Erfahren Sie, wie Marvells Dateninfrastruktur‑Silizium Cloud‑Networking, Storage und kundenspezifische Beschleunigung unterstützt — und dadurch schnellere, effizientere Rechenzentren im Hintergrund ermöglicht.
Die meisten Menschen denken bei „Cloud“ nur an Server. In Wirklichkeit ist ein Cloud‑Rechenzentrum ein riesiges System zum schnellen Bewegen, Speichern und Schützen von Daten. Dateninfrastruktur‑Silizium sind die spezialisierten Chips, die diese datenintensiven Aufgaben übernehmen, damit die Haupt‑CPUs nicht dauernd eingespannt sind.
Marvell fokussiert sich auf diese „Zwischen‑Schicht“: die Chips, die Compute mit Netzwerk und Storage verbinden, häufige Rechenaufgaben in Rechenzentren beschleunigen und dafür sorgen, dass alles unter Last vorhersehbar weiterläuft.
Wenn man sich ein Cloud‑Rack von oben nach unten vorstellt, sitzen Marvell‑Bausteine oft:
Das sind keine „Apps“ und keine klassischen „Server“ — es sind die Hardware‑Bausteine, die Tausende von Servern wie einen kohärenten Dienst verhalten lassen.
Solange das Infrastruktur‑Silizium seine Aufgabe erfüllt, bemerkt man es nicht. Seiten laden schneller, Videos puffern weniger und Backups laufen rechtzeitig durch — aber der Nutzer sieht nicht den Netzwerk‑Offload, den Storage‑Controller oder das Switching‑Fabric, das das ermöglicht. Diese Chips reduzieren unauffällig Latenz, entlasten CPU‑Zyklen und machen die Performance konsistenter.
Die Rolle von Marvell lässt sich am einfachsten in drei Bereiche einteilen:
Das ist das „leise“ Silizium, das Cloud‑Dienste an der Oberfläche einfach erscheinen lässt.
Cloud‑Apps wirken "software‑defined", aber die physische Arbeit passiert immer noch in Racks voller Server, Switches und Storage. Mit wachsender Nachfrage können Clouds nicht jeden Task mit General‑Purpose‑CPUs abdecken, ohne harte Grenzen bei Kosten und Effizienz zu erreichen.
KI‑Training und Inference verschieben riesige Datensätze innerhalb des Rechenzentrums. Video‑Streams, Backups, Analytics und SaaS‑Plattformen tragen zu ständiger Hintergrundlast bei. Selbst wenn Compute verfügbar ist, verlagert sich das Nadelöhr häufig aufs schnelle Bewegen, Filtern, Verschlüsseln und Speichern von Daten.
Die meiste Cloud‑Kommunikation berührt nie das öffentliche Internet. Sie verläuft „east–west“ zwischen Diensten: Microservice‑zu‑Microservice‑Aufrufe, Datenbank‑Abfragen, Cache‑Updates, Storage‑Replikation und verteilte KI‑Workloads. Dieser interne Traffic braucht vorhersehbare Latenz und hohen Durchsatz, wodurch Networking‑ und Storage‑Hardware mehr Verarbeitung direkt am Datenpfad übernehmen müssen.
Strom und Platz sind begrenzt. Wenn ein Cloud‑Betreiber Aufgaben wie Paketverarbeitung, Verschlüsselung, Kompression oder Storage‑Checksummen auf dediziertes Silizium auslagern kann, verbringt die CPU weniger Zeit mit Overhead. Das verbessert:
Anstatt nur durch Hinzufügen von mehr General‑Purpose‑Kernen zu skalieren, nutzen Cloud‑Plattformen vermehrt zweckgebundene Chips — Smart NICs/DPUs, Switching‑Silizium, Storage‑Controller und Beschleuniger — um repetitive, volumenstarke Infrastrukturaufgaben zu übernehmen. Das Ergebnis ist eine Cloud, die schneller und günstiger zu betreiben ist, selbst wenn Workloads datenhungriger werden.
