AWS在過去十年里定義了云計算的運營模式，我們相信AWS也將在未來的系統(tǒng)里成為領頭羊。AWS系統(tǒng)創(chuàng)新的秘訣在于專門的設計，可以打破低效和臃腫的集中式處理架構的束縛。我們相信，這些舉措使得AWS能夠適應跨云、數(shù)據(jù)中心以及近端和遠端工作負載的多樣性。
在本文的分析里，我們將深入探討AWS過去的一些舉措，解釋他們是如何取得今日的成就，以及為什么我們認為這將導致行業(yè)的轉(zhuǎn)型，我們也會討論這些對客戶、合作伙伴和AWS的眾多競爭對手意味著什么。
AWS的架構之旅：通往Nitro和Graviton之路
AWS掀起了一場基礎架構即服務的革命，基礎架構即服務讓人們可以輕松地獲得可以按需部署及按需退場的虛擬機。亞馬遜使用的虛擬機是高度定制的Xen版本，可以允許多個虛擬機在一臺物理機上運行。管理程序的功能由英特爾公司的x86中央處理單元芯片控制。
根據(jù)亞馬遜首席技術官Werner Vogels說，這種虛擬機結(jié)構導致多達30%的處理能力被浪費了，這意味著虛擬機也在支持管理程序功能和管理系統(tǒng)的其他部分，包括存儲和網(wǎng)絡。這些開銷導致AWS決定開發(fā)定制的特定應用集成電路，以幫助加速工作負載。
AWS從2013年開始交付定制芯片，同年還與Advanced Micro Devices Inc. （AMD）芯片合作并宣布推出EC2 C3實例。隨著AWS云計算規(guī)模的擴大，亞馬遜對相應的性能提升并不滿意，AWS看到架構上存在著限制。
這促使了AWS從2014年開始與Annapurna實驗室合作。云計算巨頭AWS在2015年推出EC2 C4實例。C4的ASIC優(yōu)化了存儲和網(wǎng)絡卸載功能，但仍然依賴英特爾至強，英特爾至強是個控制點。
2015年，AWS斥資收購了Annapurna，據(jù)報道金額為3.5億美元，這對于獲得其未來系統(tǒng)設計的秘方而言只是一筆微不足道的數(shù)目。這次收購的結(jié)果是2017年出現(xiàn)了現(xiàn)代版Nitro項目。Nitro卸載卡是2013年首次推出的。
當時AWS推出了C5實例，用KVM取代了Xen，將管理程序與ASIC更緊密地耦合在一起。Vogels去年曾表示，這一里程碑式的舉措卸下了剩余的組件，包括控制平面和I/O的其余部分，處理能力的近100%都用于支持客戶的工作負載，而且還實現(xiàn)了裸機版計算，裸機版計算催生了與VMware公司的合作，使得VMware公司在AWS上推出了VMware云。
然后AWS在2018年又邁出了下一步，推出了Graviton，Graviton是基于Arm的AWS定制設計芯片。因而打破了對x86的依賴，開啟了架構新時代，Graviton現(xiàn)在支持各種配置，可以支持數(shù)據(jù)密集型工作負載。這些舉措為AWS的其他創(chuàng)新奠定了框架，包括為機器學習和人工智能優(yōu)化的新芯片，涵括了訓練、推理等芯片。
總之，AWS架構開辟了一種方法，可以卸載目前由中央處理器完成的工作。這種方法為未來奠定了基礎，可以允許內(nèi)存共享、內(nèi)存分解和獨立資源，這些都可以配置成支持云及邊緣等工作負載，成本遠低于通用方法所能實現(xiàn)的成本。
Nitro是該架構的關鍵�？偨Y(jié)：AWS Nitro是一套定制硬件和軟件，在基于Arm的芯片上運行，是由Annapurna催生的。AWS已將管理程序、網(wǎng)絡和存儲虛擬化遷移到專用硬件上，因而釋放了CPU，使其得以更有效地運行。我們認為，這一點如此引人注目的原因是，AWS現(xiàn)在擁有的架構可以在龐大的整個可尋址市場的各個層面進行競爭，包括公共云、企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)中心以及近端和遠端邊緣。
為整個行業(yè)定向
