【導讀】隨著AI工作負載爆發式增長，數據中心逐漸形成融合GPU、定制加速器、先進冷卻系統等多元組件的異構架構，復雜度與規模同步攀升，也催生了對統一控制、嵌入式安全及靈活適配能力的迫切需求。傳統運營模式已難以應對異構環境下的協調難題與安全風險，多層控制架構成為保障系統韌性的關鍵，而FPGA憑借硬件級的確定性、安全性與靈活性，正成為支撐AI數據中心高效、安全運行的戰略使能器件。
本文圍繞AI驅動下數據中心的需求變革，深入剖析安全控制的核心價值、分層架構的運行邏輯，以及FPGA在其中的核心賦能作用，為理解新一代AI數據中心的發展方向提供關鍵視角。
人工智能數據中心需求的轉變
人工智能模型不僅改變了數據中心的功能，還改變了其構建方式。隨著工作負載以前所未有的速度增長，數據中心架構變得高度異構。它們通常將各種組件——圖形處理單元（GPU）、中央處理單元（CPU）、定制加速器、先進冷卻系統等——集成在同一機架內，使得基礎設施比以往任何時候都更大、更復雜。
這種本質上更為復雜的數據中心環境使其在管理上頗具挑戰性。每個組件都為架構帶來了獨特的屬性，從啟動時序到不同的遙測格式和故障響應。若沒有統一的控制層，哪怕是系統協調中微小的故障也可能像滾雪球一樣演變成更大的錯誤和系統停機。與此同時，不斷發展的數據中心接口和模塊化機架設計要求有能夠快速適應且不中斷運行的解決方案。
歸根結底，高性能不會是人工智能數據中心發展的唯一關注點。這些設施需要確定性、始終在線的控制和嵌入式安全功能，以便在日益分散的環境中可靠、安全地運行。
安全控制的重要性
人工智能已將控制從幕后功能轉變為數據中心運營的戰略支柱，要求系統在極端工作負載下表現出可預測性并能即時響應異常情況。確定性控制有助于確保這種一致性，支持組件間的可靠協調，避免出現延遲或失調。
隨著數據中心變得更加模塊化和多供應商化，安全性和信任必須融入控制功能之中。設備管理人員必須對系統內的每個組件和固件進行身份驗證和證明，并在整個生命周期內實施保護，以防止篡改和信息泄露。此外，系統還必須跟上不斷發展的標準和法規，從安全協議和數據模型（SPDM）標準的證明要求，到商業國家安全算法套件2.0（CNSA 2.0）等后量子框架的未來合規需求。
多層控制架構
為了保持韌性，數據中心依賴于分層控制系統：
服務器級基板管理控制器（BMC）：負責安全啟動、電源時序和健康狀態遙測功能。
機架級資源監控與控制（RMC）：集成數據、管理電源和冷卻，并協調安全操作。
衛星控制器：實時監測泄漏情況并立即隔離故障。
嵌入在這些控制器中的FPGA可對遙測數據進行標準化處理，實現實時故障響應，并連接Redfish、PMBus和通過PCIe的MCTP等協議。
FPGA作為戰略使能器件
基于硬件的解決方案可提供軟件無法比擬的確定性控制。萊迪思FPGA提供：
即時響應能力。當人工智能工作負載在極端溫度和功率水平下運行時，毫秒之差都至關重要。萊迪思FPGA可實現納秒級時序和實時故障響應，在液體冷卻泄漏等潛在破壞性事件發生時立即采取行動。
并行處理和接口靈活性。傳統串行處理無法支持充滿傳感器和加速器的機架。萊迪思FPGA可同時處理I3C、PMBus/SMBus、通過PCIe的MCTP、I2C、SPI和GPIO等多種協議，避免瓶頸并實現可擴展性。
內置安全功能。作為最先啟動和最后斷電的器件，適用于安全控制的萊迪思FPGA可作為硬件信任根（HRoT），執行安全啟動和證明，確保只有受信任的固件和系統組件才能運行。
加密靈活性。萊迪思FPGA支持部署后重新配置，為開發人員提供所需的靈活性，以支持隨著標準不斷發展而推出的新的更新和后量子加密（PQC）算法。
總結
FPGA作為硬件級核心使能器件，以其納秒級響應、多協議并行處理及可重構安全能力，為數據中心平衡性能與信任提供了核心支撐。未來，隨著AI基礎設施的進一步分散與擴展，控制架構的協同性、安全方案的前瞻性及硬件器件的適配性，將成為決定數據中心競爭力的關鍵。唯有將控制、安全與適應性深度融合，才能筑牢AI數據中心的運行根基，為人工智能技術的持續突破提供穩定、可靠、安全的算力底座。