Cloud‑Server verbringen überraschend viel Zeit mit „Infrastrukturarbeit“ statt damit, direkt Ihre Anwendung auszuführen. Jedes Paket muss bewegt, inspiziert, protokolliert und manchmal verschlüsselt werden — oft durch die Haupt‑CPU. Netzwerk‑Offload verlagert diese Aufgaben auf spezialisiertes Hardware‑Silizium, weshalb Smart NICs und DPUs in vielen modernen Rechenzentren (inklusive Systemen mit Marvell‑Silizium) auftauchen.
Eine Smart NIC ist eine Netzwerkkarte, die mehr als Basis‑Senden/Empfangen kann. Neben den üblichen Ethernet‑Ports enthält sie zusätzliche Verarbeitung (oft Arm‑Cores und/oder programmierbare Logik), um Netzwerkfunktionen direkt auf der Karte auszuführen.
Eine DPU (Data Processing Unit) geht weiter: Sie ist als dedizierter "Infrastruktur‑Computer" im Server konzipiert. Eine DPU kombiniert typischerweise Hochleistungs‑Networking, mehrere CPU‑Kerne, Hardwarebeschleuniger (Krypto, Paketverarbeitung) und starke Isolationseigenschaften, sodass sie Datenbewegung und Sicherheit ohne Belastung des Host‑CPUs verwalten kann.
Ein praktisches mentales Modell:
Offload‑Ziele sind wiederholbare, volumenstarke Arbeiten, die sonst CPU‑Zyklen von Anwendungen stehlen würden. Häufige Beispiele sind:
Wenn die CPU Networking „betreuen“ muss, kann die Anwendungsperformance je nach Traffic‑Spitzen, lauten Nachbarn oder Sicherheits‑Spitzen schwanken. Offload hilft durch:
Physisch werden DPUs meist als PCIe‑Add‑in‑Karte oder als OCP‑NIC‑Modul geliefert. Sie verbinden sich mit:
Konzeptionell wird die DPU zur „Verkehrs‑Polizistin“ zwischen Netzwerk und Server — sie handhabt Policy, Verschlüsselung und Switching, damit das Host‑OS und die CPUs sich auf das Ausführen von Anwendungen konzentrieren können.
Wenn Sie eine App öffnen oder Daten in die Cloud verschieben, reist Ihre Anfrage normalerweise nicht zu „einem Server“ — sie durchläuft ein Fabric aus Ethernet‑Switches, die Tausende Server verbinden, sodass sie sich wie eine einzige Maschine verhalten.
Die meisten Cloud‑Rechenzentren verwenden ein "Leaf‑Spine"‑Design:
Dieses Design hält Pfade kurz und konsistent — entscheidend für Performance in großem Maßstab.
Zwei Zahlen prägen Nutzererlebnis und Kosten:
Cloud‑Betreiber versuchen, die Latenz stabil zu halten, auch wenn Links ausgelastet sind, und gleichzeitig enorme Traffic‑Volumina zu übertragen.
Ein Ethernet‑Switch‑Chip macht mehr als nur "Pakete weiterleiten". Er muss:
Anbieter wie Marvell bauen Silizium, das diese Aufgaben sehr vorhersehbar bei sehr hohen Geschwindigkeiten erledigt.
Der Wechsel von 25/100G zu 200/400/800G ist nicht nur Zahlenkosmetik. Höhere Geschwindigkeiten können bedeuten:
Das Ergebnis ist ein Datacenter‑Netzwerk, das weniger wie „Kabel“ wirkt und mehr wie geteilte Infrastruktur für beliebige Workloads oben drauf.
Bei Cloud‑Performance denken viele an CPUs und GPUs. Ein großer Teil von „Speed“ (und Zuverlässigkeit) wird jedoch vom Storage‑Silizium entschieden, das zwischen Flash‑Drives und dem Rest des Servers sitzt. Diese Schicht ist typischerweise ein Storage‑Controller — zweckgebaute Chips, die verwalten, wie Daten geschrieben, gelesen, geprüft und wiederhergestellt werden.
Ein Storage‑Controller ist der Verkehrsdirektor für persistente Daten. Er bricht eingehende Writes in handhabbare Blöcke, plant Reads so, dass heiße Daten schnell zurückkommen, und führt ständig Integritätsprüfungen durch, damit beschädigte Bits nicht stillschweigend zu korrupten Dateien werden.
