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DPU SIG
背景
智能网卡
随着后摩尔定律时代到来,CPU算力增长速度与数据中心网络传输速率增长速度差距逐渐拉大,催生了网卡智能化的需求。CPU计算能力增速低于网路传输速率增速,且差距持续增大,将网络功能卸载到可编程硬件的需求愈发急迫。
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25G网卡网络数据包处理需要占用约6个CPU
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100G网卡约24个
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那么400G呢?
为了应对这一变化,我们应该将网络、存储、操作系统中不适合CPU处理的高性能数据处理功能卸载到硬件芯片执行,提升数据处理效率,释放CPU算力;节省的CPU算力将真正用于客户的服务。
DPU Vs 智能网卡
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实现形式上: DPU包括“通用处理器+可编程硬件”,不只卸载数据面,还包括管理面,是更加全面的卸载
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功能上:智能网卡专注可卸载,DPU相比智能网卡增加了可编程性,并可以增加安全加解密、存储等更多硬件功能,提供更高的灵活性
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适用场景上:DPU适用于更加通用场景下任务的卸载加速和弹性加速,如容器场景。负载均衡、安全和高级定制化网络
DPU是承载了更多功能及硬件能力的板卡(如安全加解密、存储卸载加速),不仅仅聚焦网络卸载加速,更多的是针对数据的处理。
DPU定位
当前国内外各厂商都在布局DPU能力,DPU作为一种新型可编程处理器需要集合以下要素:
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行业标准的、高性能及软件可编程的多核通用处理器
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高性能网络接口,高速处理及数据传输
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种类多样的,灵活可编程的加速引擎,可以对AI、机器学习、安全、存储等进行卸载加速
各大厂商对DPU的定位及构想也略有不同:
负责在数据中心传输和处理数据的数据处理单元(DPU),正与CPU、GPU共同组成“未来计算的三大支柱” - NVIDIA
基础设施处理器(IPU),可加速网络基础设施,释放CPU内核,实现应用程序性能的提升。IPU使云服务提供商能够以软件级的速度定制基础实施部署,同时通过灵活安排工作负载,提高数据中心的利用率 - Intel
以数据为中心(Data-Centric),一个以数据为中心的世界需要以数据为中心的基础设施 - Fungible
不管是哪一种定位和构想,DPU都将为未来数据中心的不同应用场景中占据越来越重要的地位。
OS或软件一直都是需要跟随硬件的趋势发展的,新的硬件演进需要新的OS抽象,多样化的DPU硬件也需要专用定制化的OS及上层统一接口来发挥硬件的极致性能,并为开发者提供统一的使用视图。
参与厂商
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NVIDIA
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中国电信天翼云
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中国移动苏州研发中心
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华为
Sig-DPU目标
Sig-DPU希望能够集结国内外各DPU或smartNIC厂商参与,为客户提供DPU驱动及管理工具,鼓励厂商共同参与制定相关标准。
- Customized OS for DPU
为各DPU硬件提供统一定制化openEuler操作系统支持,提供统一的用户使用体验;探索新型DPU硬件下的高性能操作系统方案,为DPU提供统一的底层接口及能力比如跨DPU和HOST的高速通信通道;也可以针对特定DPU提供定制的特性优化。
- 统一的用户编程框架
针对不同的DPU厂商,探索其加速及卸载能力中的公共部分,面向开发者提供统一的接口抽象;使其能够使用统一的编程接口及框架使用DPU硬件。
- 通用的业务DPU卸载能力
为DPU厂商提供管理面及数据面业务DPU卸载的通用能力支持,降低开发者进行业务DPU卸载的难度。
- 加速方案的标准实现
不同DPU具备不同的硬件加速能力,探索如何通过统一的接口及标准实现,为厂商不同硬件加速能力的实现提供底层支持。
- DPU新型使用方式探索
探索DPU的发展趋势和新型实用方式,比如通过抽象层整合DPU与HOST,提供统一的使用视图;未来数据中心的资源池化方案,各类资源以池化方式存在,通过DPU进行池化管理及访问。
我们希望依托openEuler构建开源开放的DPU生态,使能DPU的OS开箱即用,成为创新孵化平台,能力上提供OS标准生态接口,同时扩展应用的可编程、可定制性,以及提供更好的DPU-OS使用体验。
组织会议
- 公开的会议时间: 北京时间,按需
成员
Maintainer列表
- lch-lichunhui@lch-lichunhui
- lic121@lic121
- minknov@minknov
- victorzoum@victorzoum
- C0reFast@C0reFast
- liuhaic@liuhaic
- chenanqing1985@chenanqing1985
Committer列表
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- luochenglcs@luochenglcs
- superhugepan@superhugepan
- louhongxiang@louhongxiang
- liusirui@liusirui
仓库列表
联系方式
<如果需要单独申请邮件列表,请再次补充邮箱名称:sig-yoursigname@openeuler.org>