云计算时代，硬件为什么仍然非常重要？
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Nvidia和其他GPU制造商正在试图满足云厂商和系统制造商对新型硬件架构的需求，这种架构将不再强调微处理器性能，而是突出架构本身非常适合机器学习工作负载并行处理的需求。专门用于处理机器学习工作负载的机器会把大部分工作交给GPU，GPU会并行处理数据并将结果反馈给CPU，因此CPU的速度就不需要那么快。 对于某些工作负载来说，这种方法带来了性能上质的飞跃。人工智能初创公司OpenAI上周获得了微软10亿美元的巨额投资，该公司曾在去年预测，在2012年到2018年期间，OpenAI最大规模的人工智能训练中所使用的计算能力增长了30多万倍，3.5个月就翻一番的速度远远超过了摩尔定律的增长速度。 不仅仅是GPU，手机采用的低功耗、精简指令集计算Arm微处理器也在物联网设备甚至是AWS ECS实例中寻找新的用途。 英特尔和其他公司也把赌注投向了持久内存，这种新型内存会把存储的数据保留特性与DRAM的速度优势结合到一起。持久内存特别适合超大规模场景，这种技术证明了云计算带来硬件优先级上的变化。“这将是一项具有革命性的技术，”VMware云平台业务部首席技术官Kit Colbert这样说。 由于云计算企业正试图帮助那些将大量数据移入和移出云端的客户解决延迟和数据传输问题，因此市场对网络硬件的兴趣也在激增。Hyperion公司的Sorensen表示：“关键在与数据移动，而不是计算能力。可以解决数据移动问题的CPU将会胜出。” 云计算三大巨头——亚马逊、微软和谷歌——总共投资数十亿美元在定制硬件上，用于提高自身云平台的性能或者调优服务来满足特定的用途，例如人工智能开发等等。云提供商喜欢人工智能。机器学习和深度学习过程会消耗大量数据，消耗的处理能力和所能提供的一样多。 人工智能芯片 谷歌把自己的云计算战略重点放在了处理人工智能工作负载上，为此设计了名为TPU的微处理器家族，号称相比GPU的成本更低性能更高。 TPU的性能突飞猛进，到目前为止还没有遇到X86面临的物理局限性。谷歌的Heredia表示，2015年的时候在多层神经网络ResNet 50上训练一个深度学习模型的成本超过20万美元，“而今天，成本比一杯咖啡还便宜”。 其他云提供商也加入到这场硬件大战中。微软Project Olympus是一项针对微软基于OCP构建的云平台打造一系列服务器结构块的项目。AWS基于ARM的Graviton处理器从2015年开始开发，到现在已经在AWS EC2实例中实现普及。 “硬件专业化可以将延迟、性价比和功耗/性能比提高10倍，但多年来，大多数计算工作负载一直停留在通用处理器上，”AWS杰出工程师James Hamilton在最近的一篇博客文章中这样写道。亚马逊每年要安装一百多万个专用芯片，专门用于机器学习工作负载。 亚马逊的Nitro项目则是将硬件和软件结合，消除虚拟化的开销。Hamilton写道，亚马逊每年消耗“数百万个Nitro ASIC，而且是仅供AWS使用”。除了网络数据包封装/解封装、EC2安全群组实施和微处理器路由等开销之外，这种硬件配置对于大多数IT部门来说都是不切实际的。 Xilinx公司的Peng表示，“用于特定领域的架构”越来越多地成为人工智能和其他要求苛刻的工作负载一种解决办法。 英特尔也注意到了对专用处理器的需求，2015年英特尔以167亿美元收购了FPGA制造商Altera，以及最近收购的Nervana Systems、Omnitek B.V.和Movidius等专用芯片公司，就很好地证明了这一点。 但这并不是说微处理器就会消亡。根据IDC的数据显示，2018年全球基于英特尔X86的服务器出货量增长15.4％，但其中大部分增长来自满足云服务提供商的需求。 物联网的因素 虽然摆弄DIP开关和热插拔磁盘驱动器的时代可能快要结束，但并不是说IT部门就完全不关注硬件了。物联网热潮引入了数千种新平台，这就需要考虑每个平台底层的硬件因素。 “所有物联网厂商都有他们自己的解决方案，说到硬件，现在这还是一个非常碎片化的领域，”美国北卡罗来纳州卡里镇首席技术官Peter Kennedey这样表示。 美国北卡罗来纳州卡里镇正在将基础设施迁移到云端，把大约25％的基础设施转移到超融合平台上，但该镇也在安装智能停车计时器、智能水表，在供水系统中安装阿片传感器，甚至是啮齿动物掉进陷阱的时候发送电子警报。 对于卡里镇来说，要在云端处理所有这些新数据，延迟和数据量是最大的阻碍，这就需要安装新的边缘设备作为收集点和过滤点。“这是一种完全不同的硬件，每个硬件都是一个独立的设备，而且每个厂商的硬件都是不同的，标准也非常非常新。” 对他来说，“硬件变得前所未有的重要”。 Advanced Disposal Services公司的Saunders表示，系统管理之类的传统IT技能并不一定适用于这种新型的设备。目前他的公司正在为6000多辆卡车每辆车配备6个摄像头，用于安全和合规监控等目的。 他说：“你需要一个知道如何创新和创造新收入的团队，这与坐在办公桌前监控87台路由器可是不同的。”所幸的是，智能设备改变业务所带来巨大的机会，吸引着年轻的IT人员从事这项工作。 云提供商正在通过专用服务和硬件来解决边缘市场的各种问题，包括模拟云堆栈的内部部署基础设施等，但随着未来十年设备数量将近10倍的增长，可以肯定地说，物联网将让硬件一直成为关注焦点。 结果就是，IT部门未来今年将面临大量的硬件… 相关阅读： Oculus宣布为Rift和Quest提供云存储功能 全球公有云市场近五年趋向集中，微软、谷歌落败亚马逊 （编辑：核心网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
