翻译自——eetimes

大规模部署、管理和编排计算加速芯片并不容易。相反，云提供商的经济权衡更倾向于加速器产品提供的非性能方面，比如操作系统驱动程序。

LiftrInsights在过去一年中一直在跟踪四大基础设施即服务(IaaS)云提供商提供的实例类型和大小:阿里云、亚马逊云服务(AWS)、谷歌云平台(GCP)和微软Azure。

在2019年6月，我们将剩下的少数加速器实例类型包括在内，这些加速器实例类型可以与各种仅使用处理器的实例类型混合匹配。在对四大云服务进行了四分之三的详细的遥测之后，出现了三大趋势。

软件驱动程序影响处理器的选择

在最近的Linley会议上，KevinKrewell在他的演讲中提到了编译器专业知识的重要性。然而，应用程序对加速器硬件的高效使用只是跨云地理管理和编排加速器芯片所需的整个软件解决方案的一部分。

数据中心日益膨胀，运营商正在寻找新方法来加速大量数据驱动的工作负载，从深度学习到自然语言处理。在我们即将到来的数据中心特别项目中，我们将深入研究加速AI模型训练和推断、数据分析和其他分布式应用的敏捷和超聚合数据中心架构。

在排名前四的云服务商中，所有的加速器芯片(无论类型或制造商)在过去的一年里都只连接到英特尔的Xeon处理器上，除了最近在微软Azure上安装了AMD的EPYC。Azure在今年2月率先打破了这一格局，首次生产部署了带有AMD EPYC v2 Rome处理器的AMD Radeon Instinct MI25GPU。

超大规模的挑战是对对不同处理器模型的软件驱动程序支持，所述不同处理器模型运行不同的操作系统发行版本，且版本是针对每个加速器芯片的多个版本。

1.阿里云将其所有加速器与两款Xeon机型配对，即E5-2682 v4 (Broadwell)和白金8163 v5 (Skylake)。

阿里云平台的ecs服务器大多使用intel 至强处理器，而且大多是定制版，包括Platinum(铂金) 8163、Gold(金牌) 6150、Gold(金牌) 6149、E5-2682v4、E5-2680v3、E5-2667v4以及E3-1240v6等CPU。

阿里云正式发布云服务器ECS企业级产品家族，目前已推出面向173种企业应用场景的19款实例。该系列适合在复杂的企业计算环境下，满足对于高性能、高可靠的计算需求。同时阿里云也新发布了该系列产品中采用25G网络与Skylake处理器的全新一代实例，性能持续领先。

推出企业级产品家族面向高标准计算需求

这是阿里云首次将云服务器产品线细分出企业级产品家族，与入门级产品家族相比，这一新家族实例具备更强的计算性能与可靠性，适合于核心生产业务需求的计算。

“我们对于客户场景做了深入体察，基于客户需求而做了产品家族的再次解构与整合。”阿里云云服务器ECS负责人蒋林泉表示。从产品服务的角度而言，阿里云将为客户提供最为广谱的计算能力支持，场景区分之后方便客户选择适合的计算实例。

目前ECS企业级产品家族包含19款实例族，分为通用型(General Purpose Type)、计算性(Compute Type)、内存型(Memory Type)、高主频（High Frequency Compute Type）、本地SSD型（Local SSD Type）、大数据型(Big Data Network Enhancement Type)、GPU计算(GPU Compute Type)、FPGA计算(FPGA Compute Type)等类型，分别适用于包括AI、医疗、视频直播、金融、电商、IoT在内的173个应用场景。

2.AWS将其大多数加速器与Xeon型号的E5-2686 v4配对。也就是说，AWS没有指定大约40%的加速器配置使用的是哪个处理器。

图表 AWS实例规格统计

结合图表，AWS的金牌合作伙伴RightScale发布的，关于其代维的AWS云主机规格统计饼图，我们可以看到1核~2核规格的云主机是主流，占据了近70%的比例。按照常规AWS物理主机的2个Intel Xeon E5 12 core的配置来看，平均每个物理机上应该承载12个左右的云主机数量。而6万台的数据中心应该包含72万台云主机。按照每Availability Zone平均包含3个数据中心算，AWS在每个Region拥有可高质量互通的7.5个6万+的数据中心群，其中可部署45万+的物理机，承载540万+的云主机，这是个非常巨型的解决方案。

AWS数据中心间的网络设计实践

先从下图表看其Region间互联设计，其通过各个Region自有的BGP AS域构建了一个100Gb带宽的环球互联网络，以支撑其全球级服务管理面互通，和AWS BGP AS内的公网IP之间互通流量。相对于公共互联网，有低延时高可用的优势。但对于每个Region内近540万+云主机来说，每个云主机的平均带宽不到24bps。

