LSI公司高級(jí)副總裁兼網(wǎng)絡(luò)解決方案事業(yè)部總經(jīng)理吉姆·安德遜(Jim Anderson)在美國(guó)《網(wǎng)絡(luò)世界》網(wǎng)站上撰文指出，考慮到數(shù)據(jù)通信流量的爆炸式增長(zhǎng)，摩爾定律不足以跟上更快的網(wǎng)絡(luò)速度需求的步伐。因此，需要更智能的芯片和軟件方法。

加快移動(dòng)和數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)速度的最佳方法之一是把通用處理器與智能芯片加速器引擎結(jié)合在一起，大幅度優(yōu)化字節(jié)優(yōu)先次序的方式，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能和基于云的服務(wù)。

這個(gè)行業(yè)面臨的基本挑戰(zhàn)之一是數(shù)據(jù)流差距：網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)容量需求每年增長(zhǎng)30%至50%與IT預(yù)算每年增長(zhǎng)5%至7%之間的差距?；谠频姆?wù)應(yīng)用的增長(zhǎng)和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的消費(fèi)正在推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)與云之間的數(shù)據(jù)通訊量成倍增長(zhǎng)。由于數(shù)據(jù)流量的增長(zhǎng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)支持它的基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)的增長(zhǎng)，網(wǎng)絡(luò)經(jīng)營(yíng)者面臨很大的壓力以找到更智能的方法來(lái)改善性能。

云數(shù)據(jù)中心是采用現(xiàn)有的技術(shù)建立的，到目前為止通過(guò)蠻力成功地改善了性能。所謂蠻力就是增加服務(wù)器、交換機(jī)、處理器內(nèi)核和內(nèi)存等硬件。然而，這種方法成本高并且沒(méi)有持續(xù)性，增加了硬件成本和占地面積以及冷卻和電源需求，并且遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能解決網(wǎng)絡(luò)延遲的問(wèn)題。

以智能芯片的方式增加智能可以優(yōu)化處理在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)上傳送的數(shù)據(jù)包。特別是智能芯片能夠讓下一代網(wǎng)絡(luò)理解數(shù)據(jù)的臨界性，然后以優(yōu)化的方式操作、按優(yōu)先次序排列數(shù)據(jù)和路由數(shù)據(jù)，從而減少整個(gè)流量和加快傳送重要的數(shù)字信息，如用于語(yǔ)音和視頻的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

智能網(wǎng)絡(luò)

日益采用多內(nèi)核的通用處理器在網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施中廣泛應(yīng)用。這些處理器驅(qū)動(dòng)交換機(jī)和路由器、防火墻和負(fù)載均衡器、廣域網(wǎng)加速器和VPN(虛擬專用網(wǎng))網(wǎng)關(guān)。然而，這些系統(tǒng)都不夠快，跟不上自己的數(shù)據(jù)流的速度。其基本原因是：通用處理器旨在專門(mén)用于以計(jì)算為中心的服務(wù)器級(jí)工作量，不是為處理在目前的和下一代基礎(chǔ)設(shè)施中以網(wǎng)絡(luò)為中心的工作量?jī)?yōu)化的。

然而，智能芯片能加快實(shí)時(shí)工作量的吞吐量，如高性能數(shù)據(jù)包處理，同時(shí)保證不斷變化的通訊流量需求的不變的性能。

智能芯片一般配置通用處理器的多個(gè)內(nèi)核并且配置用于通訊網(wǎng)絡(luò)功能的多個(gè)加速引擎，如用于深度數(shù)據(jù)包檢測(cè)的包分類(lèi)功能、安全處理和流量管理等網(wǎng)絡(luò)功能。一些加速引擎足夠強(qiáng)大，可以完成從通用處理器卸載的專用數(shù)據(jù)包處理任務(wù)，使它能夠完全在快速通道加速器中完成交換、路由和其它網(wǎng)絡(luò)任務(wù)，極大地改善網(wǎng)絡(luò)性能。卸載計(jì)算密集型工作量以加快為特定工作量?jī)?yōu)化的加速引擎。這種做法可以提供通用處理器的每瓦性能的巨大優(yōu)勢(shì)。

客戶化的智能芯片可以是想要通過(guò)集成自己的優(yōu)化建立獨(dú)特的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備廠商很好的選擇。例如，廠商專有的、差異化的智能資產(chǎn)可以集成到芯片中，提供領(lǐng)先于通用處理器的優(yōu)勢(shì)，包括用于優(yōu)化的基帶處理、深度數(shù)據(jù)包檢測(cè)和流量管理。這種水平的集成需要網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和半導(dǎo)體廠商之間的密切協(xié)作。

