边缘计算正在推动基础设施复兴

在古代，只有那些买得起并能操作硬件调制解调器的人才能访问互联网。 硬件和海斯指令集发出的不和谐尖叫声永远铭刻在了那些经历过那段黑暗岁月的人们心中。

直到 CompuServe 和 AOL 等软件的出现，人们才得以更广泛地访问蓬勃发展的互联网，这些软件使那些买得起但无法操作调制解调器的人能够“浏览万维网”。

如今，全球已有超过 40 亿人（占世界人口的一半以上）可以访问互联网。

他们这样做的方法没有改变。 仍然有基础设施在承担着维持家庭中平均 7.8 个设备与它们所连接的互联网应用程序之间的连接的艰苦工作。 发生变化的是用户对操作基础设施的需求以及对软件利用其提供的服务的要求。 调制解调器和路由器现在是一种商品，易于使用和操作是其主要卖点。

但越来越多的消费者对技术能力、优化和提高性能的选项更感兴趣，即使成本更高。 他们希望优化基础设施，以解决性能问题。 那些宣称具有此类优势的“专业”设备可以卖出更高的价格。 也就是说，Netgear 目前占据“高端” WiFi 路由器市场 51% 的份额，这主要归功于其专注于游戏的“专业”系列路由器。 我承认我拥有一台……或者两台……因为我们都知道，在游戏中，延迟是致命的。

这种技术周期通常以创新的S曲线理论来表示。
 

几乎每个行业都存在这种循环。 从专业化到商品化到创新，产品经历着同样的转变。 我们目前正站在创新窗口的边缘；如果你愿意的话，可以称之为基础设施复兴。

提取价值

即使application工作负载呈现分化和专业化，基础设施的商品化也会导致效率低下。

基础设施不再专注于为特定类型的工作负载（例如加密或高级分析）提供资源。 互联网流量速度和数量的增加迫使扩展策略从依赖垂直扩展转变为依赖水平模型。 随着摩尔定律的衰落（或至少跟不上对处理能力的需求），横向、纯软件系统的规模经济受到限制。 如果性能没有受到负面影响，利润将会随着规模成本和数字服务需求的增加而增加。 该模型虽然有效，但效率低下，并且没有充分利用可用于提高规模经济的处理能力。

技术的周期性表明，对能够利用未开发的处理能力的优化基础设施的需求迫在眉睫。

基础设施具有价值。 我们在家里、在市场、在学校里都能看到它。 基础设施和优化组件的价值并不是问题所在。 考虑一下： 

在公共云中，提供商意识到并建立了优化基础设施的基础。 在亚马逊提供的 266 种实例类型中，已经有相当数量的“优化”实例。 每个实例都专注于通过优化资源从基础设施中提取价值：内存、I/O、计算、存储。 通过将工作负载需求与正确优化的基础设施相匹配，可以实现成本效益。 由于需要针对大容量、实时分析进行优化，支持 GPU 和 FPGA 的实例数量也在不断增加。 

这些目标实例之所以存在，是因为性能和容量需求很大程度上取决于需要处理什么类型的 AI/ML 功能。 某些功能需要更高的存储位数和更快的内存带宽才能更好地满足需求，而其他功能则需要更快的时钟速度或更多的 CUDA 核心才能获得更好的性能。 具体的application决定了对基础设施的要求。

以 NVIDIA 最近收购 Arm为例。 400 亿美元的惊人价格是合理的，因为它是对分布式 AI 驱动的未来进行的投资。该功能将通过利用专用硬件来实现： 

扩展到边缘

随着企业加大数据生成力度并寻求从中提取商业价值，由人工智能和机器学习驱动的分析和自动化必将作为技术手段被提上日程。 这些正是将从优化基础设施中受益的工作负载类型，但它们目前却最不可能从中获益。

虽然数据中心和公共云目前最有能力利用这一基础设施复兴，但最近扩大所有企业享受高性能硬件优势的能力的举措表明，这一运动将继续下去。 正如技术不再局限于数据中心，而是存在于我们的咖啡壶和智能手机中一样，重新关注硬件优化将使强大的计算能力分布到互联网的边缘，在那里它将提供增强的处理能力和数据来支持基于人工智能的分析。

在我们寻求加速客户在数字化转型的三个阶段中的旅程时，每个企业能否从人工智能和分析中获益是需要解决的挑战之一。 这一挑战最终将通过基础设施复兴得到部分解决。