阿里云12年：向下扎根，向上生长
过去十多年，云计算从零起步发展到万亿规模，且仍以两位数增速持续攀升。Gartner预测2021年全球云计算市场规模预计将达到1.7万亿元。
在规模持续攀升的同时，作为云计算领域的头部企业，阿里云更在意的是自己为数字化转型做出什么有价值的贡献。
“我们今天最大的挑战是如何去定义云计算未来是怎么样子的，去引领数字化转型的进程。在这个进程里面提供有竞争力、差异化的能力和产品。”在2021杭州云栖大会期间，阿里云智能总裁张建锋表示，公司近几年推出的一系列产品就是为了能够引领未来。
过去两天，阿里云连续发布了多款重磅产品，包括自研通用CPU、自研服务器磐久、神龙4.0、龙蜥云操作系统、阿里灵杰AI平台等等。此前一周，发布了钉闪会、钉钉文档、钉钉项目等多款协同办公工具，并宣布低代码平台在8个月内新增86万应用、入驻开发者已达90万人。
这一系列动作，展示了阿里云对于未来发展的思考：双向生长。向下，持续夯实云基础技术；向上，为数字化提供一个标准化的开发平台。
不止步于云计算
云计算深入硬件领域，始于2017年。时年冬，亚马逊AWS发布了一款自研的云服务器硬件——Nitro，这一消息让整个科技圈一片沸腾。这意味着，云服务商——这一典型认知上的软件企业开始“杀入”硬件领域。
而在45天前，阿里云发布了第一款由云厂商自主研发的云硬件——神龙云服务器。
地球东西两端的两家云厂商，不约而同地走到了同一个路口，开始钻研硬件。他们其实都是为了解决同一个问题：用一款为云而生的硬件架构，解决云虚拟化损耗的问题。
虚拟化损耗是云计算行业的一大难题。云的一项基本工作是将物理服务器虚拟化，再将虚拟化后的“云服务器”提供给用户使用。例如，用户性能需求高时，用8核16G服务器；需求低时用2核1G服务器，以此来实现云的弹性。
然而，因为虚拟化的过程中需要分出一部分CPU用于调度，因此会造成性能“损耗”，极端场景下，损耗甚至能超过一半。
2015年，阿里云的虚拟化技术架构从KVM更换至Xen，将虚拟化的损耗从极端场景下的50%降低至10%左右。那已是软件算法的极限，再进一步的可能性几乎为零。
想要彻底解决问题，只能从硬件入手。
2016年，阿里云秘密启动了一项代号为“X-Dragon”项目，将外部云盘存储、VPC网络等资源嵌入专属板卡，专门做调度工作，从而避免了调度“打架”造成的损耗。一年多以后，神龙云服务器正式面世，这款搭载了专属硬件板卡的裸金属服务器，史上首次将云计算性能损耗降至0。
▲2021年云栖大会，神龙架构升级至4.0
自此，云计算开始向下进入硬件领域。
亚马逊AWS推出了针对EC2 Inf1机器学习应用的芯片AWS Inferentia，谷歌发布了一款为数据中心设计的机器学习芯片，直接命名为“Cloud TPU”。阿里旗下的平头哥推出了RISC-V处理器玄铁910、自研AI芯片含光800、自研通用服务器CPU。
目前，平头哥拥有处理器IP、AI芯片及通用CPU等产品，旗下玄铁系列处理器出货量已达25亿颗；两年前问世的阿里第一颗芯片含光800已实现规模化应用，通过阿里云服务了搜索推荐、视频直播等行业客户。
“我们芯片团队这两年能力成长还是非常快的，因为含光是ASIC的芯片，它的功能、复杂度可能与通用CPU来比还是有很大不一样的。所以你能设计通用CPU，就是能力很大的检验。”张建锋认为，能力主要体现在大型工程的管理能力、技术判断、芯设计到中间交付等。
迄今为止，全球云厂商中只有阿里云和AWS成功研发了通用服务器CPU。此前，AWS推出也曾推出自研Garviton 2服务器CPU。
构建以云为核心的IT技术体系
为何云计算厂商非要“死磕”自研服务器、CPU等硬件产品？
首先，最直接的考量是成本。
阿里云、AWS、微软管理着数百万台服务器规模的大型数据中心，以100万台服务器体量计算，CPU芯片成本可达到10亿乃至几十亿美元。若采用自研服务器，可以有效降低成本。以手机行业类比，安卓手机采购一枚高通骁龙800系列旗舰处理器，价格约120美元，而苹果自研iPhone处理器A系列成本价不足50美元，且性能甚至更优。
几年前，为了解决虚拟化损耗问题，阿里云、亚马逊AWS分别推出神龙和Nitro，大幅降低了云计算的使用成本。在2019年的AWS技术峰会中，亚马逊透露，基于Nitro架构的计算实例、内存实例、GPU实例价格分别下降35%至49%不等。
另一重考量，是构建一个以云为核心的IT技术体系。
云的核心价值是“按需使用”形成弹性，用户计算高峰时配置高性能，低谷时则降低性能。这背后就是云的“池化”能力，通过虚拟化，将计算、存储等几项工作分离，形成一个个大资源池，需要时随时提供。
然而，云计算的解耦模式与传统IT中计算、存储、内存绑定模式所需的能力大相径庭，市场上的IT硬件都是为传统模式设计的，没有专门为云设计的IT架构。比如，传统IT像是一条广阔公路，注重的是单条公路的修缮能力；而云是100条公路同时开通，重要的是这100条公路的协调能力。
“我们的交换机都是自研的，这些交换机并非与其他产品有技术代差，但它们更适合在云计算的超级数据中心中使用。”张建锋认为，构建更适合云的硬件体系，是云计算步入深水区的关键一役。
云是天然的平台属性，当千行百业迈向数字化转型时，云就是数字底座。阿里云反复强调“做深基础”，就是不断强化数字底座的能力，基础越深，底座就越稳。在此基础上，足够强大的自研产品体系就是这个底座的有力支撑。
张建锋认为自研CPU是“为云而生”，他介绍说，“云上负载是大规模、高并发的情景，而CPU有两类，一类是单核性能非常强，第二类是有很多核，多核工作。从测试结果看，多核表现明显优于单核表现，所以大家可以看到，自研CPU的核数多达128核。”
与自研CPU一同面世的，还有自研云服务器磐久、神龙4.0、龙蜥操作系统和阿里AI一体化平台灵杰，并迎来自研数据库PolarDB的重磅升级。
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