Dowiedz się, jak układy infrastruktury danych Marvell wspierają sieci, pamięć i niestandardowe przyspieszenia w chmurze — przyspieszając i upraszczając centra danych za kulisami.
Większość osób myśli, że „chmura” to po prostu serwery. W rzeczywistości centrum danych chmury to ogromny system do przesyłania, przechowywania i ochrony danych z dużą prędkością. Układy scalone infrastruktury danych to zestaw wyspecjalizowanych chipów, które wykonują te pracochłonne zadania, by główne CPU nie musiały się nimi zajmować.
Marvell koncentruje się na tej „warstwie pośredniej”: układach, które łączą obliczenia z siecią i pamięcią, przyspieszają typowe zadania centrów danych i utrzymują przepływ danych przewidywalnym przy dużym obciążeniu.
Jeśli wyobrazisz sobie szafę serwerową od góry do dołu, urządzenia Marvell często znajdują się:
To nie są „aplikacje” ani zwykłe „serwery” — to elementy sprzętowe, które pozwalają tysiącom serwerów zachowywać się jak jedna spójna usługa.
Gdy układy infrastruktury wykonują swoją pracę, nie zauważasz ich istnienia. Strony ładują się szybciej, wideo buforuje mniej, a kopie zapasowe kończą się na czas — ale użytkownik nigdy nie widzi silnika odciążającego sieć, kontrolera pamięci ani struktury przełączającej, które to umożliwiają. Te chipy dyskretnie zmniejszają opóźnienia, zwalniają rdzenie CPU i czynią wydajność bardziej przewidywalną.
Rola Marvell najłatwiej podzielić na trzy obszary:
To „dyskretny” silikon, który sprawia, że usługi chmurowe wydają się proste z zewnątrz.
Aplikacje chmurowe wydają się „zdefiniowane programowo”, ale fizyczna praca nadal odbywa się w szafach pełnych serwerów, przełączników i pamięci. W miarę wzrostu zapotrzebowania chmury nie mogą polegać na ogólnych CPU do każdego zadania bez osiągnięcia ostrych ograniczeń kosztu i efektywności.
Trening i wnioskowanie AI przenoszą ogromne zestawy danych w centrum danych. Strumienie wideo, kopie zapasowe, analityka i platformy SaaS dodają stałe obciążenie w tle. Nawet gdy dostępne są zasoby obliczeniowe, wąskie gardło często przesuwa się do szybkiego przesyłania, filtrowania, szyfrowania i przechowywania danych.
Większość ruchu chmurowego nigdy nie trafia do publicznego internetu. Podróżuje „east–west” między usługami: wywołania mikroserwisów, odczyty z baz, aktualizacje cache, replikacja pamięci i rozproszone zadania AI. Ten wewnętrzny ruch wymaga przewidywalnego opóźnienia i dużej przepustowości, co wymusza większe przetwarzanie blisko ścieżki danych.
Moc i przestrzeń nie są nieskończone. Jeśli dostawca chmury może odciążyć zadania takie jak przetwarzanie pakietów, szyfrowanie, kompresja czy sumy kontrolne pamięci na dedykowanym silikonie, CPU poświęca mniej czasu na narzut. To poprawia:
Zamiast skalować się przez dokładać więcej rdzeni ogólnego przeznaczenia, platformy chmurowe coraz częściej używają układów celowych — Smart NIC/DPUs, układów przełączających, kontrolerów pamięci i akceleratorów — do obsługi powtarzalnych, dużych zadań infrastrukturalnych. Efekt: chmura szybsza i tańsza w utrzymaniu, nawet gdy obciążenia są bardziej data‑intensywne.
Serwery chmurowe poświęcają zaskakująco dużo czasu na „pracę infrastrukturalną” zamiast uruchamianie twojej aplikacji. Każdy pakiet trzeba przesunąć, sprawdzić, zarejestrować i czasem zaszyfrować — często przez główny CPU. Odciążenie sieci przenosi te obowiązki na wyspecjalizowany sprzęt; tutaj pojawiają się Smart NIC i DPU w wielu nowoczesnych data center (w tym systemach z układami Marvell).