3.Azure将其大多数加速器与两个Xeon模型配对，即E5-2690的v3 (Haswell)和v4 (Broadwell)代。

4.GCP允许将加速器芯片与广泛的基于Intelxeon的实例类型进行配对，但是我们相信在这种复杂性的背后是一组更简单的广泛部署的配置。

2020年3月，每个云中的加速实例类型的处理器共享

软件驱动会影响加速器的选择

虽然编译器和加速api必须是高性能，但是加速驱动程序必须是稳定可靠才行。超大规模的客户希望看到bug修复、防弹质量保证以及最重要的过程控制方面的快速转变。

在处理器市场中，可靠性、可用性和可服务性(RAS)一直是采用Arm处理器的最大障碍之一。加速器也不例外。确保驱动程序RAS处于超大规模是一个与设计性能编译器截然不同的技能集。它需要时间来发展技能和过程控制来展示一个稳定的行为的历史。

英伟达的86%的实例类型由前四个云服务商提供。这一份额与FPGA(英特尔和Xilinx)、GPU(AMD部分产品和最近的Radeon Instinct)以及云自身的内部设计(谷歌云张量处理单元[TPU]和AWSInferentia)等高度分散的竞争领域形成了鲜明对比。

2020年3月，加速器在阿里云、AWS和Azure上共享实例类型

可用性，RAS影响软件开发工具

在这里，仅仅在加速器的开发工具后面使用性能编译器是不够的。我们假设每个加速器芯片开发团队都有机会接触到相当优秀的编译器开发人员和普通的开发人员工具设计人员。

开发工具必须能够被大量的潜在客户使用，并且必须按照开发人员所期望的那样工作。

Nvidia的CUDA为工具开发者提供了一个灵活的基础，使他们能够跨Nvidia的GPU产品线支持各种各样的开发工具。英伟达在加速器市场的份额在过去一年中略有增长，在前四大云计算中，基于加速器的整体部署增加了近70%。

Azure支持AMD的Radeon Instinct MI25在一个类型家族(NVasv4)中，但只在Windows上，类型家族的每个实例的部分GPU配置是典型的虚拟桌面环境。AMD已经展示了对实际企业桌面环境的强大支持，其先进的GPU虚拟化特性使其GPU在虚拟桌面方面具有竞争力。

只有通过深度学习框架，才能使用内部设计的深度学习加速器。谷歌允许开发人员通过TensorFlow和PyTorch访问其云TPU。AWS允许开发人员通过自己的AWS神经元软件开发工具包(SDK)访问它的“下一层”芯片，AWS已经集成了TensorFlow、PyTorch和MXNet。

AWS在2019年12月开始生产，所以它的历史并不长。然而，自LiftrInsights于2019年6月开始跟踪谷歌的云TPU部署足迹以来，它一直没有改变。

FPGA的部署

云在FPGA策略上是分开的。

Azure提供了一个基于IntelArria10FPGA实例类型(PB)。但是Azure只允许通过一组预先开发的深度学习推断模型来访问这一类型:ResNet50、ResNet152、DenseNet-121、VGG-16和SSD-VGG。Azure在2019年11月将其FPGA实例类型部署到生产中。

阿里云和AWS提供通用FPGA实例类型，并与第三方合作，在应用市场上提供FPGA开发工具和预先开发的应用程序。有两个挑战。首先，FPGA开发技能很少，不像GPU开发工具和深度学习建模框架。其次，FPGA市场应用程序必须比基于GPU的应用程序显示出明显的优势。

阿里云在2020年2月略微减少了英特尔Arria10 FPGA的部署;自2019年3月开始追踪以来，它一直很稳定。在同一时期，阿里云几乎将其XilinxVirtexUltraScale+ FPGA部署增加了一倍。AWS在10月份将其XilinxVirtexUltraScale+ FPGA部署增加了约20%。请记住，这些更改只占全部加速器部署的很小一部分。

顺便提一下，LiftrInsights还没有在四大公共IaaS产品中记录更新的FPGA芯片，也没有记录基于其他深度学习加速器(如GraphcoreColossus)的预先声明的实例类型的部署。

未来会是什么样

全球顶级云提供商正在设计自己的内部深度学习加速器。我们相信像ONNX这样的独立于供应商的机器学习模型格式将成为促进训练和推理芯片设计的关键因素。

AWS和GCP已经将它们自己的设计部署为公共IaaS实例类型。

昆仑+含光800，解决中国缺芯之痛

阿里云在2019年9月首次尝试推出推断加速器——“含光800”，但还没有公开实例类型。阿里巴巴集团最近承诺在未来三年内投资2,800万美元用于半导体和操作系统的开发，并继续建设其数据中心基础设施。

含光800是一款AI芯片，偏重推理。据介绍，1颗含光800的算力相当于10颗GPU，目前基于含光800的AI云服务已在阿里云上线。

官方数据显示，含光800在芯片测试标准平台Resnet 50上的具体分数为：性能78563 IPS，是第二名（15012）5倍；能效比500 IPS/W，是第二名（150）3.3倍。

