云計算被視為科技界的下一次革命，它將給工作方式和商業模式帶來根本性改變。

自云計算技術推出以來，應用和計算資源不斷從企業數據中心向云環境持續遷移。據Gartner預測，到2025年，將有80%的企業關停傳統數據中心，同時，其物理基礎架構將完全依賴云提供商而運行（圖 1）。

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

在這過程中，推動云計算市場發展的趨勢主要有三個：云數據快速增長、無處不在地使用人工智能提取數據的含義、云服務向網絡邊緣擴展。與之相對應，每個發展趨勢都將對SoC設計人員提出挑戰。

首先，云數據正以指數級不斷增長。據IDC預計，從2020年至2025年，云數據的數量將增長3倍。（圖 2）

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

上述提到的挑戰可通過增強云計算的六個主要功能領域而得以解決（圖3），主要包括計算服務器、網絡基礎架構設備、存儲系統、可視化計算解決方案、電信邊緣基礎架構設備和人工智能/機器學習 （AI/ML） 加速器。

圖3 - 云計算的六個主要功能領域

一是服務器。數據量的增長對更快的服務器接口和更高效的存儲器提出了需求。此外，保護數據對于云計算同樣至關重要。要在這些高速接口中實施必需的安全算法，需要用于數據加密和解密的高質量加密IP、用于實施高速安全協議的安全協議加速器IP，以及用于提供信任根和安全密鑰管理的可信執行環境。為了避免在各個數據路徑中產生瓶頸，用于實現這些功能的IP必須能夠保持線速運行。

二是網絡基礎架構設備。數據增長對更快網絡速度提出要求，為此，領先的以太網交換機廠商已經在開發基于112G SerDes的800Gbps交換機，隨著數據量的持續增長，未來幾年可能會推出1.6Tbps以太網。而支持400Gbps以太網端口的基礎架構交換機可采用56G x 8或112G x 4 SerDes電接口。

三是存儲。存儲系統管理不斷增長的數據量，并使用加速器來處理數據。這些發展包括使用計算存儲、存儲類內存、與持久性存儲器連接的緩存一致性接口，以及適用于更高數據傳輸速度的下一代NVMe接口。

四是可視化計算解決方案。隨著云應用不斷演進，出現了更多可視化內容，對可視化計算的支持已經成為云基礎架構的一項額外功能。

五是電信邊緣基礎架構設備。云與邊緣的融合將使云服務更靠近最終用戶，從而提供更豐富、更高性能和更低的延時體驗。而要實現對控制系統和其他對延時敏感的應用的快速響應，最佳方法也許是使數據收集、存儲和處理基礎架構更靠近使用點，即網絡邊緣。

最后，用于數據分析的人工智能已成為云數據中心的重要功能。由于人工智能加速器傾向于處理大量數據，因此，內存接口通常是瓶頸所在，這使得高帶寬內存對于這些設備有重要價值（圖 4）。

圖4 – 有代表性的云托管式人工智能加速器框圖

另外，針對邊緣計算（尤其是聚合器和網關應用）的人工智能加速器通常會要求使用低功耗DDR （LPDDR） 內存。為了支持人工智能解決方案的擴展，加速器必須包含一個高速接口，例如56Gbps或112Gbps SerDes或HBI。芯片間的高速接口提供了加速器縮放和擴展能力，可滿足苛刻的人工智能應用的需求。

適用于云基礎架構的IP解決方案

所有這些技術改變和需求都將會給SoC開發人員帶來新的挑戰，這也使得他們對IP的需求愈加強烈。基于此，新思科技提供了高質量且經過硅驗證的全面IP產品組合，使設計人員能夠開發支持當前和未來云計算應用的SoC。新思科技的DesignWare?接口IP、處理器IP、安全IP和基礎IP針對高性能、低延時和低功耗進行了優化，同時支持從16nm到5nm FinFET的先進處理技術。

DesignWare? IP產品組合涵蓋眾多云SoC芯片中的絕大多數IP。除了IP解決方案之外，DesignWare IP已被部署到數千種設計中，可幫助設計人員縮短全球云計算應用投入生產運行的時間。

選擇DesignWare IP作為云環境SoC的關鍵構件的公司包括Habana Labs（英特爾旗下公司），該公司采用新思科技DesignWare控制器和PHY IP for PCI Express 4.0實現其Goya推理處理器SoC的首次流片成功。Habana Labs首席業務官Eitan Medina表示：“經過全面的評估，我們選擇了新思科技領先的16 GT/s DesignWare IP for PCI Express 4.0，因為該產品在業界口碑良好，并且擁有最苛刻的數據密集型SoC所需要的先進功能。”

Starblaze Technology同樣使用DesignWare IP實現了STAR1000 SSD控制器的首次流片成功并投入批量生產。使用DesignWare ARC處理器、基礎IP、安全IP和接口IP，Starblaze能夠將功耗和I/O延時減少50%，使SoC面積減少7%，并通過最佳的功耗、性能和面積組合實現了最高的安全性。

AMD通過新思科技的DesignWare IP產品組合交付了Ryzen和EPYC處理器。AMD公司I/O和電路技術高級總監Rolands Ezers表示：“通過選擇具有定制功能的DesignWare IP，我們不僅能夠按時完成計劃，而且使我們的路線圖得以實現。”DesignWare IP使AMD憑借EPYC服務器和Ryzen PRO桌面處理器擊敗競爭對手。

展望下一代協議，Achronix和Astera Labs等公司已經宣布，它們已將DesignWare PCIe 5.0用于高性能云的設計。

結語：云計算技術演講的過程中引發的關鍵變化包括數據量快速增長、云服務向網絡邊緣的擴展，以及為處理海量數據并從中獲取洞察而廣泛部署的人工智能，這些變化都將給SoC開發人員帶來巨大的機遇和挑戰。

而事實證明，借助高質量、經過硅驗證的IP構件，設計人員能夠開發用于高端云計算解決方案的SoC，加強包括服務器、網絡、存儲、可視化計算、邊緣計算和人工智能加速器的應用。
責編AJX