（文章來源：砍柴網）
幾年前,摩爾定律在IT 行業被奉為經典,不僅定期推出更強大的計算機,同時降低功耗,也就是說,新一代芯片的晶體管數量是上一代的兩倍,但功耗卻與上一代芯片相同。

現在摩爾定律已死,數據中心需要更智能、更高效的方案來滿足應用的需求,如AI輔助設計、專用處理器加速特定應用、智能網絡、容器化和邊緣計算等。傳統的計算方法依賴軟件執行所有任務,所有軟件都運行在通用 CPU 上,如 Intel 和 AMD 的x86 CPU。軟件開發人員只需將函數和實現簡單地添加到應用程序(或者數據庫、存儲等),不必考慮優化效率問題。

如今,應用的發展要求軟件必須增加新的功能,同時提升效率。讓人逐行查看源代碼以進行優化是一項乏味又耗時的工作,從 Perl 這樣的高級語言轉換到 C/C++ 這樣的底層語言來提高效率也是如此。新的人工智能(AI)工具可以自動優化軟件代碼,快速降低數據中心的功耗。AI 還可以提高數據中心供電分布、風流和冷卻的效率,減少應用在不同專用處理器(如 GPU,FPGA 或 SmartNICs等)之間切換所需的時間,相較 X86 CPU, 這些專用處理器往往能夠更高效地運行特定的任務。

這突顯出了智能網絡的重要性,因為它在連接著各個分布式計算單元,如 CPU、GPU 和 FPGA等,當數據流過網絡時, SmartNIC 和智能交換機本身同時也是計算單元。例如,許多安全、存儲、虛擬化和網絡等應用可在合適的SmartNIC 上得到比在 X86 CPU 上快 2 倍、3 倍、甚至 6 倍的性能(同時功耗更低),如基于Mellanox 的 ConnectX-5 和 ConnectX-6的智能網卡。

另一種使計算更綠色的方法是從虛擬化切換到容器化,因為容器不需要運行在 Hypervisor上,也不需要復制機器、操作系統、內核等整個軟件包到每個應用的容器實例。但是,容器的安全性可能不及 VM,需要給裸金屬服務器提供新一代防火墻和安全隔離等額外的安全保障。這些額外的安全需求將需要更多的計算資源,為綠色 IT的目標提出了新的挑戰。但是如果將其卸載到 SmartNIC 和 I/O 處理單元(IPU)上,如 Mellanox 的BlueField,就可以使數據中心繼續朝著綠色的目標前進。

最后,邊緣計算通過將數據收集、處理和分析等任務轉移到更靠近設備和用戶的地方(數據產生和使用的地方),大大提升了效率。對比將所有數據移動到中央數據中心進行處理,再將要采取的行動或建議發回網絡邊緣端,更加高效節能的做法是在基站中分析和處理呼叫數據,在商店中分析和處理零售數據,在攝像頭中分析和處理視頻。
（責任編輯：fqj）