相关的前沿技术还有CXL高速互联、NVMe Over Fabric等 ， 全球有许多巨头正在探索 ， 如Intel、Marvell、三星等 。
2.机柜即计算机需要注意的是 ， 并非所有用户的计算架构、服务器形态都朝着数据中心即计算机的方向发展 ， 因为体量不同、场景不同 ， 这种努力带来的收益是不一样的 。 数据中心即计算机更适合于互联网、云计算巨头所需的超大规模数据中心 。 对于第二梯队及以下的互联网、云计算公司 ， 以及金融、能源、制造业等公司 ， 机柜即计算机可能更加适合 ， 因为无需对IDC机房做大规模的调整 ， 很多组件能够复用 ， 从而受益于大规模生产标准件带来的低成本优势 。
3.设备即计算机在IT基础设施领域内 ， 不只是宏观（超大规模 ， 如数据中心级别）、中观（机柜级别、服务器级别） ， 还有微观（组级和设备级别） ， 都有类似的趋势 。 当我们观察服务器的各个设备 ， 如SmartNIC、Nvidia DPU、Intel IPU等；还有SSD（包含了主控、Firmware、颗粒）时 ， 你会发现它们也是一台精简版的 ， 浓缩型的小小计算机 。 也即设备即计算机 。
硬件重构的方向是一切皆计算机这个趋势不仅适用于IT基础架构 ， 还适用于所有的智能制造领域 ， 如meta（原名FaceBook）的触觉手套 ， 可以看成是手套即计算机 。 根据场景的需求不同 ， 我们会发现 ， 在不同的层次上 ， 物体都有发展成为智能体（也即“计算机”）的趋势 。 小到手环、眼镜、音箱、鞋子、衣服、杯子；中到电灯杆、交通灯、道路；大到楼宇、机场、城市乃至地球 ， 都会朝着“计算机”（也即智能体 ， 大的可视为复杂巨系统）的方向发展 。 背后的原因是 ， 更快的响应 ， 更低的成本；更懂人类（个体、组织 ， 乃至国家和全人类）的需求 ， 为人类提供更灵活多样化、更便利的服务 。 下面举两个例子 ， 分别是：叶片即计算机、吊舱即计算机 。
1）叶片即计算机
GE有个风电部门 ， 把传感器安装在每一个风机叶片上 ， 通过对风机转速、风力、温度、湿度、环境等近百种数据的采集、分析 ， 风机能够自己进行涡轮叶片转速的调整 ， 不需要把数据传输到数据系统 ， 通过桨片的角度调整能够增强风力 ， 能够增加风力4% 。 这就是软件定义制造 ， 换句话说 ， 风机即计算机 。
2）吊舱即计算机
在矿山、农场、建筑场地等三维建模的过程中 ， 多数解决方案是通过无人机下面的包含若干个摄像机的吊舱 ， 拍摄大量的照片或影像 ， 再返回建模的工作空间去操作 ， 一旦发现有些地方漏拍 ， 或者拍得不够清晰 ， 还需将带有吊舱的无人机再次派往场地补拍 ， 需要耗费数小时 。 国内的空陆视觉 ， 通过将吊舱内嵌AI芯片 ， 可实时同步建模并输出图像 ， 能够很快在作业场地感知是否需要补拍或者重拍 ， 能够节省不少时间 ， 提高效率 。 其实就是 ， 吊舱即计算机 。
3）摄像头即计算机
实际上吊舱即计算机本质上是指吊舱里面 ， 内嵌了AI芯片的摄像头即计算机；另外 ， 前面所属Meta XR眼镜 ， 包含了带有计算能力的传感器 ， 也是摄像头即计算机的一种类别 。 随着元宇宙的发展 ， 结合物联网进行感知世界 ， 使用AI算法改变世界的逐步深入 ， 摄像头即计算机 ， 或者摄像头所属系统即计算机 ， 将如雨后春笋般不断涌现出来 。
XX即计算机的例子 ， 还能举出很多 。 总之 ， 元宇宙计算 ， 给我们带来巨大的挑战 ， 将发展新的计算形态 ， 如空间计算、去中心化计算；也将催生新的计算架构 。 为了更好的支撑应用场景 ， 硬件重构的方向就是一切皆计算机 。
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