Почему мощных процессоров больше недостаточно

Еще недавно ответ на проблему нехватки вычислительной мощности был очевидным: нужен более производительный сервер — устанавливаем более мощный процессор. Долгое время эта логика работала практически безотказно. Сегодня она начинает давать сбои.

Парадокс заключается в том, что современные процессоры продолжают становиться быстрее, но во многих сценариях этого уже недостаточно. Причина не в нехватке вычислительной мощности как таковой. Все чаще ограничением становится способность инфраструктуры быстро передавать, анализировать и обрабатывать огромные потоки данных.

Именно поэтому в серверной архитектуре начинается важный, хотя пока и не самый заметный переход: часть вычислений постепенно перемещается с центрального процессора ближе к месту появления данных. В этом контексте и развиваются интеллектуальные сетевые карты SmartNIC. О том, почему подобные решения становятся важным направлением развития ИТ-инфраструктуры, рассказывает Хияс Айдемиров, руководитель департамента исследований и разработки «Гравитон». 

Почему процессор перестает справляться

За последние несколько лет резко изменился характер нагрузки на ИТ-инфраструктуру. Если раньше основную работу выполняли бизнес-приложения, то сегодня значительную часть ресурсов потребляют искусственный интеллект, облачные сервисы, аналитика в реальном времени, системы информационной безопасности и распределенные цифровые платформы.

Во всех этих сценариях данные практически непрерывно перемещаются между серверами, системами хранения, облаками и пользователями. Каждый такой поток необходимо передать, проверить, отфильтровать, защитить и подготовить к дальнейшей обработке.

При этом скорости сетей продолжают расти. Если еще недавно стандартом были десятки гигабит в секунду, то сегодня инфраструктуры все чаще работают с каналами 100 и 400 Гбит/с.

В результате центральный процессор все больше времени тратит не на выполнение бизнес-задач, а на обслуживание самого движения данных. Именно это становится новым ограничением производительности.

История уже повторялась

Подобная ситуация в ИТ происходит не впервые. Когда-то центральный процессор отвечал и за обработку графики. Но по мере усложнения визуальных задач стало очевидно, что специализированные графические процессоры справляются с этой работой гораздо эффективнее. Сегодня GPU являются обязательной частью практически любой современной вычислительной инфраструктуры.

Важно понимать, что графические ускорители появились не потому, что центральный процессор оказался плохим. Просто для некоторых типов вычислений универсальная архитектура перестала быть оптимальной. Сейчас похожий процесс начинается в обработке сетевого трафика.

Почему больше серверов уже не всегда помогают

Развитие искусственного интеллекта лишь ускоряет этот процесс. Исследования Bain & Company показывают, что распространение ИИ увеличивает требования не только к вычислительной мощности, но и к скорости перемещения данных внутри инфраструктуры. Чем больше моделей ИИ используется, тем важнее становится эффективная обработка информации непосредственно в сети. Из-за этого привычный способ масштабирования — добавить новые серверы — уже не всегда приводит к пропорциональному росту производительности.

Для объяснения этой ситуации можно использовать простую аналогию с многоступенчатой системой очистки воды. Каждый фильтр отвечает за свою задачу: один задерживает крупные частицы, другой удаляет мелкие примеси, третий выполняет финальную очистку. Такая система работает эффективно именно потому, что каждая ступень оптимизирована под конкретную функцию. Если попытаться поручить всю работу одному фильтру, его производительность быстро снизится.

Причина проста: если центральный процессор значительную часть времени обслуживает сетевой трафик, увеличение количества процессоров лишь частично решает проблему. Возникает вопрос уже не о том, где взять больше вычислительных ресурсов, а как эффективнее использовать существующие.

Когда данные обрабатываются еще до процессора

Одним из ответов на этот вызов стали интеллектуальные сетевые карты SmartNIC. По сути, это не просто высокоскоростной сетевой адаптер, а специализированный вычислительный модуль, который способен выполнять часть операций еще до того, как данные попадут на центральный процессор.

Фильтрация трафика, его анализ, отдельные функции информационной безопасности и предварительная обработка выполняются непосредственно на сетевой карте. Центральный процессор получает уже подготовленные данные и может сосредоточиться на работе приложений.

Именно в этом направлении развивается и российский рынок. В конце прошлого года компания «Гравитон» завершила разработку собственной интеллектуальной сетевой карты SNC-QSFP2-SH01. Однако интерес представляет не столько сам продукт, сколько общий технологический тренд: вычисления постепенно распределяются между специализированными компонентами инфраструктуры.

Где это дает наибольший эффект

Максимальную пользу такие решения способны принести там, где ежедневно обрабатываются огромные объемы сетевого трафика. Прежде всего это:

• системы информационной безопасности,
• антифрод-платформы,
• системы хранения данных,
• облачные сервисы,
• высоконагруженные цифровые платформы,
• инфраструктура искусственного интеллекта.

Для всех этих сценариев важны две вещи — минимальная задержка и высокая скорость обработки данных. Чем больше операций удается выполнить непосредственно в сети, тем меньше нагрузка на центральный процессор и тем эффективнее работает вся система.

Производительность перестает быть единственной целью

Еще несколько лет назад модернизация инфраструктуры почти всегда сводилась к увеличению производительности. Сегодня все большее значение приобретает стоимость достижения этой производительности. Каждый дополнительный сервер означает не только расходы на оборудование, но и увеличение затрат на электропитание, охлаждение и обслуживание дата-центра.

Поэтому специализированные ускорители постепенно становятся не только техническим, но и экономическим инструментом. Если часть задач можно выполнить непосредственно на SmartNIC, заказчик в ряде сценариев получает необходимую производительность без постоянного наращивания серверного парка. Это позволяет эффективнее использовать уже установленное оборудование и снижать совокупную стоимость владения инфраструктурой.

Одного оборудования недостаточно

При этом SmartNIC нельзя рассматривать как универсальное решение, которое автоматически ускорит любую систему. Максимальный эффект достигается тогда, когда программное обеспечение изначально проектируется с учетом специализированных ускорителей.

Поэтому развитие технологии требует совместной работы производителей оборудования, разработчиков программных платформ и поставщиков инфраструктурных решений. Задача производителей заключается не только в выпуске нового устройства, но и в создании экосистемы, которая позволит переносить наиболее ресурсоемкие операции с центрального процессора на специализированные вычислительные модули.

Следующий этап развития серверной архитектуры

Рынок интеллектуальных сетевых карт пока находится на раннем этапе развития, однако мировая тенденция уже очевидна. Распространение облачных платформ, искусственного интеллекта и высоконагруженных цифровых сервисов делает распределение вычислений одним из ключевых направлений развития современной инфраструктуры.

История ИТ показывает, что каждый новый этап роста производительности сопровождался появлением специализированных компонентов. Сначала графические процессоры, затем ИИ-ускорители и программируемая логика. Теперь к ним постепенно добавляются интеллектуальные сетевые карты.

Главный вопрос уже не в том, займут ли они свое место в серверной архитектуре. Этот процесс фактически начался. Гораздо важнее, насколько быстро разработчики программного обеспечения и заказчики смогут адаптироваться к новой модели вычислений, в которой центральный процессор перестает быть единственным центром обработки данных.