Er erledigt auch die unglamouröse Buchführung, die Storage auf großer Skala vorhersehbar macht: Mapping von logischen Blöcken auf physische Flash‑Standorte, Ausgleich von Wear, damit Laufwerke länger halten, und Stabilisierung der Latenz, wenn viele Anwendungen denselben Storage‑Pool beanspruchen.
NVMe (Non‑Volatile Memory Express) ist ein Protokoll für schnelles Flash‑Storage. Es wurde populär, weil es Overhead reduziert und parallele Queues unterstützt — viele Operationen können gleichzeitig in Arbeit sein, was zu Cloud‑Workloads passt, bei denen tausende kleine Reads/Writes parallel auftreten.
Für Cloud‑Provider geht es bei NVMe nicht nur um Spitzen‑Durchsatz; es geht um konsistent niedrige Latenz unter Last, wodurch Anwendungen reaktionsfähig bleiben.
Moderne Controller integrieren oft Hardware‑Funktionen, die sonst CPU‑Zyklen fressen würden:
Storage ist kein isoliertes Subsystem — es prägt, wie Anwendungen arbeiten:
Kurz gesagt: Storage‑Silizium verwandelt Roh‑Flash in verlässliche, hochdurchsatzfähige Cloud‑Infrastruktur.
Beim Upgrade von Servern tauschen Cloud‑Betreiber nicht nur CPUs. Sie brauchen auch das "Bindeglied", das CPUs ermöglicht, mit Netzwerk‑Karten, Storage und Beschleunigern zu sprechen, ohne das ganze System neu zu entwerfen. Deshalb sind Standards wie PCIe und CXL wichtig: Sie erhalten Interoperabilität, machen Upgrades weniger riskant und helfen Rechenzentren, planbar zu skalieren.
PCIe (Peripheral Component Interconnect Express) ist die Hauptverbindung für Komponenten wie:
Ein hilfreiches Bild: PCIe ist wie das Hinzufügen von Fahrstreifen auf einer Autobahn. Neuere PCIe‑Generationen erhöhen die Geschwindigkeit pro Spur, breitere Links (x8, x16 usw.) fügen Gesamtkapazität hinzu. Für Cloud‑Betreiber beeinflusst das direkt, wie schnell Daten zwischen Compute und den sie versorgenden Geräten fließen können.
Marvell‑Infrastruktur‑Silizium sitzt oft an einem Ende dieser PCIe‑Verbindungen — in einer NIC, DPU, einem Storage‑Controller oder einem switch‑nahen Baustein — daher kann PCIe‑Fähigkeit ein praktischer Begrenzungs‑ oder Ermöglichungsfaktor für Performance‑Upgrades sein.
CXL (Compute Express Link) baut auf der PCIe‑physikalischen Verbindung auf, fügt aber Wege hinzu, wie Geräte Speicher‑ähnliche Ressourcen mit geringerem Overhead teilen können. Einfach gesagt hilft CXL Servern, bestimmte externe Ressourcen (z. B. Speichererweiterungen oder gepoolten Speicher) eher wie eine lokale Erweiterung als wie ein entferntes Gerät zu behandeln.
Der Nutzen ist nicht nur „schneller“. PCIe und CXL ermöglichen:
Konnektivitätsstandards bekommen selten Schlagzeilen, prägen aber stark, wie schnell Clouds bessere Networking‑, Storage‑ und Beschleunigungsoptionen übernehmen können.
„Kundenspezifische Beschleunigung“ bedeutet nicht immer eine riesige GPU am Server. Häufiger heißt es, kleine, spezialisierte Compute‑Blöcke hinzuzufügen, die eine wiederkehrende Aufgabe beschleunigen — damit CPUs sich auf die Anwendung konzentrieren können.
Cloud‑Workloads variieren stark: Ein storage‑lastiger Datenbankknoten hat andere Engpässe als eine Video‑Streaming‑Edge‑Box oder eine Firewall‑Appliance. Zweckgebaute Siliziumlösungen zielen direkt auf diese Engpässe — oft indem eine Funktion in Hardware verlagert wird, sodass sie schneller, konsistenter und mit weniger CPU‑Overhead läuft.
