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據中心的運行提供其所需的計算能力。

10年前的數據中心

數據中心是專門用于存儲、處理和分發(fā)數據的物理設施，隨著時間推移和科技發(fā)展，數據中心所處理的數據類型和數據量也在不斷演進。

過去，數據中心處理的數據就是某個特定組織業(yè)務運營的輸出，比如交易、客戶檔案、銷售詳情等等，其目標是從海量的數據中獲取商業(yè)智能（BI），即通過對數據進行測量、推理和分析從而最終實現(xiàn)商業(yè)價值，創(chuàng)造更多利潤。

此類數據處理的典型示例還有藥物研發(fā)、油田分析、天氣預報等等。 此類數據中心有兩大關鍵特點：第一，要處理的數據均由實際事件生成，銷售、交易和用于研究的物理觀察數據都是與人工交互同步生成的數據；第二，處理數據以創(chuàng)建信息的任務是使用由人工編寫和調試的程序軟件系統(tǒng)完成的。

數據量增長超乎想象

在過去10年，數據處理的方式和數據量都發(fā)生了根本性轉變。數據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，各種類型的設備所生成的數據量都在以指數級增長。比如智能手表可以捕捉有關運動健身和健康狀況的詳細數據，一輛自動駕駛汽車每行駛一小時可生成5TB數據…未來投入使用的自動駕駛汽車的數量仍會持續(xù)增長，由此而產生的龐大數據量可見一斑。

下圖為2010年到2025年全球范圍內創(chuàng)建、采集、復制、使用的數據量預測情況。以ZB為單位，1ZB大約為1,000EB，也就是10億TB。我們可以看到，2010年的全球數據量為2ZB，而這一數據到2025年預計將增長至181ZB。

▲資料來源：Statista

隨著數據量的爆炸式增長，從數據中獲取商業(yè)智能的方式也在發(fā)生轉變。

人們開始使用人工智能（AI）來分析數據。AI不但能夠分辨出語音和視頻模式，強化學習技術還能夠從大量的可能性中識別出最佳結果，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)行操作的事件進行處理，并從對大量信息和結果的檢驗中進行學習。

數據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)生了根本性轉變。數據中心的架構也因此發(fā)生了重大變化，通過對存儲、計算和通信等信息進行復制的策略已無法實現(xiàn)現(xiàn)有需求。

由于數據量的爆炸式增長，依托于分布式網絡的新存儲方式應運而生。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載進行優(yōu)化。通信方面也發(fā)生了很大變化。從性能（延遲）來看，獨立網卡（NIC）和服務器機架上的架頂式交換機等概念，對于在數據中心內部高效移動數據而言也不再適用。 對于某些數據中心的超大規(guī)模用戶來說，大數據分析就是這些企業(yè)的核心業(yè)務之一。比如谷歌、亞馬遜、Meta、微軟、阿里巴巴、百度等，他們引領了數據中心的革新浪潮，重新定義著數據中心的架構。

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，從而為他們的數據中心提供更強大的算力。 數據中心的配置方式也在改變。內存、存儲、處理能力和網絡帶寬等關鍵要素目前已經集中共用。這些資源可以根據特定工作負載的需求進行組合及部署，而不是在一臺服務器中固定地配置這些資源組合。數據中心的架構將隨著工作負載的變化而變化。這種方法被稱為可組合數據中心。

數據中心的商業(yè)模式同樣在變化。雖然本地的私有數據中心仍然相當普遍，但構建和運行下一代數據中心的成本可能令人望而卻步。因此，一些能夠構建數據中心的企業(yè)開始將容量賣給那些無法構建數據中心的企業(yè)，云計算就是這么產生的。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，技術也變得越發(fā)復雜。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。

如何應對SysMoore時代的挑戰(zhàn)

數據中心要想要實現(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)點進軍的過程中未必能夠實現(xiàn)他們所期望的性能、功耗以及成本目標。除了摩爾定律的規(guī)模復雜性外，還有一系列策略會增加系統(tǒng)復雜性。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設計，將芯片或高密度內存或者小芯片集成到單個系統(tǒng)中

挑戰(zhàn)三是讓高度復雜的大型軟件堆棧和通過3D堆疊方式所增加的大量內存在新架構上運行

此外，數據中心還需要通過硬件和軟件系統(tǒng)來保護公有云數據的安全性。在公有云數據中心產生的數據和數據分析具有很高價值。 在這個全新的創(chuàng)新時代，除了摩爾定律的規(guī)模復雜性之外，新的方法也會提高系統(tǒng)復雜性。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，有三大關鍵因素需要注意：一是需要克服大型芯片的設計復雜性和芯片系統(tǒng)復雜性；二是如何將這些技術集成到單個統(tǒng)一系統(tǒng)中；三是需要穩(wěn)健的驗證、強大的安全性和可靠性，低功耗，以及經驗證的IP。

新思科技一直專注于高性能計算和數據中心開發(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驗證的 IP 產品組合可以滿足開發(fā)者的所有要求。利用我們在設計、實現(xiàn)、驗證、方法論以及將復雜IP集成到先進工藝節(jié)點中的豐富經驗和出眾資源，新思科技可以幫助開發(fā)者出色地構建下一代產品。 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計中。 ?

數據中心經歷了漫長的發(fā)展。現(xiàn)在，它們不再只是一種基礎設施，先進的數據中心可以產生有價值的數據分析，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。現(xiàn)在，它們已經真正成為了宇宙中心。