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1、白皮书借助 IP 满足中国不断演变的云呼叫中心技术需求Scott Durrant，新思科技云业务营销经理序言自从云计算技术在将近 20 年前推出以来，应用和计算资源不断从企业数据中心向云环境持续迁移。IT 基础架构向云端的迁移仍在继续，而据 Gartner 预测，到 2025 年，将有 80%的企业关停传统数据中心，同时，其物理基础架构将完全依赖云提供商而运行（图 1）。随着这一转变的推进，云服务提供商将面临在超大规模云环境中不断提高性能、扩展性和安全性的挑战。为达到所需的服务水平，这些超大规模云服务提供商采用一些工具，包括：增强计算、网络和存储基础架构 用于实现可视化计算和人工智能的新技术

2、将某些云服务前移到网络边缘图 1：向云基础架构过渡本文将探讨中国片上系统(SoC)开发人员在满足现代云基础架构需求方面所面临的一些挑战，以及可用于开发高效 SoC 解决方案的工具与技术。将关停传统数据中心的企业受访对象的比例资料来源：Gartner（2019年2月）保留所有权利当前2025推动云计算发展的主要趋势推动当前云计算市场发展的主要趋势有三个，而每个趋势都给 SoC 设计人员提出了挑战：云数据快速增长 无处不在地使用人工智能提取数据的含义 云服务向网络边缘扩展我们将在下文依次讨论每一项挑战。云数据的快速增长云数据正以指数级不断增长。受互连设备数量快速增长，流视频、社交媒体上共享的内容日

3、益增多、在线增强现实和虚拟现实(AR/VR)体验以及 5G 无线网络的推动，IDC 预计，从 2020 年至 2025 年，云数据的数量将增长 3 倍。（图 2）图 2：2010-2025 年的全球互联网数据增长数据的增长给 SoC 开发人员带来了几个新的挑战，他们需要在两个方面快速而且有效地搬运大量数据：服务器之间以及服务器内部（即服务器内部设备之间）。这些挑战包括：提高每瓦特的性能，在现有功率/热量范围内增强计算能力 为设备间的数据访问提供高速、一致的芯片接口 在数据中心内部和之间提供低延时的高速联网 提供创新的存储方案，以增加容量并使数据更靠近处理器 保护数据机密性、完整性和可用性广泛使

4、用人工智能提取数据含义云计算的第二个主要趋势是云环境中收集、存储和处理的数据迅速增多。由于数据量大，用于分析和提取数据含义的传统机制已不再能够满足需求。相反，企业纷纷利用人工智能(AI)工具分析数据，包括Web搜索、语言翻译、电子邮件过滤、产品推荐和语音助手等应用。为了促进将人工智能应用于众多服务中，云服务提供商纷纷在云端部署人工智能加速器。据估计，到 2023 年，大多数云服务器都将包含人工智能加速器。1 全球数据的年增长规模180160140120100806040200Zetabytes201020112012201320142015201620172018201920202021202

5、2202320242025175 ZB资料来源：Seagate 赞助的2025 年的数据时代调研，数据来自 IDC全球数据报告。2018 年 11 月要从云端收集并存储的大量数据中有效获取价值，需要对 SoC 和云基础架构进行多项增强，包括：采用高能力、高性能的人工智能加速器进行基于机器的数据分析 利用高带宽内存/数据接口为人工智能加速器提供数据 通过高速、低延时的加速器互连实现人工智能加速器的扩展和数据传输向网络边缘扩展云数据增长的驱动因素之一是连接到云端的物联网设备激增。这些设备中有许多对延时敏感的应用，包括汽车控制系统、图像和语音识别与应答系统、流视频以及增强和虚拟现实应用。为了满足这些

6、应用的最低时延要求，设计人员在边缘的分布式网络中将相关数据和数据处理能力部署到更靠近使用点的位置。随着云的扩展以满足边缘计算需求，SoC 开发人员必须满足边缘计算的新要求，包括：支持日益增多的机器间通信 亚毫秒级应用延时 在远程数据中心的功率限制和可变环境条件下运行 AR/VR 和其它可视化计算应用的加速器针对每个云数据中心市场的专项增强前文所述的挑战可通过增强云计算的六个主要功能领域而解决（图 3）：计算服务器 网络基础架构设备 存储系统 可视化计算解决方案 电信边缘基础架构设备 人工智能/机器学习(AI/ML)加速器服务器网络存储 增强高密度和边缘环境的功率效率 采用更快的接口进行数据传输