在強大能力的背后，算力的支撐是其發展的核心。有人做過統計，ChatGPT 需要超過1萬顆 A100 GPU 提供算力支持，單次訓練成本超過400萬美元，每天成本超過10萬美元。
「算力」，再一次被推到所有人眼前，但其實這并不是一個新概念。
1、算力，低調的幕后力量
顧名思義，算力指的就是計算的能力。如果你從來沒聽說過這個詞，或許可以把它等價成 A100 的數量。但很多人還沒意識到的是，算力已經像水、電、氣一樣，成為了我們現代社會不可或缺的關鍵基礎資源。
我國在2022年正式啟動「東數西算」工程，在全國規劃了8個國家算力樞紐節點、10個國家數據中心集群。就像「西氣東輸」、「南水北調」一樣，「東數西算」也成為了我們國家的戰略資源跨域調配工程，這也從非常高的高度，認可了算力的重要意義。
也正是因為看到算力的重要性，包括亞馬遜微軟谷歌阿里騰訊在內的這些國內外的頂級科技巨頭，已經早早的把業務重點轉向云計算了。而云計算的本質，就是希望能像自來水一樣，為用戶提供源源不斷的算力。擰開水龍頭就會出水，插上電源就會有電，未來接上算力網絡，就能使用云端的大量算力。
我們用自來水的時候不會擔心水怎么來、也不關心中間經過多少道處理工序。同理，有了云端算力之后，用戶就不用擔心算力怎么來，也不需要關心硬件實現的底層步驟，只需要專注于用算力的使用就可以了。
聽起來好像很簡單，實際做起來其實非常復雜，更離不開云計算技術的不斷進步與迭代。而自研芯片也已經成了各大國內外云計算大廠發力的重點，甚至是他們的「標配」和「殺手锏」，并且成為各個云廠商的主要差異化所在。此外，云計算領域木桶效應越來越明顯，軟件和硬件不能有短板;未來進化方向，一定是軟硬件協同優化。
2、云廠商前仆后繼自研芯片，原因為何？
云計算領域的一個重要趨勢，就是這些云計算和互聯網大廠都在紛紛自研芯片，包括亞馬遜云科技、微軟、阿里云都是如此。他們并不是在玩票，而是把自研芯片作為自己的核心競爭優勢和主要的差異化。
要說清楚為什么云廠商要自研芯片，就要首先看一下云計算里的一個「不可能三角」，也就是說在云計算里，性能、成本、安全性，這三點不可同時兼得。如果既要又要，就不能還要。比如，追求高性能和低成本，那安全性就要妥協;追求低成本和高安全，那就很難做到高性能;如果既要高性能又要高安全，那成本肯定低不了。
不可能三角出現的本質原因，就是市面上的那些通用軟硬件并沒有針對特定場景做優化。比如 CPU 廠商提供的處理器芯片，并不是專門為了某個云廠商的實際應用專門設計的，那么在核心數量、主頻、緩存大小，以及軟件的并行性支持和應用開發上，肯定不會優化的那么深入。這就像去商店買的公版的衣服或許也不錯，但肯定不如裁縫量體裁衣來的合適。
于是，這些財大氣粗的互聯網和云計算大廠，就紛紛開始下水自己做芯片了，而亞馬遜云科技，應該算是最早吃螃蟹的那個。
3、AmazonNitro：亞馬遜云科技的基石芯片
Amazon Nitro 是亞馬遜云科技自研芯片的起點，從2013年推出首顆 Amazon Nitro 芯片起，它已經經歷了4代迭代，并且已經成為驅動當今所有 EC2 實例的基礎性技術。我們先介紹下 Amazon Nitro 的技術特點，然后來看看這次大會上發布的最新一代 Amazon Nitro v5 芯片。
