近日，一篇由彭博社發(fā)表的報道引起我們的注意;盡管文中確切消息不多，但谷歌正在利用ARM架構(gòu)打造屬于自己的定制服務(wù)器芯片仍然值得加以重視。說起來這樣的傳聞早已不算新鮮，不過自從2010年谷歌收購ARM服務(wù)器芯片設(shè)計企業(yè)Agnilux之后、傳聞便開始有了一些變成現(xiàn)實的意味。
說到底，谷歌已經(jīng)開發(fā)出自己的交換機設(shè)備(雖然該設(shè)備實際采用的芯片來自第三方采購)而且樂于通過開發(fā)自有設(shè)備對性能及成本加以優(yōu)化。當我們通過交付網(wǎng)站賺取利潤時，盡量提高交付流程的效率就成了我們惟一值得關(guān)注的發(fā)展重點;要想設(shè)計出專門處理網(wǎng)頁這類工作負載相對較小的服務(wù)器方案，低功耗ARM芯片就成了最理想的首選架構(gòu)。除此之外，谷歌旗下還管轄著其它幾套超大規(guī)模工作負載，在這些方面定制處理器同樣能夠帶來重要價值。
在過去幾年中，ARM處理器的生態(tài)系統(tǒng)與處理性能雙雙迎來巨大變化。隨著越來越多企業(yè)開始創(chuàng)建專為服務(wù)器設(shè)計的ARM系統(tǒng)，在芯片上創(chuàng)建定制系統(tǒng)的成本也在一路走低。ARM屬于一套模擬化架構(gòu)，與那些將網(wǎng)絡(luò)等功能全部集成在同一塊芯片上的其它方案完全不同。因此，如今利用ARM及其它元素創(chuàng)建定制芯片從成本角度講要比過去低上許多。
筆者在今年夏季發(fā)表的一篇文章中甚至提到過這種可能性，當時筆者剛剛與AMD公司高管Andrew Feldman在采訪中探討了超大規(guī)模企業(yè)該如何創(chuàng)建自己的定制芯片：
作為AMD公司總經(jīng)理兼企業(yè)副總裁，Andrew Feldman在之前幾個星期中與筆者進行了一系列溝通以解釋這個問題。在他看來，一家企業(yè)有可能在十八個月周期以及三千萬美元預算之內(nèi)利用ARM架構(gòu)打造出完全定制化的芯片方案。他同樣作出比較，稱就在三到四年之前，創(chuàng)建x86服務(wù)器芯片的成本還保持在三億到四億美元之間。顯然在ARM領(lǐng)域，情況變得完全不同。由于任何企業(yè)都可以獲得ARM核心授權(quán)，其中每一家都希望在核心之外找到發(fā)展的差異點(也有些擁有授權(quán)的企業(yè)希望對核心本身進行調(diào)整)，從而打造出擁有更佳I/O能力的芯片或者特定工作負載加速器。最直觀的例子就是Calxeda，這是一款使用ARM核心的高密度服務(wù)器，它所配備的自定義互連體系能夠迅速完成信息在數(shù)百個ARM核心之間的傳輸交互。
因此，當大型數(shù)據(jù)中心在審視ARM所能帶來的發(fā)展機遇時，會發(fā)現(xiàn)這絕不像直接從 Marvell或者Applied Micro直接購買芯片，或者從惠普手中購買Calxeda設(shè)備那樣簡單。根據(jù)Feldman的說法，各大網(wǎng)絡(luò)巨頭都在考慮聯(lián)合開發(fā)ARM芯片、從而借助更高級別的CPU定制成果為自身謀取利益;這樣一來，他們將有能力針對應(yīng)用程序的實際需求作出更徹底的優(yōu)化努力。
與此同時，ARM公司本身也在推動核心發(fā)展、希望滿足服務(wù)器市場對于64位功能的需要;另外，由超大規(guī)模企業(yè)所構(gòu)成的新興服務(wù)器軟件生態(tài)系統(tǒng)也在評估從存儲到數(shù)據(jù)處理的整套指令集方案。值得強調(diào)的是，甚至連AMD公司都已經(jīng)獲得了ARM授權(quán)。
因此，如果谷歌確實在考慮針對特定工作負載開發(fā)定制ARM芯片，那么這種作法其實很有道理。只需要投資數(shù)千萬美元，谷歌就有機會對工作負載進行徹底優(yōu)化、從而幫助自身提升服務(wù)運行速度或者降低服務(wù)交付所帶來的運營成本。如果ARM確實能夠提供模塊化程度更高的可授權(quán)IP核心，我們沒有理由不嘗試使用。在今天通過電子郵件進行交流時，F(xiàn)eldman表示他仍然堅信對于谷歌來說，真正的問題絕不是“是否”、而是“何時”——不過他也懷疑芯片真正面世可能需要三到五年之后。無論如何，要想在未來將可能性轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實，谷歌就需要從現(xiàn)在開始投入到設(shè)計工作當中。
這對于英特爾可能是個重大打擊，根據(jù)彭博社的報道，目前谷歌是芯片巨頭的第五大客戶。但直覺告訴我，谷歌仍然會根據(jù)需要在其硬件設(shè)施當中使用一部分x86芯片。這并不是ARM與英特爾之間一場你死我活的殲滅戰(zhàn)，而更像是一種對計算成本的合理化調(diào)整。
如果我們手中掌握著數(shù)量極為龐大、且都運行著同樣任務(wù)的低成本設(shè)備——正如大家在云計算或者超大規(guī)模企業(yè)當中所看到的情況——那么將所有賭注都押在通用型計算方案身上無疑是種相當保險的決策方式。
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