未來(lái)的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)需要速度更快和更平坦，因此，比以前更智能。在虛擬化的大型數(shù)據(jù)中心中要克服的關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一是控制臺(tái)的伸縮性。要實(shí)現(xiàn)云規(guī)模的數(shù)據(jù)中心，控制臺(tái)需要按比例地增加或者縮小。采用傳統(tǒng)的按比例增加的方法，要部署額外的或者更強(qiáng)大的計(jì)算引擎、加速引擎或者同時(shí)部署這兩種設(shè)備幫助提高網(wǎng)絡(luò)控制臺(tái)的性能。

在新興的按比例縮小的架構(gòu)中，如軟件定義的網(wǎng)絡(luò)，控制臺(tái)與數(shù)據(jù)平面是分開(kāi)的，并且一般是在標(biāo)準(zhǔn)的服務(wù)器上運(yùn)行。在按比例增加或者減少的架構(gòu)中，把通用處理器與專用硬件加速引擎結(jié)合在一起的智能多核通訊處理器能夠顯著改善控制臺(tái)性能。數(shù)據(jù)包處理和流量管理等某些功能通?？梢孕遁d到配置線路卡的通用通訊處理器。

雖然發(fā)布這個(gè)控制和數(shù)據(jù)平面的效率仍然是一個(gè)公開(kāi)的問(wèn)題，但是，明顯的事情是軟件定義的網(wǎng)絡(luò)需要智能芯片提供其承諾的伸縮性性能。

智能存儲(chǔ)

存儲(chǔ)方面的智能芯片還有助于消除數(shù)據(jù)流差距。存儲(chǔ)I/O的瓶頸存在于傳統(tǒng)硬盤(pán)盤(pán)片和執(zhí)行器臂以及從硬盤(pán)介質(zhì)傳送數(shù)據(jù)的速度限制之中，正如證據(jù)顯示的那樣，內(nèi)存(100納秒)和一流硬盤(pán)(10毫秒)之間的I/O(輸入/輸出)延遲相差5個(gè)數(shù)量級(jí)。

另一個(gè)限制是傳統(tǒng)的緩存系統(tǒng)能夠支持的內(nèi)存數(shù)量(按GB衡量)只是一個(gè)硬盤(pán)容量(按TB衡量)的很小一部分。這兩個(gè)產(chǎn)品沒(méi)有提供改善性能的空間，只是在緩存設(shè)備中增加了若干GB的DRAM內(nèi)存或者更多的轉(zhuǎn)速更快的硬盤(pán)。

另一方面，以NAND閃存方式提供的固態(tài)存儲(chǔ)能夠特別有效地消除這個(gè)瓶頸，在與硬盤(pán)容量相當(dāng)?shù)那闆r下提供類(lèi)似于內(nèi)存的高速I(mǎi)/O。在這方面，智能芯片提供高級(jí)的損耗調(diào)整(wear-leveling)、無(wú)用單元收集和獨(dú)特的減少數(shù)據(jù)的技術(shù)以改善閃存的耐用性和增強(qiáng)用于RAID式的數(shù)據(jù)保護(hù)的糾錯(cuò)算法。如圖所示，閃存有助于消除DRAM內(nèi)存與硬盤(pán)之間的容量與延遲的差距。

當(dāng)閃存緩存加速卡直接安裝在服務(wù)器PCIe總線上的時(shí)候，固態(tài)存儲(chǔ)一般可提供最高水平的增強(qiáng)性能。嵌入式或者基于托管的智能緩存軟件用于把“熱數(shù)據(jù)”放在閃存內(nèi)存中，在那里以20微秒的速度處理這些數(shù)據(jù)。這個(gè)速度比一流硬盤(pán)的2800毫秒快140倍。一些這種類(lèi)型的卡支持多TB容量的固態(tài)硬盤(pán)存儲(chǔ)。目前的新一類(lèi)解決方案還提供內(nèi)部閃存和SAS(串行SCSI)接口把高性能固態(tài)硬盤(pán)與RAID硬盤(pán)存儲(chǔ)結(jié)合在一起。一個(gè)基于PCIe的閃存加速卡能夠在DAS(直接附加存儲(chǔ))和SAN(存儲(chǔ)局域網(wǎng))環(huán)境中把數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用級(jí)性能提高5至10倍。

智能芯片是這些解決方案的核心。因此，不深入了解半導(dǎo)體廠商的觀點(diǎn)，系統(tǒng)廠商就沒(méi)有希望消除數(shù)據(jù)流的差距。