下面的圖表是從企業(yè)技術研究（Enterprise Technology Research縮寫為下文的ETR）的數(shù)據(jù)集里提取的數(shù)據(jù)。圖表列出了目前爭奪云、數(shù)據(jù)中心和邊緣的未來主要參與者。我們加上了英偉達公司和英特爾。兩家公司沒有直接出現(xiàn)在ETR的調(diào)查數(shù)據(jù)里，但兩家公司顯然是這些領域的平臺參與者。
上圖數(shù)據(jù)的縱軸顯示了凈得分，是對支出速度的一種衡量。橫軸是市場份額，是對普及性的衡量。我們在這里不打算糾纏參與者的相對位置，我們只會對各參與者給出一些評論，從AWS開始。我們上面已經(jīng)說了AWS走到這一步的歷程，我們相信AWS正在為未來定向。
AWS——AWS確實在大力推動從x86向旗下基于Arm平臺的遷移。Patrick Moorhead在Six Five峰會上采訪了AWS EC2的負責人David Brown。Brown廣泛地談了從x86到AWS基于Arm的Graviton 2的遷移。他還宣布了一項新的開發(fā)者挑戰(zhàn)，以加速向Arm的遷移。
Brown給客戶準備的甜頭是40%的性價比。他舉例說，一個客戶運行100臺服務器實例，遷移到Graviton2實例后，可以用60臺服務器完成同樣的工作�？蛻粜枰鲆恍┻w移工作，但回報大。
一般來說，我們想到遷移就不免退縮。遷移的商業(yè)價值是個處決于所取得的利益減去遷移成本的函數(shù)，遷移成本必須考慮各種業(yè)務中斷、代碼凍結(jié)、重新培訓和時間價值等變量。但在這種情況下AWS似乎正在將遷移的痛苦降到了最低。
據(jù)Brown說，對客戶的好處是，AWS目前提供大約400種不同的EC2實例。今年早些時候，去年出貨的新EC2實例里有近50%是基于Arm的實例。而且AWS正在努力加快從x86遷移到AWS自己的設計的步伐。
都是一些顯而易見的好處。
英特爾——英特爾終于對市場力量做出了認真的回應。我們認為英特爾基本上是在借鑒Arm的玩法。我們今天就來侃一下這個事情。2015年，英特爾斥資167億美元收購了現(xiàn)場可編程門陣列制造商Altera。
英特爾的Navin Shenoy同樣在Six Five峰會上介紹了英特爾稱之為基礎架構處理單元或IPU的細節(jié)。IPU與英特爾的一切都由中央處理單元控制的規(guī)范不同。IPU基本上就是的智能網(wǎng)絡接口卡，數(shù)據(jù)處理單元也是如此，這些都是事關卸載工作負載、分解內(nèi)存和發(fā)展片上系統(tǒng)（SoC）和封裝系統(tǒng)（SoP）。
但仔細想一下，英特爾在過去一周的動作——至少我們覺得——顯然是為了創(chuàng)造一個類似于Nitro的平臺。收購這個平臺的基礎花了167億美元。AWS收購Annapurna只花了3.5億美元，比一下真是有點不可思議。
Shenoy在他的演講中表示，“我們已經(jīng)在微軟Azure上非常大批量地部署了使用FPGA的IPU，我們最近還陸續(xù)宣布了與百度、京東云及VMWare的合作。”
我們特別來看看VMware的情況。
VMware——VMware是這場競賽中另一個真正突出的平臺玩家。VMware在2020年宣布推出Project Monterey，Project Monterey是個基于英特爾那些FPGA的項目。VMware也是參與者，選擇了與英特爾合作很可能是出于各種原因。一個原因是在VMware上運行的軟件是為x86構建的，并且存在一個巨大的安裝基礎群。另一個原因則是，英特爾新任首席執(zhí)行官Pat Gelsinger在Monterey項目醞釀期里正在領導VMware，他是英特爾的傳奇人物，對未來看得很清楚。
不管怎么說，VMware擁有一個類似于Nitro的產(chǎn)品。在我們看來，VMware的可選性受到英特爾的限制，但至少VMware加入了游戲，而且似乎在這個領域的競爭里處于領先地位。
其他超大規(guī)模廠商