Smart NIC to karta sieciowa, która robi więcej niż podstawowe wysyłanie/odbieranie. Oprócz portów Ethernet zawiera dodatkowe zasoby obliczeniowe (często rdzenie Arm i/lub programowalną logikę), by wykonywać funkcje sieciowe na samej karcie.
DPU (Data Processing Unit) idzie krok dalej: jest zaprojektowane jako dedykowany „komputer infrastrukturalny” wewnątrz serwera. DPU łączy zwykle wysokowydajną sieć, wiele rdzeni CPU, akceleratory sprzętowe (krypto, przetwarzanie pakietów) i mechanizmy izolacji, by zarządzać ruchem i bezpieczeństwem bez obciążania hosta.
Praktyczny model myślowy:
Cele offloadu to powtarzalne, duże obciążenia, które zabierałyby cykle CPU od aplikacji. Typowe przykłady:
Gdy CPU „pilnuje” sieci, wydajność aplikacji może skakać zależnie od szczytów ruchu, hałaśliwych sąsiadów czy nagłych prac bezpieczeństwa. Offload pomaga przez:
Fizycznie DPUs zwykle pojawiają się jako karta PCIe lub moduł OCP NIC. Łączą się z:
Konceptualnie DPU staje się "ruchowym policjantem" między siecią a serwerem — zarządza polityką, szyfrowaniem i przełączaniem, aby OS hosta i CPU mogły skupić się na aplikacjach.
Gdy otwierasz aplikację lub przenosisz dane do chmury, twoje żądanie rzadko trafia do „jednego serwera” — przechodzi przez tkaninę przełączników Ethernet łączących tysiące serwerów jak jedno wielkie urządzenie.
Większość centrów danych używa projektu "leaf-spine":
Taki projekt utrzymuje krótkie i spójne ścieżki, co jest kluczowe dla wydajności na dużą skalę.
Dwie wartości kształtują doświadczenie użytkownika i koszty:
Operatorzy chmurowi dążą do utrzymania stabilnych opóźnień nawet przy obciążonych łączach, jednocześnie przesyłając ogromne ilości ruchu.
Układ przełącznika Ethernet robi więcej niż „przekazywać pakiety”. Musi:
Dostawcy tacy jak Marvell budują układy koncentrujące się na wykonywaniu tych zadań przewidywalnie i przy bardzo wysokich prędkościach.
Przejście z 25/100G na 200/400/800G to nie tylko gra liczb. Wyższe prędkości oznaczają:
Efekt to sieć centrum danych, która mniej przypomina "zestaw kabli", a bardziej wspólną infrastrukturę dla wszystkich obciążeń.
Kiedy mówimy o wydajności chmury, często wyobrażamy sobie CPU i GPU. Jednak ogromna część "szybkości" (i niezawodności) zależy od układów pamięci masowej między dyskami flash a resztą serwera. Ta warstwa to zwykle kontroler pamięci — dedykowane chipy zarządzające zapisem, odczytem, kontrolą integralności i odzyskiwaniem danych.
Kontroler pamięci to dyrygent dla danych trwałych. Dzieli przychodzące zapisy na zarządzalne kawałki, planuje odczyty tak, aby gorące dane wracały szybko, i stale przeprowadza kontrole integralności, by uszkodzone bity nie stały się cichymi błędami w plikach.
Obsługuje też nudne księgowe zadania, które sprawiają, że pamięć jest przewidywalna na dużą skalę: mapowanie bloków logicznych na fizyczne lokacje flash, wyrównywanie zużycia, i utrzymywanie stabilnych opóźnień przy dużej liczbie aplikacji korzystających z tej samej puli.
