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障需求

所以写下一文来谈谈的最小(障)需求, 别被某些头部企业带偏了:)❞很多事情,我们想不明白只是因为没有从根源上去分析,那么我们来从障网说起,来谈谈的最小需求.网是什么? 的SOTA 现在工程实践上遇到的一系列问题,本质上来自于做网的人有大量的先入为主的思维方式,并且以自己的业务条线来盲人摸象,当然就出问题了。 总体来说,面临着和异构数据中心的CPU GPU 内存抢供电的窘境,因此通常不会给单块外接电源,75W的功耗墙在那里,而FPGA虽然可以做很多事情,但是开发周期和软件迭代速度都是问题,例如干一个 展望的控制器该如何设计,这也是一个大家还没开始想的问题,如何完成多种的互联互通,如何构建软,如果把看作路由器,谁来实现新一代的OSPF、MP-BGP路由协议,如何在以太网上完成加密传输和拥塞控制 P4相对于写Verilog还是方便不少,但是还是有太多的业务逻辑需要RTC的多核CPU完成,那么这些业务逻辑对应的协议栈是否可以优化呢?VPP、DPDK是否可以构建软硬件一体化的一个协议栈呢?

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从SmartNIC到DPU,的演进之路

在服务器侧引入,将网络、存储、操作系统中不适合CPU处理的高性数据处理功卸载到硬件执行,提升数据处理力,释放CPU算力。 传统 VS DPU传统上没有CPU,需要Host CPU进行管理。传统除了具备标准网的功外,主要实现网络业务加速。 随着网络速度的提高,传统将消耗大量宝贵的CPU内核来进行流量的分类、跟踪和控制。这些昂贵的CPU内核是为通用应用程序而设计的,而并非为了网络数据包的查找和管理。 图1:传统架构DPU也被称为新一代,拥有高性CPU+可编程硬件”转发IO数据面加速的PCIe网设备,在实现标准网(NICTSO)的同时,还提供灵活的软件定义力,为云厂商自定义的云基础设施赋 引入,将vSwitch采样点下沉到服务器,实现真正实现业务端到端网络可视化,降低CPU消耗。存在问题DPU技术架构将遇到发展瓶颈。

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    的网络加速技术

    网络加速的技术实现的本质力是实现网络加速,在2021中国研讨会中,包括中国移动、电信等企业的产品,采用了多种技术架构,实现了不同的网络加速功。 借助自研技术,网络性大幅度提升,PPS提升到40Mpps+,带宽提升到100Gbps。网络功全部offload到上,彻底消除Host CPU占用。 锐文科技推出的RAYMAX xSmartNIC,支持SR-IOV、VIRTIO,支持Open vSwitch卸载,VXLAN、NVGRE tunnel加载及卸载,通过的卸载应用,把耗费CPU 浪潮采用了FPGA+CPU架构,FPGA提供了接近ASIC的处理力,而X86为异常处理、存储和安全业务提供了高速处理力。 锐捷网络新推出的湛卢1.0 2*25G网产品,采用了FPGA+x86 CPU架构。该产品基于RTE_Flow的流表卸载模型,支持开源OVS和锐捷商用vSwitch(RG-S1000v)。

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    FPGA简析

    二、的技术性特征Smart NIC即,其核心是通过FPGA协助CPU处理网络负载,编程网络接口功研发的意图有两个:1.解放server上昂贵的CPU计算资源;2.帮助提供barematel server。 具有三个重要特征:1.通过FPGA本地化编程支持数据面和控制面功定制,协助CPU处理网络负载;2.通常包含多个端口和内部交换机,快速转发数据并基于网络数据包、应用程序套接字等映射到到相关应用程序 PCI-Express v3.0 x16,该拥有高吞吐量、低延时的网络处理力以及辅助CPU进行网络功卸载的力,达到最大化节约CPU算力,降低CPU占用同时也降低功耗。 该直接安装在服务器或者其他设备的PCIe插槽上即可使用,极具有便利性,所涉及的IP核具有自主知识产权,通过与具体应用及业务结合的方式,可以实现网络的化,可编程化,从而节约CPU占用。

