Entenda como o silício de infraestrutura da Marvell suporta rede, armazenamento e aceleração personalizada na nuvem—tornando data centers mais rápidos e eficientes nos bastidores.
A maioria das pessoas pensa em “nuvem” apenas como servidores. Na prática, um data center em nuvem é um enorme sistema para mover, armazenar e proteger dados em alta velocidade. Silício de infraestrutura de dados é o conjunto de chips especializados que tratam essas tarefas intensivas em dados para que as CPUs principais não precisem fazê‑lo.
A Marvell foca nessa camada “entre”: os chips que conectam computação a redes e armazenamento, aceleram tarefas comuns de data center e mantêm tudo fluindo de forma previsível sob carga.
Se você imaginar um rack de nuvem de cima para baixo, os dispositivos da Marvell frequentemente ficam:
Isso não são “apps” nem “servidores” no sentido habitual—são blocos de hardware que permitem que milhares de servidores se comportem como um único serviço coerente.
Quando o silício de infraestrutura faz o seu trabalho, você não percebe. Páginas carregam mais rápido, vídeos dão menos buffering e backups terminam no prazo—mas o usuário nunca vê o motor de offload de rede, o controlador de armazenamento ou a malha de comutação que tornam isso possível. Esses chips silenciosamente reduzem latência, liberam ciclos de CPU e tornam o desempenho mais consistente.
O papel da Marvell é mais fácil de agrupar em três baldes:
Esse é o silício “silencioso” que ajuda serviços de nuvem a parecerem simples na superfície.
Aplicativos em nuvem parecem “definidos por software”, mas o trabalho físico ainda acontece em racks cheios de servidores, switches e armazenamento. À medida que a demanda cresce, as nuvens não podem depender apenas de CPUs de uso geral para cada tarefa sem atingir limites rígidos de custo e eficiência.
Treino e inferência de IA movimentam enormes conjuntos de dados pelo data center. Transmissões de vídeo, backups, análises e plataformas SaaS adicionam carga de fundo constante. Mesmo quando computação está disponível, o gargalo frequentemente muda para mover, filtrar, criptografar e armazenar dados com rapidez suficiente.
A maior parte do tráfego da nuvem nunca chega à internet pública. Ele viaja “leste–oeste” entre serviços: chamadas microserviço a microserviço, leituras de banco de dados, atualizações de cache, replicação de armazenamento e cargas de IA distribuídas. Esse tráfego interno precisa de latência previsível e alta vazão, o que exige que hardware de rede e armazenamento faça mais processamento próximo ao caminho de dados.
Energia e espaço não são ilimitados. Se um provedor puder descarregar trabalhos como processamento de pacotes, criptografia, compressão ou checksums de armazenamento para silício dedicado, a CPU gasta menos tempo com overhead. Isso melhora:
Em vez de escalar adicionando mais núcleos de propósito geral, plataformas de nuvem usam cada vez mais chips feitos para funções específicas—Smart NICs/DPUs, silício de comutação, controladores de armazenamento e aceleradores—para lidar com tarefas repetitivas e de alto volume na infraestrutura. O resultado é uma nuvem mais rápida e mais barata de operar, mesmo com cargas cada vez mais ávidas por dados.
Servidores em nuvem gastam uma quantidade surpreendente de tempo fazendo “trabalho de infraestrutura” em vez de rodar sua aplicação. Cada pacote precisa ser movido, inspecionado, registrado e às vezes criptografado—frequentemente pela CPU principal. O offload de rede desloca esses afazeres para hardware especializado, onde Smart NICs e DPUs aparecem em muitos data centers modernos (incluindo sistemas com silício da Marvell).
Uma Smart NIC é uma placa de interface de rede que faz mais que enviar/receber. Além das portas Ethernet usuais, inclui processamento extra (frequentemente cores Arm e/ou lógica programável) para executar recursos de rede no próprio cartão.
Uma DPU (Data Processing Unit) vai um passo além: foi projetada para atuar como um “computador de infraestrutura” dedicado dentro do servidor. Uma DPU combina tipicamente rede de alta performance, múltiplos núcleos de CPU, aceleradores de hardware (crypto, processamento de pacotes) e fortes recursos de isolamento para gerenciar movimentação de dados e segurança sem depender da CPU do host.