NVMe (Non-Volatile Memory Express) to protokół zaprojektowany dla szybkiej pamięci flash. Stał się powszechny, ponieważ zmniejsza narzut i wspiera równoległe kolejki żądań — co oznacza, że wiele operacji może być realizowanych jednocześnie, co pasuje do chmurowych obciążeń, gdzie tysiące małych odczytów/zapisów zachodzą równolegle.
Dla dostawców chmury NVMe to nie tylko szczytowa przepustowość; to stałe niskie opóźnienia pod obciążeniem, które utrzymują responsywność aplikacji.
Nowoczesne kontrolery często zawierają funkcje sprzętowe, które inaczej zjadałyby cykle CPU:
Pamięć nie jest subsystemem izolowanym — kształtuje zachowanie aplikacji:
Krótko mówiąc, silikon pamięci zamienia surowe flash w niezawodną, wysoko-przepustową infrastrukturę chmurową.
Gdy dostawcy chmury modernizują serwery, nie wystarczy wymienić tylko CPU. Potrzebne jest też "tkliwość" — łącza, które pozwalają CPU rozmawiać z kartami sieciowymi, pamięcią i akceleratorami bez przebudowy całej platformy. Dlatego standardy takie jak PCIe i CXL mają znaczenie: utrzymują interoperacyjność, ułatwiają aktualizacje i pomagają centrom danych skalować w przewidywalny sposób.
PCIe (Peripheral Component Interconnect Express) to główne wewnętrzne łącze do podłączania:
Przydatny model: PCIe to dodawanie pasów do autostrady. Nowsze generacje zwiększają prędkość na pas, a szersze linki (x8, x16) dodają łączną przepustowość. Dla operatorów chmury wpływa to bezpośrednio na to, jak szybko dane przepływają między obliczeniami a urządzeniami które je obsługują.
Układy infrastrukturalne Marvell często siedzą na jednym końcu tych połączeń — wewnątrz NIC, DPU, kontrolera pamięci lub komponentu przyległego do przełącznika — dlatego możliwości PCIe mogą być praktycznym ogranicznikiem (lub akceleratorem) dla aktualizacji wydajności.
CXL (Compute Express Link) buduje na fizycznym łączu PCIe, ale dodaje nowe sposoby współdzielenia zasobów pamięciopodobnych przy niższym narzucie. W prostych słowach: CXL pomaga serwerom traktować pewne zewnętrzne zasoby (np. rozszerzenie pamięci lub pulę pamięci) bardziej jak lokalne rozszerzenie zamiast odległego urządzenia.
Korzyści to nie tylko „szybciej”. PCIe i CXL umożliwiają:
Standardy łączności nie trafiają na pierwsze strony, ale mocno wpływają na tempo przyjmowania lepszych sieci, pamięci i akceleracji.
„Niestandardowa akceleracja” w infrastrukturze chmurowej nie zawsze oznacza ogromne GPU. Częściej chodzi o dodanie małych, wyspecjalizowanych bloków obliczeniowych przyspieszających jedno powtarzalne zadanie — aby CPU mogły skupić się na logice aplikacji.
Obciążenia chmurowe są różne: węzeł z dużą liczbą zapisów ma inne wąskie gardło niż brzegowy serwer do streamingu wideo czy urządzenie zaporowe. Układy celowe adresują te wąskie gardła bezpośrednio — często przenosząc funkcję do sprzętu, żeby działała szybciej, bardziej przewidywalnie i z mniejszym narzutem CPU.
Kilka praktycznych kategorii powtarza się w centrach danych:
Duże zespoły chmurowe zwykle zaczynają od profilowania: gdzie żądania się zatrzymują i jakie zadania powtarzają się miliony razy na sekundę? Potem decydują, czy akcelerować przez programowalny silnik (bardziej adaptowalny) czy bloki fixed‑function (najwyższa efektywność). Dostawcy tacy jak Marvell oferują bloki budulcowe — sieć, bezpieczeństwo, interfejsy pamięci — więc „niestandardowa” część może skupić się na specyficznych gorących ścieżkach chmury.
