爆炸性的数据集和复杂的软件使像ASIC这样的单一用途平台难以满足企业数据中心不断增长的需求。因此，在芯片设计和开发上的大量投资会在其部署时面临过时的风险。

　　作为响应，围绕更高可编程性的生态系统正在出现，它有望优化硬件，同时保留定制芯片的性能优势。在这些方法中，有一种方法是在云和数据中心硬件应对复杂的，数据驱动的AI，机器学习和HPC工作负载时将其定义为“面向未来”的软件定义的计算平台。

　　新兴企业正在推广这种面向未来的方法或可组合的方法，以跟上网络规模的应用程序，同时添加诸如嵌入式分析之类的新工具以提供对芯片操作的可见性，包括调试工具。

　　例如，已有四年历史的平台初创SimpleMachines Inc.近宣布与英国的嵌入式分析供应商UltraSoC建立合作关系。这种结合将为用户提供一个窗口，让他们了解从视觉认知和语言理解到安全性的应用程序中硬件和软件的行为方式。

　　SimpleMachines touts是可组合的计算平台，可解决一般企业硬件以及ASIC和其他定制芯片无法与AI和机器学习一起推动的快速技术变革的问题。该可组合的方法解决了设计和部署芯片所需的时间和金钱，将工作负载分为四种行为模式。每个组件都在“运行中”的硅芯片上进行编译，以创建一个不断发展的平台，该平台可以适应机器学习，机器人技术和数据分析提出的工作负载要求。

　　与UltraSoC(发音为Ultra-Sock)的合作关系提供了嵌入式分析功能，用于跟踪和理解压力下的硬件和软件行为。

　　UltraSoC首席执行官鲁伯特贝恩斯(Rupert Baines)说，这家英国的半导体IP“被嵌入到芯片中，以提供洞见和分析以了解其在操作和部署中的行为”。当发现异常现象表明存在黑客入侵时，芯片分析将充当“防盗警报”，范围从未经授权的访问到特定的内存区域到可疑的网络活动。

　　UltraSoC的嵌入式分析IP和调试工具还用于监视和提高AI芯片，服务器和HPC平台的性能。无晶圆半导体PMC-Sierra的早期客户在其磁盘驱动器控制器中使用了分析和其他监视工具。这些监视器用于收集有关芯片行为的详细数据，同时还可以说明那些支持片上系统的服务器基础结构的性能。

　　该表示：“基于硬件的方法可以检测到难以识别的问题，从而可以更轻松地发现非致命错误。”

　　与SimpleMachines的合作关系直接针对传统的“硬连线”框架，以处理数据密集型应用程序，主要是定制ASIC。随着数据量的不断增长，面向未来的功能旨在针对ASIC开发所需的时间和金钱方面的成本。
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