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、處理和分發數據的物理設施，隨著時間推移和科技發展，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智能（BI），即通過對數據進行測量、推理和分析從而最終實現商業價值，創造更多利潤。

此類數據處理的典型示例還有藥物研發、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，處理數據以創建信息的任務是使用由人工編寫和調試的程序軟件系統完成的。

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”的發展環境，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，從數據中獲取商業智能的方式也在發生轉變。

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生了根本性轉變。數據中心的架構也因此發生了重大變化，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現有需求。

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化。通信方面也發生了很大變化。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模用戶來說，大數據分析就是這些企業的核心業務之一。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。

谷歌開發了張量處理器，亞馬遜開發了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開始將容量賣給那些無法構建數據中心的企業，云計算就是這么產生的。這個過程與以往芯片制造的發展歷程十分相似。以前，很多公司都擁有自己的晶圓廠，但后來成本不斷攀升，技術也變得越發復雜。因此，晶圓廠開始崛起，專門為需要制造芯片的企業提供晶圓制造能力。

如何應對SysMoore時代的挑戰

數據中心要想要實現上述計算能力，將會面臨一系列挑戰。由于摩爾定律正在放緩，開發者在向下一個工藝節點進軍的過程中未必能夠實現他們所期望的性能、功耗以及成本目標。除了摩爾定律的規模復雜性外，還有一系列策略會增加系統復雜性。比如：

挑戰一是用專用的定制芯片執行特定AI算法，谷歌的TPU和亞馬遜的Trainium是很好的例子

挑戰二是創建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中

挑戰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。 在這個全新的創新時代，除了摩爾定律的規模復雜性之外，新的方法也會提高系統復雜性。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復雜性；二是如何將這些技術集成到單個統一系統中；三是需要穩健的驗證、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，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者的所有要求。利用我們在設計、實現、驗證、方法論以及將復雜IP集成到先進工藝節點中的豐富經驗和出眾資源，新思科技可以幫助開發者出色地構建下一代產品。 新思科技還能為開發者在流片后階段部署監控和優化性能方面提供幫助，并幫助開發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展。現在，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、環保、生活等多方面，幫助改善我們生活的世界。現在，它們已經真正成為了宇宙中心。