Fixed‑function zazwyczaj wygrywa w wydajności na wat i deterministyczności, ale trudniej go przekonwertować, gdy obciążenie się zmienia. Opcje programowalne są prostsze do ewolucji, ale mogą kosztować więcej energii i zostawić trochę wydajności niewykorzystanej. Najlepsze projekty łączą oba podejścia: elastyczne płaszczyzny kontrolne z szybkimi ścieżkami sprzętowymi tam, gdzie to ważne.
Moc często jest prawdziwym ograniczeniem w centrum danych — nie liczba serwerów, które możesz kupić, ale ile energii możesz dostarczyć i odprowadzić jako ciepło. Gdy obiekt osiąga swój limit mocy, jedyną możliwością wzrostu jest uzyskanie więcej użytecznej pracy z każdego wata.
CPU ogólnego przeznaczenia są elastyczne, ale nie zawsze efektywne w powtarzalnych zadaniach infrastrukturalnych jak obsługa pakietów, szyfrowanie, protokoły pamięci czy telemetria. Celowy silikon infrastrukturalny (np. Smart NIC/DPUs, przełączniki, kontrolery pamięci) może wykonywać te zadania zużywając mniej cykli i generując mniej strat.
Korzyść energetyczna jest często pośrednia: jeśli offload zmniejszy wykorzystanie CPU, można uruchomić to samo obciążenie przy mniejszej liczbie aktywnych rdzeni, niższych częstotliwościach lub na mniejszej liczbie serwerów. To też zmniejsza presję na pamięć i ruch PCIe, co dodatkowo tnie zużycie energii.
Każdy wat to ciepło. Więcej ciepła oznacza szybsze wentylatory, większy przepływ chłodziwa i bardziej rygorystyczne planowanie na poziomie racka. Gęstsze racki mogą być atrakcyjne, ale tylko jeśli możesz je konsekwentnie chłodzić. Dlatego wybór chipu ma znaczenie poza surową przepustowością: komponent, który pobiera mniej energii (albo pozostaje efektywny przy wysokim obciążeniu), pozwala operatorom upakować więcej mocy w tym samym miejscu bez tworzenia gorących punktów.
Liczby efektywności łatwo reklamować i trudno porównać. Gdy widzisz „lepsza wydajność na wat”, sprawdzaj:
Najbardziej wiarygodne twierdzenia łączą waty z konkretnym, powtarzalnym obciążeniem i pokazują, co zmieniło się na poziomie serwera lub racka — nie tylko na karcie danych.
Dostawcy chmury współdzielą te same maszyny fizyczne między wieloma klientami, więc bezpieczeństwo nie może być dodane później. Duża część jest egzekwowana na poziomie chipu — w Smart NIC/DPUs, układach sieciowych, przełącznikach Ethernet i kontrolerach pamięci — gdzie offload sprzętowy może stosować zabezpieczenia na pełnej przepustowości.
Większość układów infrastruktury zawiera sprzętowy root of trust: mały, niezmienny logiczny blok i klucze, które potrafią zweryfikować firmware zanim cokolwiek się uruchomi. Dzięki secure boot chip sprawdza podpisy kryptograficzne firmware'u (a czasem komponentów rozruchowych hosta), odmawiając uruchomienia zmodyfikowanego lub nieznanego kodu.
To ważne, bo skompromitowany DPU lub kontroler pamięci może znaleźć się „między” twoimi serwerami a siecią/pamięcią. Secure boot zmniejsza ryzyko ukrytej persystencji na tym poziomie.
Szyfrowanie jest często przyspieszane bezpośrednio w silicie, aby nie zjadać CPU:
Ponieważ jest to inline, bezpieczeństwo nie musi oznaczać wolniejszej sieci pamięci.
