Технологии никогда не стоят на месте, и инновации в области компьютерных чипов не являются исключением. Пришло время пересмотреть стратегические дорожные карты ИТ-отделов с учетом грядущих изменений, пишет на портале InformationWeek Мэри Шеклет, президент консалтинговой компании Transworld Data.
Пятьдесят восемь лет назад Гордон Мур из компании Fairchild Semiconductor, который впоследствии стал одним из основателей Intel, сформулировал знаменитый закон Мура. Этот закон предсказывал, что количество транзисторов в интегральной схеме будет удваиваться каждые два года. В 1965 г. это казалось пугающим. Но установленная Муром планка с тех пор определяет развитие полупроводниковой промышленности, а постоянный рост мощности микросхем способствует непрерывному прогрессу в области вычислительной техники и ИТ.
CIO обычно держат ухо востро, когда речь заходит о развитии полупроводников, потому что они стимулируют развитие аппаратного и программного обеспечения, а также новых бизнес-возможностей, которые ИТ-лидеры должны планировать и готовить.
В 2023 г. эти планирование и подготовка ничем не отличаются от предыдущих лет. Новые разработки чипов, информация о которых только появляется в Сети, приведут к новому витку ИТ-инноваций, которые должны быть внесены в дорожные карты ИТ.
Вот некоторые из последних инноваций в области чипов и то, что они предвещают для ИТ.
Более быстрая параллельная обработка в дата-центре
Спрос предприятий на специальные процессоры обработки данных (data processing unit, DPU) растет, и не случайно. Все больше ИТ-нагрузок переходит в сферу аналитики и обработки больших данных, что требует параллельных вычислений, способных одновременно работать с множеством различных потоков данных.
DPU разгружает центральный процессор (CPU), распределяя нагрузку с одного CPU на множество различных «мини-CPU», которые встроены в схемы DPU. Каждый DPU содержит CPU, контроллер сетевого интерфейса (NIC) и программируемые движки данных. DPU предназначен для эффективной обработки сетевых пакетов, запросов на хранение данных и аналитических запросов. Его механизмы ускорения обработки данных предназначены для параллельной обработки, что является необходимым условием, если вы собираетесь обрабатывать большое количество неструктурированных больших данных.
По мере того как в дата-центрах будет устанавливаться все больше DPU, нагрузки на CPU станут более распределенными, и будет выполняться параллельная обработка. В результате дата-центр сможет обрабатывать больше данных, особенно больших и неструктурированных. DPU предоставят дата-центрам новые мощности для обработки данных, но они также заставят пересмотреть архитектуру вычислений, которая станет более децентрализованной, даже в самом дата-центре.
С точки зрения аппаратного, программного и бюджетного обеспечения, внедрение DPU, скорее всего, потребует модернизации, которая должна быть учтена в ИТ-бюджете, наряду с объяснением причин необходимости модернизации. Операционному ИТ-персоналу, вероятно, потребуется обучение, чтобы он мог запускать и поддерживать архитектуры с параллельной обработкой. Эволюция DPU не останется незамеченной и для ИТ-вендоров. Все больше поставщиков программных пакетов, вероятно, будут добавлять в свои предложения расширенную аналитику и даже обработку больших данных.
Устойчивая, энергоэффективная обработка данных
Сегодня на долю дата-центров приходится 2% от общего объема выбросов углекислого газа в США. Примечательно, что когда правительственный или отраслевой мандат на прогресс в области экологической устойчивости предъявляется компаниям в качестве условия получения контракта, руководители и CIO этих компаний в первую очередь обращают внимание на дата-центры обработки данных как на самый простой способ продемонстрировать прогресс в сокращении углеродного следа.
Недавний переход на чипы ARM (Acorn RISC Machines) — один из примеров того, как снижающие энергопотребление чипы находят применение в серверах дата-центров. Так, Amazon в настоящее время использует
CIO, несомненно, будут использовать фактор экономии энергии в расчетах окупаемости инвестиций, когда они будут приводить финансовым и генеральным директорам аргументы в пользу модернизации серверов.
Более надежные мобильные вычисления
Технология «система на кристалле» (SOC) сделает мобильные вычисления более мощными, чем когда-либо.
Выход чипов M1 и M2 от Apple ознаменовал новую эру единого чипа, содержащего как CPU, так и графический процессор (GPU), вместо традиционной двухчиповой компоновки (отдельные чипы CPU и GPU), которую используют в мобильных устройствах.
Возможность объединить CPU и GPU на одном SOC способствует более тесному взаимодействию CPU-GPU, при этом оба процессора используют одну и ту же память. В результате скорость обработки данных увеличивается экспоненциально.
Появление все более мощных мобильных устройств будет продолжать приводить к увеличению мощности и повсеместному распространению периферийных вычислений. С архитектурной точки зрения ИТ должны быть готовы к этому. Это означает больше сетей нулевого доверия и выше уровень безопасности на конечных точках корпоративной периферии, увеличение числа приложений, разрабатываемых для мобильных вычислений, и принятие важных решений о том, какой объем данных будет храниться на мобильных устройствах, а не в облаках или дата-центрах.
IoT-подключение может уменьшить затраты и проблемы безопасности
Разработанный в 2019 г. протокол IoT Matter позволяет смартфонам, датчикам и другим устройствам Интернета вещей от различных производителей взаимодействовать и осуществлять перекрестную связь в автономном режиме в закрытых помещениях, таких как дом или завод. Другими словами, этим устройствам не требуется доступ в Интернет для перекрестного взаимодействия. С помощью Matter они могут обмениваться данными внутри сети через Ethernet, Wi-Fi, Thread или Bluetooth.
Протокол Matter потенциально может сэкономить деньги компаний, которые они сейчас тратят на облачные и интернет-услуги. Кроме того, с помощью Matter можно повысить защищенность периферии, поскольку IoT-устройства работают вместе в автономном режиме, без доступа в Интернет.
Экономия затрат и потенциал безопасности должны помочь ИТ-руководителям в получении бюджета на обновление до Matter-совместимых устройств и конечных точек.
Чипы для искусственного интеллекта
Microsoft разрабатывает свой собственный ИИ-чип, который будет реализовывать технологию, лежащую в основе ИИ-чатботов, таких как ChatGPT. Amazon, Google и другие компании также разрабатывают свои собственные ИИ-чипы. Эти чипы предназначены для работы в приложениях ИИ, таких как машинное обучение, которое зависит от быстрого распознавания шаблонов данных для обучения.
ИИ уже включен в дорожные карты ИТ. Новые разработки чипов только ускорят его внедрение.
Однако ИТ-специалистам необходимо подумать и о других вопросах. Какое влияние ИИ может оказать на бизнес? Какие бизнес-процессы (или ИТ-процессы) будут затронуты в первую очередь? Потребуется ли обучение новым бизнес/ИТ-процессам? А как насчет самих чипов и технологий ИИ? Есть ли у ИТ-отдела (и/или бизнеса) таланты для разработки моделей МО и обучения приложений ИИ?
Все это должно быть пунктами дорожной карты ИТ-отдела.