Einige wiederkehrende Kategorien in Rechenzentren sind:
Große Cloud‑Teams beginnen meist mit Profiling: Wo stockt es, und welche Aufgaben wiederholen sich millionenfach pro Sekunde? Dann entscheiden sie, ob sie über eine programmierbare Engine (flexibler) oder fixed‑function‑Blöcke (höhere Effizienz) beschleunigen. Anbieter wie Marvell liefern oft Bausteine — Networking, Security, Storage‑Schnittstellen — sodass das "Kundenspezifische" sich auf die plattformspezifischen Hot‑Paths konzentrieren kann.
Fixed‑Function‑Beschleuniger gewinnen meist bei Leistung pro Watt und Determinismus, sind aber schwerer umzunutzen, wenn sich der Workload ändert. Programmierebare Optionen sind leichter anpassbar, können aber mehr Energie verbrauchen und etwas Performance liegen lassen. Gute Designs mischen beides: flexible Control‑Planes mit Hardware‑Fast‑Paths dort, wo es zählt.
Strom ist oft die echte Grenze in einem Rechenzentrum — nicht die Anzahl der Server, die Sie kaufen können, sondern wie viel Strom Sie liefern und als Wärme abführen können. Wenn eine Anlage ihre Leistungsgrenze erreicht, bleibt nur, pro Watt mehr nützliche Arbeit zu erzielen.
General‑Purpose‑CPUs sind flexibel, aber nicht immer effizient bei repetitiven Infrastrukturaufgaben wie Paketverarbeitung, Verschlüsselung, Storage‑Protokollverarbeitung oder Telemetrie. Zweckspezifisches Infrastruktur‑Silizium (z. B. Smart NICs/DPUs, Switches, Storage‑Controller) führt diese Aufgaben mit weniger Zyklen und weniger verschwendeter Arbeit aus.
Der Energiegewinn ist oft indirekt: Sinkt die CPU‑Auslastung durch Offload, kann dieselbe Workload mit weniger aktiven CPU‑Kernen, niedrigeren Taktraten oder weniger Servern betrieben werden. Das reduziert auch Speicher‑ und PCIe‑Verkehr, was weiter Strom spart.
Jedes Watt wird zu Wärme. Mehr Wärme bedeutet schnellere Lüfter, höheren Kühlmittel‑Flow und strengere Rack‑Planung. Höhere Dichte kann attraktiv sein, aber nur, wenn Sie sie konsistent kühlen können. Deshalb sind Chip‑Wahl und Effizienz wichtiger als reiner Durchsatz: Ein Baustein, der weniger Energie zieht (oder bei hoher Last effizient bleibt), erlaubt es Betreibern, mehr Kapazität in derselben Fläche unterzubringen, ohne Hotspots zu erzeugen.
Effizienzkennzahlen sind marketingtauglich und schwer vergleichbar. Wenn Sie „bessere Leistung pro Watt“ sehen, achten Sie auf:
Glaubwürdige Aussagen koppeln Watt‑Angaben an einen konkreten, reproduzierbaren Workload und zeigen, was sich auf Server‑ oder Rack‑Ebene geändert hat — nicht nur auf dem Datenblatt.
Cloud‑Provider teilen dieselbe physische Hardware zwischen vielen Kunden, daher kann Sicherheit nicht „nachträglich“ hinzugefügt werden. Vieles davon wird auf Chip‑Ebene durchgesetzt — in Smart NICs/DPUs, Netzwerk‑Chips, Ethernet‑Switch‑Silizium und Storage‑Controllern — wo Hardware‑Offload Schutzfunktionen in Leitungsgeschwindigkeit anwenden kann.
Die meisten Infrastruktur‑Chips enthalten eine Hardware Root of Trust: eine kleine, unveränderliche Logik und Schlüssel, die Firmware verifizieren, bevor sonst etwas startet. Mit Secure Boot prüft der Chip kryptografische Signaturen der Firmware (und manchmal des Host‑Boot‑Stacks) und verweigert das Ausführen modifizierten oder unbekannten Codes.