简单来说，含光800这样的AI芯片是要跟GPU加速的AI芯片竞争的，由于功能更加转移，所以能效会更高，性能更好。

2019年12月百度宣布其昆仑人工智能深度学习加速器将由三星制造。百度还与华为合作，以确保百度的paddle深度学习框架将运行在华为的麒麟(Kirin)服务器处理器上，想必也运行在华为的Ascend系列深度学习加速器上。

它之所以最引人注目，一个是这是李彦宏亲自发布的产品；第二个是2018年“中国芯”事件备受瞩目，芯片的发布自然让人关注。不过，百度芯片发布，却不是要蹭这个热点，从百度AI战略角度来看，芯片是其一定要补齐的一环，而且在做AI芯片上百度无疑是具备先天优势的。

百度昆仑抓住新算力需求

芯片产业的摩尔定律想必大家都不陌生，通俗版的解释是每18个月同等价格的芯片计算能力会翻倍。最近几年在PC和移动等个人芯片已满足大多数计算需求时，关于摩尔定律不再生效的论调也遍地都是。

实际上，传统计算硬件还在发展，只是速率慢了。随着大数据、人工智能的崛起，需要AI运算处理的数据，差不多每24个月就至少增长一倍，建构模型的复杂度是原来的五倍，与之相关，就需要计算能力强大十倍芯片能及时跟上，这一计算能力的提升，需要算法、软件和硬件工艺相互配合共同来完成。

为了应对量级增长的算力需求，百度发布了昆仑AI芯片，参数如下：14nm工艺；260Tops性能；512GB/s内存带宽；100+瓦特功耗。昆仑AI芯片具有高效、低成本和易用三大特征，其针对语音、NLP、图像等专门优化，同等性能下成本降低10倍，支持paddle等多个深度学习框架、编程灵活度高、灵活支持训练和预测。

在IaaS方面，在软件即服务的云中，Facebook正在与开放计算平台(OCP)加速器模块工作组(OAM)合作，开发标准化的培训和推理平台。

OAM培训平台被设计用来容纳大范围的高瓦数、商业深度学习加速器，使用一个可互换的模块，集成了加速器芯片和散热器，包括AMD、Intel/HabanaGraphcore和Nvidia加速器。同样地，OAM推断平台被设计成在一个标准的M.2物理载体中容纳各种各样的小的低功率推断加速器。

Facebook已经设计了自己的Glow编译器，以优化在标准框架(如PyTorch)中开发的推断模型，使之适用于每个特定的基于m2的推断加速器。

开放式基础设施，如OCP的OAM，将使低层云能够更好地与AWS、Azure、GCP和阿里云等巨头正在激烈竞争。

延伸阅读——云服务将迎来最好时代

近几年来，全球各界积极推进数字化、智能化转型，越来越多企业开始部署物联网，并将应用部署在云端，推动云服务呈现高速增长态势。2018年全球云基础设施服务规模778亿美元，2019年同比增长37.6%至1071亿美元，预计到2024年将增长至2840亿美元，年复合增长率为24%，这一数据来自权威调研机构Canalys。

全球云市场亚马逊独领风骚

透过机构数据可以看出，全球云服务市场形成亚马逊与微软双雄格局，而中国云服务市场则形成阿里云与腾讯云两强争霸态势。需要指出的是，自亚马逊在2006年开创性推出AWS云服务后，如今云计算成为全球数字化重要基础设施，无处不在。“在2003年我们决定建立AWS时，没人会想到它会像现在这样迎来迅猛的发展势头，也根本不敢想象它最终会发展到如此可观的规模。”AWS首席执行官Andy Jassy（安迪）曾指出。

作为开创了云计算新时代的亚马逊来说，则受益这一波浪潮，使得AWS市场份额位居全球榜首。2019年来自AWS营收规模达到350亿美元（按照当前汇率换算约2495亿元人民币），同时也是亚马逊核心利润来源。

当然，微软积极迈向云方向转型，尽管与亚马逊还存在一定差距，但竞争实力不可小觑。得益于Azure高速增长，推动微软整体营收不断创出新高，一跃成为全球最具成长性科技巨头，市值高达1.39万亿美元（人民币9.9万亿元），坐上全球科技企业市值冠军宝座。

国内云服务市场形成BAT三强态势

值得一提的是，中国作为全球第二大云服务市场，保持高速增长态势。依据Canalys数据显示：2019年全年中国云服务市场规模107亿美元，相比上年增长63.7%。并表示2020年发展前景向好，主要是疫情结束后，将会有更多应用迁移至云端，而能做出迅速反应支持新老客户的云服务公司将会成为最大赢家。

国内云服务市场，继续以BAT占据主导市场地位，根据权威调研机构Canalys所发布的中国2019年第四季度中国基础云服务市场报告，排名前三的云服务厂商分别是阿里云、腾讯云和百度，他们占据国内超过七成公有云市场份额。