Chmury wielonajemcze polegają na ścisłym rozdziale. Układy infrastruktury mogą pomagać egzekwować izolację przez kolejki sprzętowe, ochronę pamięci, wirtualne funkcje i egzekwowanie polityk — tak, aby ruch lub żądania pamięci jednego najemcy nie mogły zaglądać do drugiego. To szczególnie ważne, gdy DPUs obsługują wirtualną sieć i gdy urządzenia PCIe są współdzielone.
Niezawodność to nie tylko „brak awarii” — to szybsze wykrywanie i odzyskiwanie. Wiele projektów silicinu infrastruktury zawiera liczniki telemetrii, raporty błędów, haki do śledzenia pakietów i metryki zdrowia, które zespoły chmurowe mogą wpiąć do systemów monitoringu. Gdy coś pójdzie nie tak (dropy, skoki opóźnień, błędy linku, sztormy retryów), te wbudowane sygnały pomagają szybko wskazać, czy problem leży w przełączaniu Ethernet, DPU czy kontrolerze pamięci — skracając czas rozwiązania i poprawiając dostępność infrastruktury.
Wyobraź sobie prostą akcję: otwierasz aplikację zakupową i klikasz „Pokaż historię zamówień”. To pojedyncze żądanie przechodzi przez wiele systemów — i na każdym kroku pojawia się możliwość opóźnienia.
Twoje żądanie trafia na brzeg chmury i load balancer. Pakiet kierowany jest do zdrowego serwera aplikacji.
Dociera do hosta aplikacji. Tradycyjnie CPU hosta wykonuje dużo „plumbing’u”: szyfrowanie, reguły zapory, wirtualna sieć i zarządzanie kolejkami.
Aplikacja pyta bazę danych. Zapytanie musi przejść przez sieć centrum danych do klastra bazy, a potem pobrać dane z pamięci masowej.
Odpowiedź wraca tą samą drogą. Wyniki są pakowane, szyfrowane i wysyłane z powrotem do telefonu.
Smart NIC/DPUs i wyspecjalizowany silikon infrastruktury (w tym rozwiązania od dostawców takich jak Marvell) przenoszą powtarzalne zadania z CPU:
Operatorzy chmury nie wybierają układów, bo są „szybsze” teoretycznie — wybierają je, gdy praca jest duża, powtarzalna i warta przeniesienia do dedykowanego sprzętu. Specjalistyczny silikon ma największą wartość w skali (miliony podobnych żądań), gdy wymagania wydajności są przewidywalne i gdy niewielkie oszczędności kumulują się w całej flocie.
Zespoły zwykle mapują największe wąskie gardła do konkretnych funkcji: przetwarzanie pakietów i bezpieczeństwo w ścieżce sieciowej, translacja pamięci i ochrona danych w ścieżce I/O, albo kompresja/krypto/AI w blokach akceleracji. Kluczowe pytanie: czy zadanie można odciążyć bez złamania modelu software'owego. Jeśli platforma polega na specyficznych funkcjach Linuksa, zachowaniu wirtualnego przełączania lub semantyce pamięci, chip musi pasować do tych założeń.
Poproś o jasność w kwestii:
Benchmarki mają znaczenie, ale tylko jeśli odzwierciedlają produkcję: rzeczywiste mieszanki pakietów, rzeczywiste głębokości kolejek i realistyczna izolacja najemców. Moc ocenia się jako „praca na wat”, nie tylko szczytowa przepustowość — szczególnie gdy racki mają limity zasilania.
Wysiłek integracji często decyduje. Chip 10% lepszy na papierze może przegrać z tym, który łatwiej wdrożyć, monitorować i patchować w skali.
Zespoły chmurowe redukują ryzyko, faworyzując standardy (Ethernet, NVMe, PCIe/CXL), dobrze udokumentowane API i interoperacyjne narzędzia zarządzające. Nawet używając funkcji dostawcy (w tym tych od Marvell i konkurentów), starają się utrzymać przenośność kontrolerów wyższego poziomu, żeby sprzęt mógł ewoluować bez przepisania platformy.
