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探究DPU的緣起,DPU提升數(shù)據(jù)中心算力的三種方式

西西 ? 來源:SDNLAB ? 作者:SDNLAB ? 2022-09-09 15:56 ? 次閱讀
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第二屆SmartNIC&DPU技術(shù)創(chuàng)新峰會在北京舉行,云脈芯聯(lián)在2022 SmartNIC&DPU Awards年度評選中榮獲匠心技術(shù)獎。云脈芯聯(lián)創(chuàng)始人&CEO劉永鋒出席峰會并發(fā)表《融合、開放、極致—DPU的未來之路》的主題演講。

在本次演講在峰會上引起了參會者的廣泛關注。以下為演講中的主要內(nèi)容。

DPU發(fā)端于網(wǎng)絡

探究DPU的緣起,要從了解數(shù)據(jù)中心架構(gòu)的演進開始。從數(shù)據(jù)中心的發(fā)展來看,隨著規(guī)模的不斷擴大和承載業(yè)務的不同,基礎架構(gòu)經(jīng)歷了比較明顯的底層網(wǎng)絡技術(shù)的代次演進,從IT機房階段的二層網(wǎng)絡、IT數(shù)據(jù)中心階段的三層網(wǎng)絡到云原生數(shù)據(jù)中心階段的虛擬網(wǎng)絡

進入到云基礎設施時代,為滿足高帶寬、大規(guī)模和低延遲的需求,數(shù)據(jù)中心基礎架構(gòu)又經(jīng)歷了三個階段的演進,我們稱之為計算聯(lián)網(wǎng),計算云網(wǎng)和智算云網(wǎng)時代。

在最初的計算聯(lián)網(wǎng)階段,交換機SDN虛擬網(wǎng)絡方案就可以滿足業(yè)務的需求。而到了計算云網(wǎng)階段則需要通過主機overlay網(wǎng)絡的方式在進一步擴大網(wǎng)絡規(guī)模的同時將虛擬網(wǎng)絡同物理網(wǎng)絡解耦,以追求更快的業(yè)務迭代和更高的穩(wěn)定性。很明顯,CPU在為更多的基礎設施服務消耗越來越多的算力。在CPU算力增長遭遇瓶頸,業(yè)務數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡帶寬不斷增長的情況下,網(wǎng)絡基礎架構(gòu)需要進一步演進來實現(xiàn)整個數(shù)據(jù)中心維度的降本增效。

因此,DPU的出現(xiàn)不僅僅是為解決CPU的算力瓶頸,而是要通過先天的網(wǎng)絡屬性,在數(shù)據(jù)中心整體TCO的維度提升算力。我們把DPU提升數(shù)據(jù)中心算力手段總結(jié)為算力卸載、算力釋放算力擴展三種方式。

#算力卸載

即以更高的能效比卸載CPU的部分算力,主要是網(wǎng)絡,存儲,安全等基礎設施服務。

#算力釋放

即無需CPU介入多次訪問內(nèi)存和外設,避免不必要的數(shù)據(jù)搬運、拷貝和上下文的切換,直接在網(wǎng)卡硬件上對數(shù)據(jù)完成處理并交付給最終消費數(shù)據(jù)的應用。

#算力擴展

是指通過有效避免擁塞消除跨節(jié)點的網(wǎng)絡通信瓶頸,顯著降低分布式應用任務周期中的通信耗時占比,在大規(guī)模的集群維度提升計算集群的整體算力。

因此,DPU成為了數(shù)字基礎設施邁向“連接+計算”的關鍵一步。

融合、開放、極致——DPU未來發(fā)展愿景

第一、融合。 DPU需要一個全新的融合架構(gòu)來實現(xiàn)進一步的軟硬件融合,能夠支持云原生的軟件定義接口,面向海量連接的資源共享架構(gòu),多種協(xié)議融合兼容的傳輸層實現(xiàn)。

第二,開放。 從軟硬件協(xié)同的角度,首先DPU需要一個通用的CPU架構(gòu)平臺來實現(xiàn)管控平面的軟件無縫遷移,傳統(tǒng)只能滿足靈活性需求的NP則不適合用于管控平面的卸載。其次,從數(shù)據(jù)平面的卸載角度,DPU需要具備靈活的可編程能力,同時向上兼容面向應用的開放軟件接口。

第三,極致。 極致則是指DPU最終需要通過創(chuàng)新架構(gòu)實現(xiàn)極致的高帶寬、低延遲,極致的高性能、低功耗和極致的大規(guī)模、高可靠。

在演講的最后,劉永鋒現(xiàn)場展示了云脈芯聯(lián)基于FPGA實現(xiàn)的DPU產(chǎn)品metaFusion50在RDMA場景下的測試效果,metaFusion50擁塞控制實現(xiàn)機制可以迅速響應網(wǎng)絡擁塞,通過硬件機制準確、及時降速,并確保帶寬公平分配,同時可以及時、準確全面的上報監(jiān)控信息。云脈芯聯(lián)metaFusion 的RDMA功能,能夠?qū)崿F(xiàn)多打一網(wǎng)絡擁塞下的擁塞控制。這種通過硬件實現(xiàn)端到端網(wǎng)絡擁塞控制的機制是RDMA高性能網(wǎng)絡的關鍵技術(shù),可以滿足算存分離,GPU內(nèi)存共享以及AI模型訓練等高價值場景的需求。

編輯:黃飛

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:融合、開放、極致——DPU的未來之路

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