從廣義上來說，Amazon Nitro 并不是單獨的芯片本身，而是由多個芯片和板卡組成的基礎架構，可以實現存儲訪問、加密、監控、實例配置等等幾乎所有的工作。對于云計算、特別是公有云來說，Amazon Nitro 最重要的意義就是幫助 CPU 減負。也就是說，它能把數據中心里的「網絡」「計算」「存儲」這些基本功能都從 CPU 里卸載出來，從而釋放 CPU 寶貴的內核資源。專用的 Amazon Nitro 卡可以實現高速網絡、高速 EBS 和 I/O 加速，不需要在 CPU 上運行額外的管理軟件。
同時，Amazon Nitro 系統還能虛擬出來一個統一的用戶接口，不管底層硬件用的是x86 CPU、ARM CPU，甚至是蘋果的 Mac 硬件，對于用戶來說都沒有區別。這種軟硬件的解耦，就極大地釋放了軟硬件設計的靈活性，讓二者不會相互掣肘，這也是亞馬遜云科技能大規模部署基于 ARM 架構處理器的本質原因。當然，Amazon Nitro 出現的本質原因還是基于安全性的考慮，這也一直是 Amazon Nitro 的核心功能之一。比如它會阻止主機之外的任何系統登錄或讀取基于 Amazon Nitro 的實例內存，從而在硬件層面直接保障安全性。
也就是說，Amazon Nitro 的核心設計理念，就是為了很好的平衡前面說到的那個云計算「不可能三角」，它并不是為了追求單個領域的極致，而追求的是三個重要因素很好的平衡。
去年底，亞馬遜云科技召開了一年一度的 re:Invent 大會，并發布了最新的 Amazon Nitro v5 芯片，重點聚焦在通信帶寬的提升: PCIe 帶寬提升2倍、DRAM 速度提升50%、數據包處理速度提升60%、通信延時降低30%。和前一代相比，Amazon Nitro v5 的晶體管數量增加一倍，并由此帶來每瓦性能40%的提升。
事實上，大會上并未公布 Amazon Nitro v5 的架構細節和制造工藝，但這對于用戶來說可能并不重要，畢竟用戶不會單獨購買或者使用 Amazon Nitro 本身，它已經作為每臺 EC2 服務器的基礎設施而存在了。有了 Amazon Nitro 的高性能和虛擬化功能的加持，也給用戶提供了更多的計算實例。在2022年初，Amazon EC2 實例有400多款;經過一年的發展，已經超過600款。這就讓算力的供給更加快速和靈活。
4、Amazon Graviton3E：一切為了高算力
除了 Nitro，亞馬遜云科技還有一個看家芯片，那就是基于 ARM 架構的服務器 CPU 芯片 Amazon Graviton。
很多人認為，和 x86 架構相比，ARM 架構不適合用于數據中心或者高性能計算領域。但事實上，決定性能的并不是指令集，而是微架構。Amazon Graviton 系列處理器不僅能取得高性能、更能兼顧 ARM 架構低功耗的優勢，從而實現更好的「性能功耗比」。和 x86 實例相比，基于 Amazon Graviton3 的實例能取得高達60%的每瓦功耗提升。
在去年的 re:Invent 大會上，并沒有發布第四代Amazon Graviton 芯片，但在第三代的基礎上增加了對高性能計算的優化。具體來說，就是特別優化了對向量計算和浮點計算的支持。這也是 ARM 架構進一步進軍 HPC 的重要嘗試。要知道，性能在 HPC 領域只是重要因素之一，同樣重要的還有功耗、成本、性價比。在這些方面，ARM 架構無疑有著更大優勢。再加上自研芯片的加持，通過大規模部署進一步攤薄成本，就會讓性價比進一步提升。這些才是這些云廠商自研處理器芯片的本質動力。
用中國工程院院士孫凝暉的話說，算力時代是算力的基礎設施化時代，是走向智能時代的必由之路。如何獲得性能更高、更安全、更節能的算力，仍然是云計算廠商和學術界不斷探索的課題，一旦解決，或許就會開啟人類社會的新時代。
