān)鍵特點(diǎn):第一,要處理的數(shù)據(jù)均由實(shí)際事件生成,銷(xiāo)售、交易和用于研究的物理觀(guān)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(xiě)和調(diào)試的程序軟件系統(tǒng)完成的。數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)超乎想象在過(guò)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(lèi)事件所生成。隨著傳感器的廣泛部署,以及“萬(wàn)物互聯(lián)”的發(fā)展環(huán)境,各種類(lèi)型的設(shè)備所生成的數(shù)據(jù)量都在以指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。比如智能手表可以捕捉有關(guān)運(yùn)動(dòng)健身和健康狀況的詳細(xì)數(shù)據(jù),一輛自動(dòng)駕駛汽車(chē)每行駛一小時(shí)可生成5TB數(shù)據(jù)…未來(lái)投入使用的自動(dòng)駕駛汽車(chē)的數(shù)量仍會(huì)持續(xù)增長(zhǎng),由此而產(chǎn)生的龐大數(shù)據(jù)量可見(jiàn)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(cè)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(jì)將增長(zhǎng)至181ZB。

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▲資料來(lái)源:Statista隨著數(shù)據(jù)量的爆炸式增長(zhǎng),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(kāi)始使用人工智能AI)來(lái)分析數(shù)據(jù)。AI不但能夠分辨出語(yǔ)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(shí)別出最佳結(jié)果,從而為使用者提供最有價(jià)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(xiě)的代碼。相反,它需要對(duì)大量被執(zhí)行操作的事件進(jìn)行處理,并從對(duì)大量信息和結(jié)果的檢驗(yàn)中進(jìn)行學(xué)習(xí)。數(shù)據(jù)中心將承載更大使命在過(guò)去10年,信息的生成、處理和存儲(chǔ)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(guò)對(duì)存儲(chǔ)、計(jì)算和通信等信息進(jìn)行復(fù)制的策略已無(wú)法實(shí)現(xiàn)現(xiàn)有需求。由于數(shù)據(jù)量的爆炸式增長(zhǎng),依托于分布式網(wǎng)絡(luò)的新存儲(chǔ)方式應(yīng)運(yùn)而生。計(jì)算不再由中央處理器CPU)完成,而是由定制處理器來(lái)對(duì)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(lái)看,獨(dú)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(duì)于在數(shù)據(jù)中心內(nèi)部高效移動(dòng)數(shù)據(jù)而言也不再適用。對(duì)于某些數(shù)據(jù)中心的超大規(guī)模用戶(hù)來(lái)說(shuō),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(kāi)發(fā)了張量處理器,亞馬遜開(kāi)發(fā)了AWS Trainium,他們都為運(yùn)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(chǔ)、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(tái)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(chēng)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(yùn)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(kāi)始將容量賣(mài)給那些無(wú)法構(gòu)建數(shù)據(jù)中心的企業(yè),云計(jì)算就是這么產(chǎn)生的。這個(gè)過(guò)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(chǎng),但后來(lái)成本不斷攀升,技術(shù)也變得越發(fā)復(fù)雜。因此,晶圓廠(chǎng)開(kāi)始崛起,專(zhuān)門(mén)為需要制造芯片的企業(yè)提供晶圓制造能力。如何應(yīng)對(duì)SysMoore時(shí)代的挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)中心要想要實(shí)現(xiàn)上述計(jì)算能力,將會(huì)面臨一系列挑戰(zhàn)。由于摩爾定律正在放緩,開(kāi)發(fā)者在向下一個(gè)工藝節(jié)點(diǎn)進(jìn)軍的過(guò)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(huì)增加系統(tǒng)復(fù)雜性。比如:
  • 挑戰(zhàn)一是用專(zhuān)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(jì),將芯片或高密度內(nèi)存或者小芯片集成到單個(gè)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(guò)3D堆疊方式所增加的大量?jī)?nèi)存在新架構(gòu)上運(yùn)行

此外,數(shù)據(jù)中心還需要通過(guò)硬件和軟件系統(tǒng)來(lái)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(jià)值。在這個(gè)全新的創(chuàng)新時(shí)代,除了摩爾定律的規(guī)模復(fù)雜性之外,新的方法也會(huì)提高系統(tǒng)復(fù)雜性。我們將這個(gè)時(shí)代稱(chēng)為SysMoore時(shí)代,它正在改變我們的生活。在SysMoore時(shí)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(jì)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(gè)統(tǒng)一系統(tǒng)中;三是需要穩(wěn)健的驗(yàn)證、強(qiáng)大的安全性和可靠性,低功耗,以及經(jīng)驗(yàn)證的IP。新思科技一直專(zhuān)注于高性能計(jì)算和數(shù)據(jù)中心開(kāi)發(fā),能夠?yàn)檎麄€(gè)流程提供端到端解決方案。新思科技擁有豐富的經(jīng)驗(yàn)證的 IP 產(chǎn)品組合可以滿(mǎn)足開(kāi)發(fā)者的所有要求。利用我們?cè)谠O(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)、驗(yàn)證、方法論以及將復(fù)雜IP集成到先進(jìn)工藝節(jié)點(diǎn)中的豐富經(jīng)驗(yàn)和出眾資源,新思科技可以幫助開(kāi)發(fā)者出色地構(gòu)建下一代產(chǎn)品。新思科技還能為開(kāi)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(kāi)發(fā)者將最新的光子功能集成到設(shè)計(jì)中。

數(shù)據(jù)中心經(jīng)歷了漫長(zhǎng)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(jià)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(shí)代來(lái)臨,數(shù)據(jù)中心將承載更大使命

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    數(shù)據(jù)中心
    FCom富士晶振
    發(fā)布于 :2025年05月30日 13:12:30

    適用于數(shù)據(jù)中心和AI時(shí)代的800G網(wǎng)絡(luò)

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    發(fā)表于 03-25 17:35

    華為全新升級(jí)星河AI數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)

    在華為中國(guó)合作伙伴大會(huì)2025期間,以 “星河AI數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò),賦AI時(shí)代新動(dòng)能”為主題的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)分論壇圓滿(mǎn)落幕。本次論壇匯聚了來(lái)自全國(guó)的300多位客戶(hù)和伙伴,共同探討數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)
    的頭像 發(fā)表于 03-24 14:46 ?851次閱讀

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    隨著技術(shù)的飛速發(fā)展,數(shù)據(jù)中心正在從100G和400G演進(jìn)到800G時(shí)代,對(duì)高速數(shù)據(jù)傳輸?shù)男枨笈c日俱增。因此,選擇高效且可靠的布線(xiàn)解決方案對(duì)于800G數(shù)據(jù)中心至關(guān)重要。本文
    發(fā)表于 03-24 14:20

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    的頭像 發(fā)表于 02-28 16:50 ?741次閱讀
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