从I/O的视角看DPU

计算的流动性

随手翻开一个公有云，都会发现有不同的计算实例，搭配不同的CPU、内存、网络和存储来应对不同业务的需求.

当云原生和大量的新技术出现后，作为公有云考虑的最重要的一件事情就是提供这些丰富服务的成本:

青云、Ucloud也都在A股上市了，市场给出的估值参考并不高，而且还在持续亏损。而阿里云即便是盈利，份额也在下滑。如果大家想想这么多年来对三大运营商动刀，搞增速降费
，同样也是鲸落万物生
。所以公有云市场作为基础设施的提供方是不会允许它有高额利润的. 这是一些公有云厂商做DPU的最根本的初衷.

流动性的诞生

冯诺依曼架构诞生时的I/O是纸带，然后逐渐才是键盘和显示器，这些决定了其标量处理架构的本质:

超标量结构，SIMD，或者VLIW暂时解决了一些问题。但是只能针对一些For-loop或者顺序执行的场景，有大量分支的逻辑计算场景就有些力不从心了。所以我们还是要从数据计算本身来看

而在云时代，实际上大量的标量交互
已经发生在了前端
和终端
。我们可以很容易的用低代码
的方式构建表格，让最终用户填写数据。云端的交互更多的变成了一种API对结构体数据
的处理, 大量的计算伴随着数据的流动
发生。这就是流式计算
的处理方式，因此伴随着这样的计算方式，微服务
Serverless
流计算
这些东西，但是计算任务
的分割
如何处理是一个难题,这也是很多企业在微服务改造过程中遇到大量坑的地方.

因此下一代的云计算架构的核心是:

如何满足计算