微軟公司、谷歌公司和阿里巴巴是什么情況呢？我們堅信，盡管英特爾和微軟之間存在的關系，微軟和谷歌以及阿里巴巴都將跟隨AWS的步伐開發(fā)類似Nitro的基于Arm的平臺。我們認為，他們必須這樣做，目的是跟上AWS的步伐。
其他數(shù)據(jù)中心商家：戴爾、思科、HPE、IBM和甲骨文
戴爾科技公司擁有VMware股權。盡管即將進行拆分，但我們預期在這方面不會有任何真正的改變。戴爾將充分利用VMware的做法，而且比其他人做得更好。
思科系統(tǒng)公司很有意思，思科剛剛改造了旗下的UCS，但我們沒有見到任何證據(jù)表明其路線圖里有類似Nitro的計劃。惠普企業(yè)有限公司也是如此。這兩家公司的歷史和能力都和芯片有著不解的淵源。思科現(xiàn)在可以為運營商級的使用案例設計自己的芯片，而我們也報道過，HPE可能還是帶點“機器”殘余的味道。但這兩家公司都很可能跟隨VMware的步伐采用基于英特爾的設計。
IBM會怎么做呢？這個嘛，我們真的不知道。我們認為IBM能做的最好事情是將IBM云遷移到基于Arm的Nitro平臺上。我們認為大型主機也應該遷移到Arm�，F(xiàn)在要建個專門的大型主機CPU實在是太昂貴了。
假若我們是甲骨文公司的負責人，我們會建立或合作建立一個基于Arm的、類似Nitro的數(shù)據(jù)庫云，在這樣的數(shù)據(jù)庫云里運行甲骨文數(shù)據(jù)庫比在其他平臺運行甲骨文數(shù)據(jù)庫更便宜、更快、耗能更少。而且我們會走多一步，會為甲骨文云里為其他競爭數(shù)據(jù)庫做優(yōu)化，只在云數(shù)據(jù)庫上運行表格。想象一下Snowflake在甲骨文云里運行的情景吧！
說一下FPGA——我們一直對FPGA市場不是十分感冒。誠然，F(xiàn)PGA并不是筆者的工作范圍，但是我們從來沒有覺得這些大規(guī)模的收購是合理的。英特爾收購Altera以及AMD斥資350億美元收購Xilinx，這兩次收購在我們看來都有點虛浮，而將二者與AWS的Annapurna收購相比時更是如此。我們從The Next Platform找到一份不錯的FPGA市場概述報告，該報告將FPGA定位為一個正在下降的市場。我們并不覺得驚訝。
AMD至少在利用自己虛浮的股價在進行交易，但是我們真心認為Arm生態(tài)系統(tǒng)將日益令FPGA市場趨向式微，Arm可以更加簡單地及更快速地遷移到SoC，可以具有更好的性能、靈活性、集成度和移動性。我們認為FPGA是低批量的，遠不如來自Arm生態(tài)系統(tǒng)的可編程創(chuàng)新有吸引力。
我們聯(lián)系了Moor Insights & Strategy的Patrick Moorhead，想了解他對AMD Xilinx交易的看法。以下是他的想法。
這是令人鼓舞的反饋。由于虛浮的市場條件和AMD股票的使用，這個交易看起來在財務上是可行的。我們覺得，如果AMD專注于將Arm組件集成到自己的設計里，則可以加速旗下業(yè)務。
我們?nèi)匀徊荒懿辉偬嵋幌聛嗰R遜3.5億美元收購了Annapurna，太漂亮了。令人驚嘆。
英特爾對未來數(shù)據(jù)中心的設想
下面是Shenoy展示的一張圖表，描繪了英特爾對未來的愿景。
我們來分解一下。上面看到的是IPU，這些IPU是嵌在所示的四個區(qū)塊中的智能網(wǎng)卡，通過一個元件結(jié)構進行通信。通用計算在左上方，機器智能在左下方，右上方是存儲服務，右下方是各種替代處理器。
這是英特爾對共享資源的看法，過去的共享資源世界里所有東西都由中央處理單元控制，現(xiàn)在過渡到一個更獨立的、可以并行工作的資源集合。
Gelsinger談到各種很酷的技術，這些技術將使英特爾能夠合并各種接口（包括能夠?qū)崿F(xiàn)內(nèi)存共享和分解的PCI 5代和CXL內(nèi)存接口）及5G和6G連接等等。
Arm如何看未來
