摩尔定律跟不上年轻又活力十足的云端应用需求？
“摩尔定律速度趋缓以及云端服务的成长，已经把我们带到了一个反曲点(inflection point)；”负责数据中心硬件采购的谷歌资深营运总监Prasad Sabada表示：“游戏规则又一次改变，我们需要产业界以有意义的方式来响应。”WZaesmc
具体来说，他呼吁推动处理器的优化，降低本文切换(context switching)以及其他对谷歌实际工作负载十分关键的运作之延迟：“我们已经看到许多处理器针对Spec性能评测基准进行优化，但是在谷歌，我们的工作负载与Spec大不相同。”
谷歌引述史丹佛大学(Stanford)制作的图表，表示处理器性能进展停滞（来源：谷歌）WZaesmc
谷歌也想要更低延迟的内存芯片，“我们能从降低内存延迟取得很大的进展，就像处理器的性能提升那样；”Sabada所指的是新一代内存架构的潜力表现。WZaesmc
在近一年前，谷歌的竞争对手Facebook开始支持英特尔(Intel)的3D XPoint内存，这种新一代内存在许多方面的表现号称优于今日的NAND闪存；英特尔已经在去年底开始限量提供该内存芯片样品。WZaesmc
在互连方面，Sabada表示，今日的典型处理器总线有许多针对I/O与加速器组件的overhead存取，并不适合新兴的内存架构；此外，需要光学接口例如硅光子(silicon photonics)技术，来连结数据中心里的服务器。WZaesmc
Sabada指出IBM的OpenCAPI接口就是谷歌支持的技术之一，但他并未提到另两个在去年发表的技术CCIX与GenZ，分别是开放性加速器接口，以及储存级(storage-class)内存。WZaesmc
谷歌寻求更低成本的2.5D芯片堆栈
在封装技术方面，Sabada表示将逻辑、内存、数字与模拟裸晶结合在同一片基板上的2.5D芯片堆栈技术“令人振奋”，是一种实现异质芯片的“酷方法”；不过他也WZaesmc
指出，该类技术的大量生产良率与成本还未达到令人满意的程度。WZaesmc
AMD的绘图处理器部门首席架构师最近也表达了类似的挫折，该公司同样正尝试将芯片堆栈技术推向主流市场。WZaesmc
Sabada请求芯片产业高层加速各领域技术的创新，但他也理解，设计与生产先进芯片的复杂度与成本越来越高。“我们已经遭遇障碍，频率的提升不是我们习惯的，基本上我们看到了单核心处理器性能的限制；”他指出，种种挑战推动了往多核心处理器的转移，但：“这在云端环境中会是一个挑战。”WZaesmc
谷歌在去年发表了张量处理单元(Tensorflow processing unit，TPU)，将之视为未来潮流；Sabada表示：“我们已经迈入加速器时代…TPU只是你们将在接下来看到的这类组件案例之一。”他并指出，机器学习将会是云端运算的关键驱动力，那是一个利用人工智能的强大应用案例，也是谷歌许多云端产品支持的能力。WZaesmc
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