Um modelo mental prático:
Os alvos de offload são trabalhos repetíveis e de alto volume que roubariam ciclos de CPU das aplicações. Exemplos comuns incluem:
Quando a CPU precisa “vigiar” a rede, o desempenho da aplicação pode oscilar dependendo de picos de tráfego, vizinhos barulhentos ou explosões de trabalho de segurança. O offload ajuda ao:
Fisicamente, DPUs normalmente chegam como placa PCIe ou módulo OCP NIC. Elas conectam-se a:
Conceitualmente, a DPU vira um “diretor de tráfego” entre a rede e o servidor—tratando políticas, criptografia e comutação para que o SO do host e as CPUs fiquem focados em rodar aplicações.
Quando você abre um app ou move dados para a nuvem, sua requisição normalmente não vai para “um servidor”—ela viaja por uma malha de switches Ethernet que conectam milhares de servidores como se fossem uma única máquina gigantesca.
A maioria dos data centers em nuvem usa um design “leaf-spine”:
Esse design mantém caminhos curtos e consistentes, o que é chave para desempenho em escala.
Dois números moldam a experiência do usuário e o custo:
Operadores de nuvem buscam manter a latência estável mesmo quando links estão ocupados, ao mesmo tempo em que empurram enormes volumes de tráfego.
Um chip de switch Ethernet faz mais que “encaminhar pacotes.” Ele deve:
Vendedores como a Marvell constroem silício focado em executar essas tarefas de forma previsível em velocidades muito altas.
Passar de 25/100G para 200/400/800G não é só um jogo de números. Velocidades maiores podem significar:
O resultado é uma rede de data center que parece menos com “fios” e mais com infraestrutura compartilhada para cada carga em execução por cima.
Quando se fala de desempenho na nuvem, muitos imaginam CPUs e GPUs. Mas grande parte da “velocidade” (e confiabilidade) é decidida pelo silício de armazenamento que fica entre os drives flash e o resto do servidor. Essa camada é tipicamente um controlador de armazenamento—chips feitos para gerenciar como os dados são escritos, lidos, verificados e recuperados.
Um controlador de armazenamento é o diretor de tráfego para dados persistentes. Ele divide gravações em pedaços gerenciáveis, agenda leituras para que dados “quentes” retornem rápido e executa constantemente checagens de integridade para que bits corrompidos não virem arquivos corrompidos silenciosamente.
Também cuida da burocracia pouco glamourosa que torna o armazenamento previsível em escala: mapear blocos lógicos para locais físicos no flash, balancear desgaste para prolongar a vida das unidades e manter a latência estável quando muitas aplicações atingem o mesmo pool de armazenamento.
NVMe (Non-Volatile Memory Express) é um protocolo projetado para armazenamento flash rápido. Tornou-se comum porque reduz overhead e suporta filas paralelas de requisições—ou seja, muitas operações podem estar em voo ao mesmo tempo, o que se encaixa em cargas de nuvem onde milhares de leituras/gravações pequenas acontecem simultaneamente.
Para provedores de nuvem, NVMe não é só pico de vazão; é latência consistentemente baixa sob carga, que mantém aplicações responsivas.
Controladores modernos frequentemente incluem recursos de hardware que consumiriam ciclos de CPU caso fossem feitos em software:
Armazenamento não é um subsistema isolado—ele molda como aplicações se comportam:
Em resumo, o silício de armazenamento transforma flash bruto em infraestrutura de nuvem confiável e de alta vazão.
Quando provedores atualizam servidores, eles não trocam só CPUs. Eles também precisam do “tecido conectivo” que permite que CPUs conversem com placas de rede, armazenamento e aceleradores sem forçar uma reformulação completa. Por isso padrões como PCIe e CXL importam: mantêm partes interoperáveis, tornam upgrades menos arriscados e ajudam data centers a escalar de forma previsível.
PCIe (Peripheral Component Interconnect Express) é o link interno principal usado para conectar componentes como:
Um modelo mental útil: PCIe é como adicionar mais pistas a uma rodovia. Gerações mais novas aumentam a velocidade por pista, e links mais largos (x8, x16 etc.) adicionam mais capacidade total. Para operadores de nuvem, isso afeta diretamente quão rápido dados podem se mover entre a computação e os dispositivos que a alimentam.
O silício de infraestrutura da Marvell frequentemente fica em uma extremidade dessas conexões PCIe—dentro de uma NIC, DPU, controlador de armazenamento ou componente adjacente ao switch—portanto a capacidade PCIe pode ser um limitador (ou habilitador) prático para upgrades de desempenho.
