阿里巴巴|阿里云 CIPU，是一场「原生」的冒险( 二 ) lazada|蒋凡|速卖通

国际数据公司 (IDC) 一项数据显示，全球数据量在过去 10 年年均复合增长率接近 50% ，并进一步预测每四个月对于算力的需求就会翻一倍。这就意味着，随着摩尔定律的失效， CPU 的性能会到达天花板，数据量增长后的处理需求可能难以为继。
此外，企业在大数据、 AI 等数据密集型计算的应用场景下越来越多。阿里云基础产品首席架构师黄瑞瑞也强调：「我们发现现在云上有很多的核心应用，实际上是数据密集型的应用。在服务这么多客户以后，我们发现客户对我们的诉求是逐步从业务逻辑为中心，转向了以数据处理为中心。」
这其实都在不断地提高了对云计算提供的低时延、高带宽的要求。在阿里云看来，以 CPU 为中心的计算体系架构已经很难适应，面临着很大的挑战：以 CPU 为中心的架构数据吞吐小，计算和网络传输的时延大，也无法解决超大规模的复杂管理问题；大数据应用增多，导致数据中心内部数据迁移量增多，以 CPU 为中心的架构无法提供高带宽。
是时候需要去改变了。
阿里云的思路，其实就是从数据中心的内部体系结构里做了体系化创新，将过去以 CPU 为中心的体系架构，变成了以云操作系统+CIPU 为中心的体系架构。

图｜阿里云 CIPU 架构示意图

在这里面，飞天云操作系统是跑在 CIPU 上，从而可以获得更好的管理能力。黄瑞瑞进一步补充：「我们希望上百万台服务器整体纳管、整体编排、整体调度起来，变成一台超级计算机。这个本身也是『飞天+CIPU』想要达到的目标」。
换句话来说，「飞天+CIPU」其实是云计算数据中心体系架构的变革，而 CIPU 更像是一个大数据中心、大云计算的控制器，支撑云操作系统更高效地做云资源的管理和加速。

02 CIPU 会更有机会吗？
CIPU 当然不是唯一。围绕数据中心的计算，在芯片和软件上已经出现了一系列的创新，甚至还产生了不同技术的演进方向。
比如 NVIDIA 公司 2020 年发布的 DPU（Data Processing Unit），它定位在数据中心里继 CPU 和 GPU 之后的「第三颗主力芯片」。在功能上， DPU 作为计算卸载的引擎，直接效果是给 CPU「减负」。之后在 DPU 方向，涌现了一批的创业公司。而英特尔依据数据吞吐类应用快速增长的趋势，在 2021 年推出了 IPU（Infrastructure Processing Units），融合了与云厂商合作的经验，试图去 CPU 提高数据密集型场景的能力。
在阿里云看来， IPU 代表的虚拟化云化能力，和 DPU 代表的数据搬迁带宽能力，很难融合，只有云厂商能真正做到，并且规模落地，而 CIPU 能够突破以上两者瓶颈。
在和阿里云内部的交流中，我感受到他们的很强的自信，因为一旦掌握了产业 Know-How ，就有机会去定义未来。阿里云基础产品负责人蒋江伟也强调，「我们 CIPU 最大的不一样，其实是用我们顶层定义的飞天云操作系统，垂直根据业务驱动往下定义了芯片。」
应用设计领域，最近流行着一种云原生 (CloudNative) 理念，其目标是探寻云应用设计的最佳实践路径，以充分发挥云的效能。在云原生浪潮之下，以往的关注视角，都是从基础设施向上看，聚焦在 PaaS、SaaS 以及应用侧。但应该还有一种视角，是往下看，比如数据密集型计算的上层需求，也在推动硬件侧「原生化」。云原生应该同时包含软件和硬件的概念。
实际上，在「CIPU+飞天」的组合中，阿里云是先把云操作系统做得非常成熟。通过对于飞天的定义和迭代，实现了对于客户需求的清晰化的感知。在此之后，才去做 CIPU 。为云而生的 CIPU ，与底层基础设施进行深度定制，可以更精准垂直去解决云操作系统的管理问题。在某种程度上来讲，在这个过程中，其实是完成了对于 CPU 的云原生化。