從物理伺服器到虛擬化系統，現在資料中心又發展成可組合的基礎架構。在這種基礎架構中，像儲存和持久記憶體之類的資源已從伺服器中分離出來，原先的資料處理和聯網任務只在cpu上執行，現在演變為可在gpu、dpu或fpga上執行計算。另外，軟體開發模型從單台計算機上執行的程式，演變為在整個資料中心上執行的分布式**，實現了雲原生、容器化的微服務。
在新一代的資料中心裡，開發人員可以通過乙個可程式設計的資料中心結構來組裝各種型別的處理器和資源，組成自己所需要的雲計算平台。
資料中心的第乙個時代是以cpu為中心的，即只能在一台計算機上執行乙個應用程式。由於資源分配是靜態的，並且更換伺服器可能要花費數週或數月，因此通常需要多台伺服器，而且還不能得到充分利用。
資料中心的第二個時代，虛擬化成為了一種標準，每台伺服器上可執行多個虛擬機器。資源是動態的，vm是按需建立的。當需要更多的cpu、記憶體或儲存時，可以將工作負載遷移到其他伺服器上的vm。
處理仍然由cpu執行，gpu或fpga偶爾會加速特定任務。應用程式開發人員依然是一次只在一台計算機上編寫cpu程式。第二代的資料中心仍以cpu為中心。
資料中心新時代
現在，我們進入了資料中心的第三個時代，我們稱之為adi（accelerated disaggregated infrastructure），它基於可組合的基礎架構，微服務和特定域處理器。
adi有以下特點：
解耦：將計算、記憶體、儲存和其他資源分成多個池，並以適當的數量動態分配給伺服器和應用程式。通常，應用程式本身是由互動微服務構建的，而不是作為乙個整體的**塊。這樣可以更輕鬆地以正確的資源比例編寫應用程式，並根據需要更改該比例。
使用adi模型，gpu，dpu和儲存可根據需要連線到任何伺服器、應用程式或vm。通過使用nvidia的gpu direct和magnum io等技術，cpu和gpu可以在網路上相互訪問和儲存，其效能幾乎都與同一臺伺服器上的相同，可以將正確數量和型別的gpu分配給需要它們的工作負載。每台伺服器中的dpu可以管理和加速常見的網路、儲存、安全性、壓縮和深度資料報檢查任務，以保持資料的快速和安全移動且不會給cpu或gpu造成負擔。
通過adi，資料中心成為了新的計算單元，並且完全可組合，由gpu和dpu加速。
要對資料中心進行程式設計，必須對網路進行程式設計
對於adi，資料中心是新的計算單元，而網路結構提供了乙個靈活、自動化、可程式設計的框架來動態地組合工作負載資源。這意味著不僅要對cpu、gpu和dpu進行程式設計，還要對網路結構本身進行程式設計，將devops的優勢擴充套件到網路中，這種方法稱為「基礎架構即**」(infrastructure as code,iac)。
該結構必須可程式設計、可伸縮、快速、開放、功能豐富、自動化友好且安全。它可以在cpu，gpu和儲存之間提供多種高頻寬路徑，並能夠對流量類別進行優先順序排序。
使用adi，每個應用程式都可以在由cpu，gpu和儲存資源組成的虛擬伺服器上執行，而dpu可以加快訪問和提高安全性。
開放式網路作業系統支援adi
傳統上，交換機被設計為專有的「黑匣子」，其中網路作業系統（nos）鎖定在特定的交換機硬體平台上，要求客戶一起購買和部署它們。
以nvidia為例，其方法是提供最佳的開放式端到端解決方案。客戶可以採用最佳的交換機asic，並根據自己的需要選擇最好的nos：cumulus linux、mellanox onyx、sonic等。客戶甚至可以選擇在spine switches上執行sonic，而在機架式交換機和園區交換機上使用cumulus linux。
與專有的封閉式交換機模型不同，開放式網路使客戶可以從同類最佳的軟體和硬體中進行選擇，以獲得所需的功能和效能，並提高可管理性。
現在，企業、ai、雲和hpc工作負載可以使用包括gpu、cpu、dpu、記憶體、儲存和高速連線在內的最佳資源，在整個資料中心的任何部分靈活執行。
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