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    中国(SmartNIC)行业概览(2021)

    本文转载自:计算芯世界萌发的主要原因为CPU算力相对网络传输速率的差距持续扩大,激发网络侧专用计算需求,且可搭载多元化功如虚拟交换、存储、数据、网络加密等。 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,催生了的需求。 作用为灵活卸载CPU不适合的处理任务,满足数据平面网络处理需求并兼容现有网络协议生态。其核心作用在于减轻CPU算力负担并让其处理更重要的任务。 产线的萌生受到数通市场需求的强驱动,其将网络、存储、操作系统中需要高性的数据平面卸载到以降低数据中心税,让CPU集中精力于客户的应用程序。 基于 CPU的键值存储需花费CPU周期来进行键比较和哈希槽计算,KV-Direct可将键值处理从CPU移动到上进行。?

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    一文读懂SmartNIC

    3、FPGA 增强型,将 FPGA 与 ASIC 网络控制器相结合。多核多核设计可包括一个集成了许多 ASIC。 多核至少受到两个制约因素的限制:1、这些基于软件可编程处理器,由于缺乏处理器并行性,它们在被用于网络处理时速度较慢。 2、这些多核 ASIC 中的固定功硬件引擎缺乏卸载功越来越需要的数据平面可编程性和灵活性。基于处理器的多核设计在 10G 这一代网中得到了广泛的应用。 基于 FPGA 的基于 FPGA 的利用 FPGA 更大硬件可编程性来构建卸载到上的任务所需的任何数据平面功。 FPGA 增强型对向后兼容性的需求催生了 FPGA 增强型,它为多核增加了 FPGA 功

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    中国移动王瑞雪:运营商部署场景探索及思考

    受市场需求的强驱动,在服务器侧引入,将网络、存储、操作系统中不合适CPU处理的高性数据处理功卸载到硬件芯片执行,提升数据处理力,释放CPU算力。 王瑞雪介绍,主要有五大应用场景:1)网络、存储等功卸载,释放可用CPU资源,提高对外服务力,增产增收;2)DPDK、SPDK和RDMA等技术集成实现业务加速、提升服务器性;3)针对特定业务逻辑进行硬件加速 2)NP现在用的比较少,后续可不是主流的演进趋势。3)目前用的比较多的是FPGA+CPU,可编程、灵活性比较高,时延和功耗适中。 多云多业务场景需适配不用类型,随着逐步引入存储功卸载、业务功卸载、运维功卸载后,会迎来越来越多的异厂家、异构及解耦场景。 王瑞雪表示,运营商引入,将考虑其演进方向,为多业务场景提供灵活的功,并将测试相关技术规范,助推产业发展。

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    如何颠覆传统计算

    生逢其时早期的网仅实现数据链路层和物理层的功,而端系统CPU负责处理网络协议栈中更高层的逻辑。 不同于传统网同时具备高性及可编程的力,既处理高速的网络数据流,又对网进行编程,实现定制化的处理逻辑。现代的更要会计算,还要承担安全、加密的,具备独立编程的力。 力考验的出现看似从逻辑上缓解了CPU的负担,但如何完成CPU的处理效率成为生存考验的第一关。然而随着RDMA技术的出现,解决了这个问题。 类似NIVDIA的GPU,ConnectX-6 Dx、BlueField-2这是要对CPU进行抢班夺权。带来的想象力下面我们从几张图看看的多重应用。? 基于新一代的,从SDN、NVMe SNAP,到网络安全,利用网的计算力,重新构建应用的架构。

