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LSI公司高級副總裁兼網(wǎng)絡(luò)解決方案事業(yè)部總經(jīng)理吉姆·安德遜(Jim Anderson)在美國《網(wǎng)絡(luò)世界》網(wǎng)站上撰文指出，考慮到數(shù)據(jù)通信流量的爆炸式增長，摩爾定律不足以跟上更快的網(wǎng)絡(luò)速度需求的步伐。因此，需要更智能的芯片和軟件方法。
加快移動和數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)速度的最佳方法之一是把通用處理器與智能芯片加速器引擎結(jié)合在一起，大幅度優(yōu)化字節(jié)優(yōu)先次序的方式，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能和基于云的服務(wù)。
這個行業(yè)面臨的基本挑戰(zhàn)之一是數(shù)據(jù)流差距：網(wǎng)絡(luò)和存儲容量需求每年增長30%至50%與IT預(yù)算每年增長5%至7%之間的差距�；谠频姆⻊�(wù)應(yīng)用的增長和數(shù)據(jù)存儲的消費(fèi)正在推動網(wǎng)絡(luò)與云之間的數(shù)據(jù)通訊量成倍增長。由于數(shù)據(jù)流量的增長遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過支持它的基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)的增長，網(wǎng)絡(luò)經(jīng)營者面臨很大的壓力以找到更智能的方法來改善性能。
云數(shù)據(jù)中心是采用現(xiàn)有的技術(shù)建立的，到目前為止通過蠻力成功地改善了性能。所謂蠻力就是增加服務(wù)器、交換機(jī)、處理器內(nèi)核和內(nèi)存等硬件。然而，這種方法成本高并且沒有持續(xù)性，增加了硬件成本和占地面積以及冷卻和電源需求，并且遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能解決網(wǎng)絡(luò)延遲的問題。
以智能芯片的方式增加智能可以優(yōu)化處理在移動網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)上傳送的數(shù)據(jù)包。特別是智能芯片能夠讓下一代網(wǎng)絡(luò)理解數(shù)據(jù)的臨界性，然后以優(yōu)化的方式操作、按優(yōu)先次序排列數(shù)據(jù)和路由數(shù)據(jù)，從而減少整個流量和加快傳送重要的數(shù)字信息，如用于語音和視頻的實(shí)時數(shù)據(jù)。
智能網(wǎng)絡(luò)
日益采用多內(nèi)核的通用處理器在網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施中廣泛應(yīng)用。這些處理器驅(qū)動交換機(jī)和路由器、防火墻和負(fù)載均衡器、廣域網(wǎng)加速器和VPN(虛擬專用網(wǎng))網(wǎng)關(guān)。然而，這些系統(tǒng)都不夠快，跟不上自己的數(shù)據(jù)流的速度。其基本原因是：通用處理器旨在專門用于以計算為中心的服務(wù)器級工作量，不是為處理在目前的和下一代基礎(chǔ)設(shè)施中以網(wǎng)絡(luò)為中心的工作量優(yōu)化的。
然而，智能芯片能加快實(shí)時工作量的吞吐量，如高性能數(shù)據(jù)包處理，同時保證不斷變化的通訊流量需求的不變的性能。