CXL (Compute Express Link) se baseia na conexão física do PCIe, mas acrescenta novas maneiras de dispositivos compartilharem recursos do tipo memória com menor overhead. Em termos simples, CXL ajuda servidores a tratar certos recursos externos (como expansão de memória ou memória em pool) mais como uma extensão local do que como um dispositivo distante.
O ganho não é só “mais rápido.” PCIe e CXL possibilitam:
Padrões de conectividade não ganham manchetes, mas moldam fortemente quão rápido as nuvens podem adotar melhor rede, armazenamento e aceleração.
“Aceleração customizada” na infraestrutura de nuvem nem sempre significa uma GPU gigante. Mais frequentemente, significa adicionar blocos pequenos e especializados de computação que aceleram uma tarefa repetida—para que CPUs possam se concentrar em executar aplicações.
Cargas de nuvem variam muito: um nó de banco de dados pesado em armazenamento tem gargalos diferentes de uma caixa de borda para streaming de vídeo ou de um appliance de firewall. Silício feito sob medida mira esses gargalos diretamente—frequentemente movendo uma função para hardware para que ela rode mais rápido, de forma mais consistente e com menos overhead de CPU.
Algumas categorias práticas aparecem repetidamente nos data centers:
Equipes grandes de nuvem normalmente começam com profiling: onde as requisições travam e quais tarefas se repetem milhões de vezes por segundo? Depois escolhem se aceleram via um motor programável (mais adaptável) ou blocos de função fixa (maior eficiência). Vendedores como a Marvell frequentemente fornecem blocos básicos—rede, segurança, interfaces de armazenamento—para que a parte “custom” foque nos hot paths específicos da nuvem.
Aceleração de função fixa geralmente vence em desempenho por watt e determinismo, mas é mais difícil de reaproveitar se a carga mudar. Opções mais programáveis são mais fáceis de evoluir, porém podem consumir mais energia e deixar performance na mesa. Os melhores designs misturam ambos: planos de controle flexíveis com caminhos rápidos em hardware onde importa.
Energia é frequentemente o teto real em um data center—não o número de servidores que você pode comprar, mas quanta eletricidade você pode fornecer e dissipar como calor. Quando uma instalação atinge seu envelope de energia, a única forma de crescer é extrair mais trabalho útil de cada watt.
CPUs de propósito geral são flexíveis, mas nem sempre eficientes em tarefas repetitivas de infraestrutura como tratamento de pacotes, criptografia, processamento de protocolos de armazenamento ou telemetria. Silício de infraestrutura feito para isso (por exemplo, smart NICs/DPUs, switches e controladores de armazenamento) pode executar essas tarefas com menos ciclos e menos trabalho desperdiçado.
A vitória energética é muitas vezes indireta: se o offload reduz a utilização da CPU, você pode rodar a mesma carga com menos núcleos ativos, clocks mais baixos ou menos servidores. Isso também reduz pressão de memória e tráfego PCIe, o que corta ainda mais energia.
Cada watt vira calor. Mais calor significa ventiladores mais rápidos, maior fluxo de coolant e planejamento de rack mais rigoroso. Racks de maior densidade podem ser atraentes, mas só se puderem ser resfriados consistentemente. Por isso escolhas de chip importam além da vazão bruta: um componente que consome menos energia (ou que se mantém eficiente em alta carga) permite empacotar mais capacidade no mesmo espaço sem criar hotspots.
Números de eficiência são fáceis de marketing e difíceis de comparar. Ao ver “melhor desempenho por watt”, procure por:
Reivindicações mais críveis vinculam watts a uma carga específica e repetível e mostram o que mudou no nível do servidor ou rack—não apenas na ficha técnica.
Provedores de nuvem compartilham as mesmas máquinas físicas entre muitos clientes, então segurança não pode ser “colada depois”. Muito dela é aplicada no nível do chip—dentro de smart NICs/DPUs, silício de rede, switches Ethernet e controladores de armazenamento—onde o offload de hardware pode aplicar proteções em taxa de linha.
A maior parte do silício de infraestrutura inclui uma root of trust em hardware: um conjunto pequeno e imutável de lógica e chaves que pode verificar o firmware antes de qualquer outra coisa iniciar. Com secure boot, o chip checa assinaturas criptográficas do seu firmware (e às vezes dos componentes de boot do host), recusando rodar código modificado ou desconhecido.
