
▲ 圖1–向云基礎架構過渡(資料來源:Gartner)
推動云計算發展的三大趨勢及挑戰
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圖2 - 2010-2025年的全球互聯網數據增長(數據來源:2025年數據時代)
數據的增長將給SoC開發人員帶來新的挑戰,因為他們需要在服務器之間以及服務器內部(即服務器內部設備之間)快速而有效地移動大量數據。由此,他們將面臨提高每瓦特的性能,在現有容量/熱量范圍內增強計算能力;為設備間的數據訪問提供高速、一致的芯片接口等挑戰。
其次,云環境中收集、存儲和處理的數據迅速增多。由于數據量大,用于分析和提取數據含義的傳統機制已不能滿足需求。因此,企業紛紛利用人工智能分析數據。
要從云端收集并存儲的大量數據中有效獲取價值,需要對SoC和云基礎架構進行多項增強,包括:采用高能力、高性能的人工智能加速器進行基于機器的數據分析;利用高帶寬內存/數據接口為人工智能加速器提供數據;通過高速、低延時的加速器互連實現人工智能加速器的擴展和數據傳輸。
再者,連接到云端的物聯網設備激增。這些設備增加的原因是有許多對延時敏感的應用,為了滿足這些應用的最低時延要求,設計人員在邊緣的分布式網絡中將相關數據和數據處理能力部署到更靠近使用點的位置。
隨著云環境需要不斷擴展而滿足邊緣計算需求,SoC開發人員必須滿足邊緣計算諸如支持日益增多的機器間通信、亞毫秒級應用延時等新要求。
針對每個云數據中心市場的專業增強
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圖3 - 云計算的六個主要功能領域
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圖4 – 有代表性的云托管式人工智能加速器框圖
適用于云基礎架構的IP解決方案