Das ist wichtig, weil ein kompromittierter DPU oder Storage‑Controller „zwischen“ Ihren Servern und dem Netzwerk/Storage‑Fabric sitzen kann. Secure Boot reduziert das Risiko versteckter Persistenz auf dieser Ebene.
Verschlüsselung wird oft direkt im Silizium beschleunigt, damit sie keine CPU‑Zeit frisst:
Weil das inline passiert, muss Sicherheit nicht langsameres Storage‑Networking bedeuten.
Multi‑Tenant‑Clouds benötigen enge Trennung. Infrastruktur‑Chips unterstützen Isolation durch Hardware‑Queues, Memory Protection, Virtual Functions und Policy‑Durchsetzung — sodass Traffic oder Storage‑Anfragen eines Tenants nicht in die eines anderen hineinschnüffeln können. Das ist besonders wichtig, wenn DPUs virtuelles Networking handhaben oder PCIe‑Geräte über Workloads geteilt werden.
Zuverlässigkeit ist nicht nur „keine Fehler“ — es ist schnelleres Erkennen und Wiederherstellen. Viele Designs für Dateninfrastruktur‑Silizium beinhalten Telemetrie‑Zähler, Fehlerberichte, Packet‑Tracing‑Haken und Health‑Metriken, die Cloud‑Teams in Monitoring‑Systeme einspeisen können. Wenn etwas schiefgeht (Drops, Latenzspitzen, Link‑Fehler, Retry‑Stürme), helfen diese eingebauten Signale, die Fehlerursache schneller zwischen Ethernet‑Switching, DPU oder Storage‑Controller zu lokalisieren — was die Mean‑Time‑to‑Resolution senkt und die Uptime verbessert.
Stellen Sie sich eine einfache Aktion vor: Sie öffnen eine Shopping‑App und tippen auf „Bestellverlauf anzeigen“. Diese einzige Anfrage durchläuft mehrere Systeme — und jeder Schritt bietet Potenzial für Verzögerung.
Ihre Anfrage trifft am Cloud‑Edge und Load Balancer ein. Das Paket wird an einen gesunden Anwendungsserver geroutet.
Es erreicht den Application‑Host. Traditionell erledigt die Host‑CPU viel „Plumbing“: Verschlüsselung, Firewall‑Regeln, virtuelles Networking und Queue‑Management.
Die App fragt eine Datenbank ab. Die Anfrage muss durchs Rechenzentrumsnetzwerk zu einem DB‑Cluster gelangen und Daten aus dem Storage holen.
Die Antwort läuft auf demselben Weg zurück. Ergebnisse werden verpackt, verschlüsselt und an Ihr Telefon gesendet.
Smart NICs/DPUs und spezialisiertes Infrastruktur‑Silizium (inkl. Lösungen von Anbietern wie Marvell) verlagern wiederholbare Arbeit weg von General‑Purpose‑CPUs:
Cloud‑Betreiber wählen Infrastruktur‑Chips nicht, weil sie abstrakt „schneller“ sind — sie wählen sie, wenn die Arbeit groß, repetitiv und sinnvoll in Hardware umzusetzen ist. Spezialisiertes Silizium ist besonders wertvoll bei hoher Stückzahl (Millionen ähnlicher Anfragen), wenn Performance vorhersehbar ist und kleine Effizienzgewinne sich fleet‑weit auszahlen.
Teams ordnen ihre größten Engpässe spezifischen Funktionen zu: Paketverarbeitung und Sicherheit im Netzwerkpfad, Storage‑Translation und Datenschutz im I/O‑Pfad oder Kompression/Krypto/AI‑Primitives in Beschleunigungsblöcken. Eine Kernfrage ist, ob die Aufgabe ausgelagert werden kann, ohne das Software‑Modell zu brechen. Wenn Ihre Plattform auf bestimmte Linux‑Features, virtuelles Switching oder Storage‑Semantik angewiesen ist, muss der Chip dazu passen.