Isso importa porque uma DPU ou controlador de armazenamento comprometido pode ficar “entre” seus servidores e a malha de rede/armazenamento. Secure boot reduz o risco de persistência oculta nesse nível.
A criptografia frequentemente é acelerada diretamente em silício para não roubar tempo de CPU:
Por ser inline, segurança não precisa significar armazenamento em rede mais lento.
Nuvens multi‑tenant dependem de separação rígida. Chips de infraestrutura ajudam a aplicar isolamento com filas de hardware, proteção de memória, funções virtuais e aplicação de políticas—assim o tráfego ou solicitações de armazenamento de um tenant não conseguem bisbilhotar outro. Isso é crucial quando DPUs lidam com rede virtual e quando dispositivos PCIe são compartilhados entre cargas.
Confiabilidade não é só “sem falhas”—é detecção e recuperação mais rápidas. Muitos designs de silício de infraestrutura incluem contadores de telemetria, relatórios de erro, ganchos para rastreamento de pacotes e métricas de saúde que equipes de nuvem podem alimentar em sistemas de monitoramento. Quando algo dá errado (drops, picos de latência, erros de link, tempestades de retries), esses sinais embutidos ajudam a localizar se o problema está na comutação Ethernet, na DPU ou no controlador de armazenamento—reduzindo o tempo de resolução e melhorando o uptime da infraestrutura.
Imagine uma ação simples: você abre um app de compras e toca em “Ver histórico de pedidos.” Essa única requisição passa por múltiplos sistemas—e cada etapa é uma chance de atraso.
Sua requisição atinge a borda da nuvem e o balanceador de carga. O pacote é roteado para um servidor de aplicação saudável.
Chega ao host da aplicação. Tradicionalmente, a CPU do host lida com muito “encanamento”: criptografia, regras de firewall, rede virtual e gerenciamento de filas.
O app consulta um banco de dados. A consulta precisa atravessar a rede do data center até um cluster de banco e buscar dados no armazenamento.
A resposta retorna pelo mesmo caminho. Resultados são empacotados, criptografados e enviados de volta ao seu telefone.
Smart NICs/DPUs e silício especializado de infraestrutura (incluindo soluções de fornecedores como a Marvell) deslocam trabalho repetível das CPUs de uso geral:
Operadores de nuvem não escolhem chips porque são “mais rápidos” no abstrato—escolhem quando o trabalho é grande, repetível e vale a pena transformar em hardware dedicado. Silício especializado é mais valioso em escala (milhões de requisições semelhantes), quando necessidades de desempenho são previsíveis e quando pequenos ganhos de eficiência se acumulam em economias reais na frota.
Equipes normalmente mapeiam seus maiores gargalos para funções específicas: processamento de pacotes e segurança no caminho de rede, tradução de armazenamento e proteção de dados no caminho de I/O, ou compressão/crypto/primitivas de IA em blocos de aceleração. Uma pergunta chave é se o trabalho pode ser descarregado sem quebrar o modelo de software. Se sua plataforma depende de certas funcionalidades do Linux, comportamento de switch virtual ou semânticas de armazenamento, o chip precisa se encaixar nessas premissas.
Peça clareza sobre:
Benchmarks importam, mas só são úteis se espelharem a produção: misturas reais de pacotes, profundidades reais de fila e isolamento realista entre tenants. Potência é avaliada como “trabalho por watt”, não só vazão máxima—especialmente quando racks têm limite de energia.
O esforço de integração muitas vezes decide. Um chip 10% melhor no papel pode perder para um que é mais fácil de provisionar, monitorar e patchar em escala.
Equipes de nuvem reduzem risco favorecendo padrões (Ethernet, NVMe, PCIe/CXL), APIs bem documentadas e ferramentas de gerenciamento interoperáveis. Mesmo ao usar recursos proprietários (incluindo os de fornecedores como a Marvell), tentam manter planos de controle de nível superior portáveis para que o hardware possa evoluir sem forçar uma reescrita completa da plataforma.
O mesmo princípio vale no lado do software: ao construir serviços que rodarão nessa infraestrutura, ajuda manter arquiteturas portáveis. Plataformas como Koder.ai podem acelerar prototipagem e iteração de backends web (Go + PostgreSQL) e frontends React via workflow guiado por chat, permitindo exportar código-fonte e implantar de um modo que se ajuste à sua nuvem e requisitos de conformidade.
