剖析现今数据中心面临的三大趋势
现今数据中心面临的三大趋势：
1. 非结构化数据的爆炸式增长：视频会议、流媒体内容、在线游戏和电子商务等工作负载所产生的非结构化数据正在极速的增长；
2. 时延，时延，时延：在视频流、金融等应用场景中尤为重要；
3. 技术和标准的快速演进：为了更快的处理和传输数据，数据压缩、加密以及数据库架构标准在不断的发展和改变。
所以当我们需要综合考虑工作负载的多样性和不断变化的标准时，固定架构现在已经很难满足要求。这迫使数据中心扩展其基础架构，以处理大量非结构化数据，同时满足各种严苛工作负载的性能和时延要求。不仅如此，数据中心还在努力将成本和功耗降至最低。事实证明，同时满足以上要求是非常困难的，这迫使数据中心运营商重新考虑其目前的架构，并探索本质上具有更高可扩展性和效率的新配置……
图：现在数据中心架构的局限性
5月26日 14:00，赛灵思数据中心事业部总经理 salil raje 将向您介绍自适应计算技术 – 可组合式数据中心。搭建不同的 cpu、ssd 和加速器组成的池，然后通过网络连接，并由基于标准的供应和管理框架控制，为不同的工作负载分配相应的资源，最大化提高资源利用率。另外，资源的解耦化还可以实现各种资源的独立扩展和升级。然而理论上方法可行，但实际上随着资源被分解和重组后，会不会带来更大的时延？cpu 与加速器， cpu 与 ssd 之间会不会反而占用了更多的带宽？
图：可组合式数据中心可以最大化提高资源利用
定制化为不同工作负载提速：
凭借大规模并行化和可定制的 io 和数据部件，fpga 具有专用 asic 和 assp 的性能和时延，但也具有软件的可重配置能力。只需简单加载一个新的比特流，fpga 就可以在短短几毫秒内针对不同的应用进行优化。因此其可充当一个自适应的加速器，针对不同的工作负载进行定制化从而在满足最大性能的提供的同时最大化资源的有效利用率。salil 将在演讲中以下面两个应用实例详细介绍在 fpga 的加速下，不同工作负载的性能表现。
图：fpga 的计算加速优势在实例应用中的对比表现
让计算更接近数据：
fpga 的另外一个关键优势就是能够使自适应计算更接近数据。在数据采集端处理数据，降低 cpu 负载，减少 cpu 与 ssd 之间的带宽消耗和时延。演讲中我们将为您介绍两种使计算更接近数据的方法，smartssd 计算存储和 sn1000 smartnic。
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所以当我们需要综合考虑工作负载的多样性和不断变化的标准时，固定架构现在已经很难满足要求。这迫使数据中心扩展其基础架构，以处理大量非结构化数据，同时满足各种严苛工作负载的性能和时延要求。不仅如此，数据中心还在努力将成本和功耗降至最低。事实证明，同时满足以上要求是非常困难的，这迫使数据中心运营商重新考虑其目前的架构，并探索本质上具有更高可扩展性和效率的新配置……
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5月26日 14:00，赛灵思数据中心事业部总经理 salil raje 将向您介绍自适应计算技术 – 可组合式数据中心。搭建不同的 cpu、ssd 和加速器组成的池，然后通过网络连接，并由基于标准的供应和管理框架控制，为不同的工作负载分配相应的资源，最大化提高资源利用率。另外，资源的解耦化还可以实现各种资源的独立扩展和升级。然而理论上方法可行，但实际上随着资源被分解和重组后，会不会带来更大的时延？cpu 与加速器， cpu 与 ssd 之间会不会反而占用了更多的带宽？
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定制化为不同工作负载提速：
凭借大规模并行化和可定制的 io 和数据部件，fpga 具有专用 asic 和 assp 的性能和时延，但也具有软件的可重配置能力。只需简单加载一个新的比特流，fpga 就可以在短短几毫秒内针对不同的应用进行优化。因此其可充当一个自适应的加速器，针对不同的工作负载进行定制化从而在满足最大性能的提供的同时最大化资源的有效利用率。salil 将在演讲中以下面两个应用实例详细介绍在 fpga 的加速下，不同工作负载的性能表现。
图：fpga 的计算加速优势在实例应用中的对比表现
让计算更接近数据：
fpga 的另外一个关键优势就是能够使自适应计算更接近数据。在数据采集端处理数据，降低 cpu 负载，减少 cpu 与 ssd 之间的带宽消耗和时延。演讲中我们将为您介绍两种使计算更接近数据的方法，smartssd 计算存储和 sn1000 smartnic。
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