Fragen Sie nach Klarheit zu:
Benchmarks sind nur nützlich, wenn sie Produktion abbilden: reale Paketmischungen, reale Queue‑Tiefen und realistische Mandanten‑Isolation. Strom wird als „Arbeit pro Watt“ bewertet, nicht als Peak‑Durchsatz — besonders wenn Racks power‑capped sind.
Integrationsaufwand entscheidet oft. Ein Chip, der auf dem Papier 10% besser ist, kann gegen einen verlieren, der leichter zu provisionieren, zu überwachen und großflächig zu patchen ist.
Cloud‑Teams reduzieren Risiko, indem sie Standards priorisieren (Ethernet, NVMe, PCIe/CXL), gut dokumentierte APIs und interoperable Management‑Tools. Selbst bei Nutzung von Vendor‑Features (inkl. denen von Marvell und Mitbewerbern) versuchen sie, höhere Kontroll‑Ebenen portabel zu halten, sodass Hardware wechseln kann, ohne die gesamte Plattform umzubauen.
Das gleiche Prinzip gilt auf Software‑Seite: Wenn Sie Dienste bauen, die auf dieser Infrastruktur laufen sollen, hilft es, Architekturen portabel zu halten. Plattformen wie Koder.ai können Prototyping und Iteration von Web‑Backends (Go + PostgreSQL) und React‑Frontends über einen chat‑gesteuerten Workflow beschleunigen und erlauben trotzdem, Quellcode zu exportieren und deployments an eigene Cloud‑ und Compliance‑Anforderungen anzupassen.
Infrastruktur‑Silizium wandelt sich von „nice‑to‑have“ Beschleunigung zur Basistechnik. Da immer mehr Dienste latenzsensitiv werden (KI‑Inference, Echtzeit‑Analytics, Sicherheitsinspektion), werden Chips, die Networking, Storage und Datenbewegung effizient handhaben, genauso wichtig wie CPUs.
Höhere Bandbreiten sind keine Sonderklasse mehr — sie werden erwartet. Das treibt Ethernet‑Switching, Paketverarbeitung sowie DPUs und Smart NICs zu schnelleren Ports, niedrigerer Latenz und besserer Staukontrolle. Anbieter wie Marvell konkurrieren weiterhin darum, wie viel Arbeit in Hardware (Verschlüsselung, Telemetrie, virtuelles Switching) ausgelagert werden kann, ohne die Betriebskomplexität zu erhöhen.
PCIe und CXL ermöglichen immer mehr Disaggregation: Memory und Beschleuniger poolen, sodass Racks je nach Workload „komponiert“ werden können. Die Chance für Silizium liegt nicht nur in der CXL‑PHY, sondern in Controllern, Switching und Firmware, die gepoolte Ressourcen vorhersehbar, sicher und beobachtbar machen.
Große Anbieter wollen Differenzierung und engere Integration über Networking‑Chips, Data‑Center‑Storage‑Controller und kundenspezifische Beschleuniger. Erwarten Sie mehr Semi‑Custom‑Programme, in denen ein Standardbaustein (SerDes, Ethernet‑Switching, NVMe) mit plattformspezifischen Features, Bereitstellungs‑Tools und langen Support‑Fenstern kombiniert wird.
Leistung pro Watt wird das Schlagwort sein, besonders wenn Power‑Caps das Wachstum begrenzen. Sicherheitsfeatures wandern näher an den Datenpfad (inline‑Verschlüsselung, Secure Boot, Attestation). Schließlich werden Upgrade‑Pfade wichtig: Können Sie neue Bandbreiten, CXL‑Revisionen oder Offload‑Features übernehmen, ohne die ganze Plattform neu zu designen oder die Kompatibilität mit bestehenden Racks zu brechen?
Marvell konzentriert sich hauptsächlich auf die "Datenpfad"‑Schicht in Cloud‑Rechenzentren: Networking (NICs/DPUs, Switch‑Silizium), Storage‑Controller (NVMe und verwandte Funktionen) und spezialisierte Beschleuniger‑Blöcke (Krypto, Paketverarbeitung, Kompression, Telemetrie). Das Ziel ist, Daten skaliert zu bewegen, zu schützen und zu verwalten, ohne die Haupt‑CPUs zu belasten.