O silício de infraestrutura na nuvem está mudando de “aceleração desejável” para encanamento básico. À medida que mais serviços se tornam sensíveis à latência (inferência de IA, análises em tempo real, inspeção de segurança), chips que tratam rede, armazenamento e movimentação de dados de forma eficiente vão importar tanto quanto CPUs.
Redes de maior largura de banda deixam de ser um tier especial—são a expectativa. Isso empurra comutação Ethernet, processamento de pacotes e DPUs/Smart NICs para portas mais rápidas, menor latência e melhor controle de congestionamento. Vendedores como a Marvell continuarão competindo sobre quanto trabalho pode ser offloadado em hardware (criptografia, telemetria, comutação virtual) sem aumentar a complexidade operacional.
Conectividade PCIe e CXL vão habilitar cada vez mais desagregação: agrupamento de memória e aceleradores para que racks possam ser “compostos” por workload. A oportunidade para o silício não é só o PHY do CXL—são os controladores, a comutação e o firmware que tornam recursos em pool previsíveis, seguros e observáveis para equipes de nuvem.
Provedores grandes querem diferenciação e integração mais apertada entre chips de rede, controladores de armazenamento e aceleração customizada. Espere mais programas semi‑custom onde um bloco padrão (SerDes, comutação Ethernet, NVMe) é combinado com recursos específicos da plataforma, ferramentas de implantação e janelas longas de suporte.
Desempenho por watt será a métrica de destaque, especialmente enquanto limites de energia restringem expansão. Recursos de segurança vão migrar para mais perto do caminho de dados (criptografia inline, secure boot, atestado). Finalmente, caminhos de upgrade vão importar: você consegue adotar nova largura de banda, revisões CXL ou recursos de offload sem redesenhar toda a plataforma—ou sem quebrar compatibilidade com racks existentes?
A Marvell atua principalmente na camada do “caminho de dados” em data centers em nuvem: redes (NICs/DPUs, silício de switch), controladores de armazenamento (NVMe e funções relacionadas) e blocos de aceleração especializados (criptografia, processamento de pacotes, compressão, telemetria). O objetivo é mover, proteger e gerenciar dados em escala sem consumir ciclos da CPU principal.
Porque CPUs de uso geral são flexíveis, mas ineficientes em trabalhos repetitivos e de alto volume da infraestrutura, como processamento de pacotes, criptografia e protocolos de armazenamento. Transferir essas tarefas para silício dedicado melhora:
Uma Smart NIC é uma placa de interface de rede que traz computação extra para executar recursos de rede no próprio cartão. Uma DPU vai além: funciona como um “computador de infraestrutura” dedicado com múltiplos núcleos, aceleradores de hardware e recursos de isolamento.
Offloads comuns incluem:
Isso reduz a sobrecarga da CPU e ajuda a estabilizar a latência sob carga.
A maior parte do tráfego é “leste–oeste” dentro do data center: chamadas entre serviços, replicação de armazenamento, tráfego de banco de dados/cache e cargas de trabalho distribuídas de IA. Esse tráfego interno exige latência previsível e alta vazão, o que empurra mais processamento para NICs/DPUs e silício de switch para manter o desempenho consistente em escala.
A maioria dos data centers hiperescaláveis usa uma topologia leaf-spine (ToR + spine):
O silício de switch precisa encaminhar pacotes, amortecer rajadas, aplicar QoS e fornecer telemetria—tudo em taxa de linha.
Um controlador de armazenamento fica entre o flash e o restante do sistema, cuidando do trabalho que torna o armazenamento rápido e confiável:
Muitos também aceleram , e para que o armazenamento não monopolize a CPU do host.
NVMe é projetado para memória flash com baixo overhead e alta paralelização (múltiplas filas e muitas operações em voo). Em ambientes de nuvem, o ganho real é latência consistentemente baixa sob carga, não só pico de vazão—especialmente quando milhares de I/Os pequenos atingem o armazenamento compartilhado simultaneamente.
PCIe é o barramento interno de alta velocidade para NICs, DPUs, SSDs, GPUs e aceleradores. CXL usa a mesma camada física, mas adiciona formas mais eficientes de compartilhar recursos do tipo memória.
Na prática, PCIe/CXL permitem:
Peça evidências ligadas a cargas de trabalho realistas e requisitos operacionais:
O esforço de integração costuma pesar tanto quanto o desempenho bruto.