Ta zasada dotyczy też oprogramowania: budując usługi, które ostatecznie będą działać na tej infrastrukturze, warto zachować przenośność architektur. Platformy takie jak Koder.ai mogą przyspieszyć prototypowanie i iterację backendów (Go + PostgreSQL) i frontendów React, oferując workflow sterowany rozmową, a jednocześnie pozwalając na eksport źródeł i wdrożenie w sposób zgodny z wymaganiami twojej chmury i zgodności.
Marvell koncentruje się głównie na „ścieżce danych” w centrach danych chmury: sieć (NIC/DPUs, układy przełączników), kontrolery pamięci masowej (NVMe i powiązane funkcje) oraz wyspecjalizowane bloki akceleracyjne (kryptografia, przetwarzanie pakietów, kompresja, telemetria). Celem jest przemieszczanie, ochrona i zarządzanie danymi na dużą skalę bez obciążania głównych CPU.
Ponieważ ogólnego przeznaczenia CPU są elastyczne, ale nieefektywne w powtarzalnych, dużych zadaniach infrastrukturalnych takich jak przetwarzanie pakietów, szyfrowanie czy obsługa protokołów pamięci masowej. Przenosząc te zadania na dedykowany silikon, osiąga się:
Smart NIC to karta sieciowa, która robi więcej niż podstawowe wysyłanie/odbieranie — ma dodatkowe zasoby obliczeniowe (często rdzenie Arm lub programowalną logikę), by wykonywać funkcje sieciowe na karcie.
DPU (Data Processing Unit) idzie dalej: to zaprojektowany jako dedykowany „komputer infrastrukturalny” wewnątrz serwera. DPU zwykle łączy wysokowydajną sieć, wiele rdzeni CPU, akceleratory sprzętowe (krypto, przetwarzanie pakietów) i mechanizmy izolacji, by zarządzać ruchem i bezpieczeństwem bez obciążania hosta.
Typowe zadania odciążane to:
To zmniejsza obciążenie CPU i pomaga ustabilizować opóźnienia pod obciążeniem.
Większość ruchu odbywa się „east–west” wewnątrz centrum danych: wywołania między usługami, replikacja pamięci masowej, ruch do bazy/cache oraz rozproszone obciążenia AI. Ten wewnętrzny ruch wymaga przewidywalnych opóźnień i dużej przepustowości, co popycha przetwarzanie bliżej ścieżki danych — do NIC/DPUs i układów przełączników.
Większe centra używają topologii leaf-spine (ToR + spine):
Układka przełączników musi przekazywać pakiety, buforować skoki, egzekwować QoS i dostarczać telemetrię — na poziomie linii.
Kontroler pamięci masowej stoi między dyskami flash a resztą systemu, wykonując pracę która sprawia, że pamięć jest szybka i niezawodna:
Wiele kontrolerów także przyspiesza , i pomoc w , żeby pamięć nie pochłaniała czasu CPU hosta.
NVMe jest zaprojektowane dla flash — niskie narzuty i wysoka równoległość (wiele kolejek, wiele operacji jednocześnie). W chmurze korzyścią jest spójnie niskie opóźnienie pod obciążeniem, nie tylko szczytowa przepustowość — istotne, gdy tysiące małych I/O obciążają współdzieloną pamięć.
PCIe to wewnętrzny, wysokoprzepustowy interfejs dla NIC, SSD, GPU i akceleratorów. CXL bazuje na fizycznej warstwie PCIe, ale dodaje lepsze sposoby współdzielenia zasobów pamięciopodobnych.
Praktycznie PCIe/CXL umożliwiają:
Poproś o dowody powiązane z realistycznymi obciążeniami i wymaganiami operacyjnymi:
Często to wysiłek integracyjny decyduje więcej niż surowa wydajność.
