大型軟件服務(wù)在兩個方面進(jìn)行了效率之戰(zhàn)：可以靈活地適應(yīng)不斷變化的消費(fèi)者需求的高效軟件，以及即使在CPU收益不斷減少的情況下也可以保持這些大規(guī)模服務(wù)快速運(yùn)行的高效硬件。這些因素共同決定了用戶體驗(yàn)的質(zhì)量以及現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心的性能，成本和能效。

一個方面的變化需要另一方面進(jìn)行調(diào)整，而日益流行的新軟件體系結(jié)構(gòu)對大多數(shù)數(shù)據(jù)中心當(dāng)前的硬件解決方案構(gòu)成了挑戰(zhàn)。這種稱為微服務(wù)的模塊化設(shè)計(jì)大型企業(yè)軟件的方法，在與數(shù)據(jù)中心效率的另一主要增長力量-硬件加速器的交互中，留下了一些期望。

為了更有效地將這兩種有前途的技術(shù)結(jié)合在一起，CSE博士 與來自Facebook的研究人員一起工作的學(xué)生Akshitha Sriraman設(shè)計(jì)了一種方法，可以精確地測量硬件加速器將加快數(shù)據(jù)中心速度的程度。該分析模型被適當(dāng)?shù)孛麨锳ccelerometer，可以在加速器設(shè)計(jì)的早期階段應(yīng)用，以在安裝之前預(yù)測其有效性。

硬件加速器的有效性仍然是通用計(jì)算中的一種新技術(shù)，它不像擁有數(shù)十年經(jīng)驗(yàn)的CPU那樣容易預(yù)測。投資此類多樣化的定制硬件會帶來大規(guī)模風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)樗赡軣o法實(shí)現(xiàn)其預(yù)期。

但是存在巨大影響的潛力。設(shè)計(jì)為極快地執(zhí)行一種類型的功能，從理論上講，加速器可用于大型應(yīng)用程序常見的所有冗余，重復(fù)性任務(wù)。

這包括微服務(wù)。這種軟件體系結(jié)構(gòu)方法將一個更大的應(yīng)用程序構(gòu)想為模塊化的，特定于任務(wù)的服務(wù)的集合，每個服務(wù)都可以單獨(dú)進(jìn)行改進(jìn)。這允許對大型應(yīng)用程序進(jìn)行更改，而無需更改一個龐大的中央代碼庫。它還允許更輕松地添加更多服務(wù)。

Sriraman證明，大多數(shù)微服務(wù)的CPU周期中只有18%花費(fèi)在執(zhí)行對其功能核心的指令上。剩余的82%用于進(jìn)行加速成熟的普通操作。

Sriraman說：“加速我們確定的這些開銷確實(shí)可以在很大程度上提高速度。” 超越速度，它將使數(shù)據(jù)中心的所有功能更便宜，更節(jié)能。“加速將使我們能夠在相同的功率限制下打包更多的工作，并大規(guī)模地提高資源利用率，因此數(shù)據(jù)中心的能源和成本節(jié)省將大大提高。”

微服務(wù)的問題在于，它們的設(shè)計(jì)可能完全不同，尤其是在它們與硬件交互方面。例如，微服務(wù)可以與加速器通信，同時繼續(xù)在CPU上運(yùn)行其他指令，或者當(dāng)微服務(wù)卸載到加速器時，其所有功能都可能停止。這兩種情況都面臨著不同的“卸載開銷”(將任務(wù)從一個處理器發(fā)送到另一個處理器所花費(fèi)的時間)，如果不計(jì)入數(shù)據(jù)中心，這將成為數(shù)據(jù)中心的浪費(fèi)時間。