首先，Arm的營銷傾向真正的技術型。但在下圖里可以看到，Arm與英特爾的愿景有明確的相似之處，特別是用紅色虛線標出的右側(cè)部分。里面不同類型的處理器塊是可編程的。注意兩邊的“高帶寬內(nèi)存”HBM3 + DDRS，托著處理器塊，處理器塊是整個系統(tǒng)共享的，由PCIe-Gen5、CXL或CCIX、多片式插座連接。
是，你看著這個，兩套框圖，覺得有什么大不了的。雖然分解、隱含共享內(nèi)存和先進標準的使用有相似之處，但也有一些明顯的區(qū)別。
特別是，Arm在SoC層面上，而英特爾談的是FPGA。Arm架構Neoverse現(xiàn)在以測試模式發(fā)貨，到2022年底將有產(chǎn)品進入終端市場。英特爾談的是2025年，或最早2024年。Arm的路線圖要清晰得多。而英特爾說將在10月份發(fā)布更多細節(jié)，所以也許我們會在那個時候重新調(diào)整，但對我們來說，Arm顯然走得更遠一些。
另一個主要區(qū)別是數(shù)量。英特爾從高端數(shù)據(jù)中心入手，據(jù)推測會計劃推向下游市場的邊緣。Arm則是從邊緣開始的，低成本、低能耗、高性價比。Arm已經(jīng)在邊緣領域取得了勝利，而且根據(jù)我們之前分享的AWS數(shù)據(jù)，它在企業(yè)中的地位明顯提高了。
過去的歷史資料強烈表明，量是制勝的法寶。
對客戶和生態(tài)系統(tǒng)的影響
我們來看看對于客戶和合作伙伴的生態(tài)系統(tǒng)而言這意味著什么。
我們提出的第一點是，務必跟隨消費者應用程序。消費者應用程序的功能（如圖像處理、自然語言處理、面部識別、語音翻譯）在今天移動領域里有些是推理功能，這些功能必將找到進入企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的途徑。
云里與機器學習相關的成本其中90%涉及推理。在未來，企業(yè)中的大部分人工智能將是實時推理，當然將來的邊緣人工智能也是實時推理。實時推理尚未出現(xiàn)在今天的企業(yè)中，因為太昂貴了，而且在消費者之外的用例也不成熟。這就是為什么AWS正在打造用于推理的定制芯片。AWS希望降低成本和增加采納率。
第二點，應該開始做些實驗，看看能用基于Arm的平臺做些什么。摩爾定律正在加速，Arm在性能、性價比、成本和能耗方面都處于領先地位。例如，將一些工作負載遷移到Graviton后，就可以看到究竟推動了哪些類型的成本節(jié)約以及可以看到能向企業(yè)提供的哪些新應用�？梢宰寧讉�工程師負責這項任務，看看他們在兩、三周內(nèi)能做些什么。你或許會收到驚喜，或者你可能會說這對我們來說太早了點，但不妨一試。你可能會中大獎。
我們還建議去和混合云供應商談談，看看他們是不是提供Nitro。我們分享過，VMware有一個清晰的路線圖。其他戰(zhàn)略供應商又是什么情況呢？他們的路線圖是什么呢？他們從現(xiàn)在起的時間框架是什么，是不是會推出以專業(yè)服務為主導的定價模式、每兩年推出更快的盒子等等類似Nitro及更具吸引力的軟件模式等等？他們?nèi)绾慰紤]降低你的成本和支持新的工作負載規(guī)模呢？
對于獨立軟件供應商而言，務必要考慮一下我們之前討論過的那些消費者功能，例如現(xiàn)在汽車里所有那些移動和自動化系統(tǒng)以及類似生物識別技術等等。這些機器智能功能將進入你的軟件。你的競爭對手正在積極地將這些功能移植到Arm。他們正在將這些類似于消費者的功能嵌入到他們的應用程序里。你在做嗎？我們強烈建議你看一下，去和你的云計算供應商談談，看看他們能做些什么來幫助你創(chuàng)新、加快運行和降低成本。
什么都不做、看著市場如何發(fā)展有的時候也是一種可行的策略。但我們認為現(xiàn)在不是這樣的時候。
來源：siliconANGLE
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