AI数据中心控制平面架构分层架构方案

AI解决方案的不断扩展，正在推动数据中心基础设施发生前所未有的变革。这些变化不仅体现在计算能力本身，平台复杂性、功率密度、热管理需求以及安全要求等各方面均在持续演变，以满足大规模、高复杂度的AI工作负载。

在近期举办的一场安全专题研讨会上，来自莱迪思、信骅科技（ASPEED）和AMI的专家们，围绕日益增长的基础设施需求及其对数据中心设计带来的影响展开了深入探讨，并强调

采用具有战略意义的分层式平台控制平面架构，是构建可扩展、高韧性和安全AI生态系统的关键。

平台控制平面是AI基础设施的关键所在

AI基础设施正不断扩展以应对日益攀升的需求，成功的关键不再只是提升计算性能。数据中心基础设施面临的核心压力可分为三类：

这些转变从根本上改变了企业评估其数据中心基础设施的方式，推动了对各AI系统平台控制平面的战略性重审与加固。作为始终在线的层级的"中枢神经层"，控制平面系统肩负保障系统管理、安全防护、故障恢复以及系统可用性保障。

如今，控制平面能力已成为设计初期的关键考量，而非事后考虑的因素。安全架构师、运营负责人、站点可靠性工程师和平台团队正携手设计最有效的架构模型。当以战略性方式实施时，控制平面将为大规模AI基础设施提供更安全、更高效的底座支撑。

构建分层式控制平面架构

为满足这一日益增长的需求并避免依赖功能有限的单一组件，莱迪思、信骅科技和AMI正携手推进统一控制平面架构的建设。该模型的每一层都针对特定功能进行了专属优化，但仍能通过基于开放标准的接口实现协同运作。

这一架构愿景融合了三个关键层：

基于莱迪思FPGA 的确定性平台控制：作为该模型的基石，莱迪思现场可编程门阵列（FPGA）提供了一个“最先上电、最后断电”的控制层，使关键平台功能在整个系统生命周期内持续保持可用。该层负责电源时序控制、板级协调、协议桥接以及实时故障响应。此外，凭借其固有的可重编程能力，该层还能帮助团队适应不断变化的硬件需求。
基于信骅科技BMC/SMC 的系统管理与安全：信骅科技的基板管理控制器（BMC）以及在某些配置中的卫星管理控制器（SMC）构成该模型的第二层，提供带外管理、遥测采集和系统级控制能力。该层有助于将可管理性从单台服务器扩展至多节点和机架级环境，同时提供硬件可信根、安全启动、远程证明以及安全更新机制等集成安全功能。一个具体实例是信骅科技近期发布的AST1840，其将信骅科技的 SMC 与莱迪思FPGA 集成于单一封装中，将紧密的板级管理与确定性实时控制融为一体。
基于AMI解决方案的固件与编排：AMI解决方案构成最顶层，将基础设施数据聚合到统一的管理视图中，通过DMTF Redfish® 和 PLDM等行业标准接口，实现集群级可视性、策略管理以及与编排系统的集成。

三者协同配合，构建起一个内聚的控制平面，简化了日益复杂的AI数据中心基础设施的管理工作。

该架构为AI基础设施带来的核心能力

这一协作愿景建立于三家行业领军企业多年深耕的领域专业知识。莱迪思、信骅科技和AMI正密切合作，致力于为客户提供可靠且具备高互操作性的控制平面，助力加速部署并降低集成风险。

该方案的优势覆盖面广，包括：

可扩展性：该架构的设计目标是支持日益模块化和解耦化的架构，同时实现对计算、网络、存储、电源和散热组件的协调管理。
可靠性和可用性：基于 FPGA 的控制能够对电源、热管理和散热需求进行实时响应，而冗余控制路径则有助于确保关键安全功能保持正常运作。
运营效率：通过统一管理与编排，该模型将服务器、机架和Pod的详细信息汇聚于单一视图中，简化了监控、策略执行及其他日常持续运营工作。
与时俱进的灵活性：可重编程硬件和基于标准的接口确保平台能够适应不断演进的需求，无需进行大规模且昂贵的重新设计。
更高的安全性：硬件可信根、安全启动、远程证明、安全更新和加密敏捷性有助于在整个AI基础设施中建立一致的安全态势。莱迪思FPGA 可作为平台可信根或“共生可信根”，通过基于硬件的加密敏捷性、后量子加密（PQC）就绪性以及远程证明支持为管理控制器（MCU）、中央处理器（CPU）或图形处理器（GPU）等ASIC提供补充，且无需进行昂贵的重新设计或重新流片。随着后量子密码就绪能力逐渐成为全球不同地区采购要求中的重要考量，这一能力的重要性也日益凸显。

这些能力体现了莱迪思、AMI和信骅科技的共同愿景：帮助运营者降低复杂性、最大化正常运行时间，并在其数据中心基础设施中构建更深厚的根基信任。

为新一代数据中心构筑基石

平台控制平面已成为数据中心运营者的关键战略差异化优势。通过融合莱迪思FPGA 所提供的确定性安全控制能力、信骅科技的管理与安全组件以及AMI的编排软件，企业能够构建可扩展、高韧性且安全的AI系统。