Weil General‑Purpose‑CPUs zwar flexibel, aber ineffizient bei repetitiven, volumenstarken Infrastrukturaufgaben sind — etwa Paketverarbeitung, Verschlüsselung und Storage‑Protokolle. Diese Aufgaben auf dediziertes Silizium auszulagern verbessert:
Eine Smart NIC ist eine Netzwerkkarte, die mehr als nur Senden/Empfangen kann — sie enthält zusätzliche Rechenressourcen (oft Arm‑Cores oder programmierbare Logik), um Netzwerkfunktionen auf der Karte auszuführen. Ein DPU geht einen Schritt weiter: Er wirkt wie ein dedizierter "Infrastruktur‑Computer" im Server, kombiniert Hochleistungs‑Netzwerkfunktionen, mehrere CPU‑Kerne, Hardwarebeschleuniger (Krypto, Paketverarbeitung) und Isolationseigenschaften, sodass Datenbewegung und Sicherheit ohne Belastung des Host‑CPUs gemanagt werden können.
Typische Offloads umfassen:
Das reduziert die CPU‑Last und stabilisiert die Latenz unter Last.
Der größte Teil des Verkehrs findet „east–west“ im Rechenzentrum statt: Service‑zu‑Service‑Aufrufe, Storage‑Replikation, Datenbank‑/Cache‑Traffic und verteilte KI‑Workloads. Dieser interne Verkehr benötigt vorhersehbare Latenz und hohen Durchsatz, weshalb mehr Verarbeitung in NICs/DPUs und Switch‑Silizium verlagert wird, um die Leistung bei großer Skalierung konstant zu halten.
Die meisten Hyperscale‑Rechenzentren nutzen eine Leaf‑Spine (ToR + Spine)‑Topologie:
Switch‑Silizium muss Pakete weiterleiten, Burst‑Pufferung betreiben, QoS durchsetzen und Telemetrie liefern — alles in Leitungsgeschwindigkeit.
Ein Storage‑Controller sitzt zwischen Flash und dem Rest des Systems und erledigt die Arbeit, die Storage schnell und zuverlässig macht:
Viele Controller beschleunigen außerdem , und , sodass Storage nicht die Host‑CPU monopolisiert.
NVMe wurde für Flash konzipiert: es reduziert Overhead und unterstützt hohe Parallelität (viele Queues und viele gleichzeitige Operationen). In Cloud‑Umgebungen ist der Vorteil oft konsequent niedrige Latenz unter Last, nicht nur Spitzen‑Durchsatz — besonders wenn Tausende kleiner I/O‑Operationen gleichzeitig an Shared‑Storage gestellt werden.
PCIe ist die interne Hochgeschwindigkeits‑Verbindung für NICs, DPUs, SSDs, GPUs und Beschleuniger. CXL nutzt die gleiche physische Ebene, fügt aber effizientere Mechanismen hinzu, um Speicher‑ähnliche Ressourcen zu teilen.
Praktisch ermöglichen PCIe/CXL:
Fragt nach Nachweisen, die zu realistischen Workloads und Betriebsanforderungen passen:
Weil spezialisiertes Silizium dort den größten Nutzen bringt, wo Arbeit groß, repetitiv und bei Skalierung wirtschaftlich ist (Millionen ähnlicher Anfragen). Es lohnt sich, wenn Performance vorhersehbar ist und kleine Effizienzgewinne sich über ganze Flotten aufsummieren.
Teams beginnen beim Workload, nicht beim Datenblatt: Welche Engpässe gibt es? Kann die Aufgabe ausgelagert werden, ohne das Software‑Modell zu brechen? Kompatibilität mit Linux‑Features, virtuellem Switching oder Storage‑Semantik ist hier entscheidend.
Erwartungen:
Beim Bewerten neuer Teile achten Sie auf Leistung pro Watt, Sicherheitsfunktionen nahe am Datenpfad (inline‑Verschlüsselung, Secure Boot) und Upgrade‑Pfad ohne kompletten Plattform‑Redesign.
Integrationsaufwand ist oft entscheidender als rohe Performance.