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    从网络虚拟化,看发展史

    不同于传统网同时具备高性及可编程的力,既处理高速的网络数据流,又对网进行编程,实现定制化的处理逻辑。? :为适应高速网络,现代网硬件中普遍卸载了部分传输层和路由层的处理逻辑(如校验和计算、传输层分片重组等),来减轻CPU的处理负担。 目前最有效的硬件方法Smart NIC,将虚拟交换机功完全从服务器CPU转移到网,释放昂贵的服务器CPU的计算力以返回给应用程序,从而更好地扩展网并提供更高的性的N种分类方式之所以“”,即是拥有可编程力,它并没有固定的分类方式,你可以根据设计采用形式,将它分为:多核,基于包含多个CPU内核的ASIC基于现场可编程门阵列(FPGA )的FPGA增强型,它将硬件可编程FPGA与ASIC网络控制器相结合也可以根据其加速不同的工作负载将它分为:基本连接NIC面向网路加速的面向存储加速的?

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    如何使用FPGA来设计(SmartNIC)以提高服务器的计算

    服务器适配器或(SmartNIC)通过从服务器的CPU上卸载网络处理工作负载和任务,提高云端和私有数据中心中的服务器性为数据中心网络提供了几项重要优势,包括:1.通过直接在网络接口上执行任务来加速网络、存储和计算任务,消除了在服务器上运行这些工作负载的需要,并释放了CPU周期,从而显着提高服务器性并降低总体功耗 的三种形式目前,设计采用以下三种形式之一:多核,基于包含多个CPU内核的ASIC基于现场可编程门阵列(FPGA)的FPGA增强型,它将硬件可编程FPGA与ASIC 图9:示例8 – 带有流引擎的 示例9添加一个TCP卸载引擎来处理TCP堆栈的全部部分工作,这样可以在不消耗更多CPU周期的情况下提高。? 为现有网开发的API和驱动程序被硬编码到在服务器CPU上运行的软件栈中。

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    为何P4“落户”

    DSC主要对标AWS推出的Nitro,因此DSC不是一款普通的,它作为分布式服务平台的核心,目标在于提供高性、可扩展的网络、存储和安全服务。 DSC包括专门的硬件模块可以加速压缩和加密等计算密集型功,而且通过P4可线速实现数据平面的可编程性。? 图3: 分布式服务网架构各种流水线的不同级数和组织方式是保证执行复杂处理时的力以及通用性的关键。如果流水线级数不足以实现给定的功,则需要对数据包进行再循环,从而影响到设备的吞吐量。 此外,运行于ARM处理器上的Linux环境为控制和管理平面功提供计算力。三个处理模块(P4报文处理数据平面、ARM内核和服务处理卸载)都可以通过一致性互连来访问板内存。 为了实现这些目标,Pensando于今年2月份加入P4社区,致力于围绕便携式网架构(PNA)的规范积极推动架构工作组的工作,并可在语言设计工作组内提出P4语言的扩展,以实现网和主机之间通过PCI总线的交互

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    浅析:究竟有什么作用?

    SmartNIC()到底是什么,它做什么?基于DPU的SmartNIC不只是实现网的连接作用,还实现了通常由CPU执行的网络流量处理。 No.1 网络正面临前所未有的压力人工、机器学习、网络安全、超大规模架构和云服务等趋势的兴起,对网络提出了前所未有的要求,特别是在性和正常运行时间方面。 No.3 减轻CPU负担利用SmartNIC够将数据包处理工作负载从CPU转移到基于FPGA的SmartNIC。 通过卸载服务器CPU的网络处理工作负载和任务,SmartNIC提高了云和私有数据中心的服务器性。 与标准网相比,SmartNIC在价格和功耗上都具竞争力,这就消除了太贵、太耗电的争论。也并不复杂,部署与使用标准网和软件的难易程度相似。

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    GPU计算加速01 : AI时代人人都应该了解的GPU知识

    金融建模、自动驾驶、机器人、新材料发现、脑神经科学、医学影像分析...人工时代的科学研究极度依赖计算力的支持。提供算力的各家硬件芯片厂商中,最抢镜的当属英伟达Nvidia了。 这家做显起家的芯片公司在深度学习兴起后可谓红得发紫,如果不聊几句GPU和英伟达,都不好意思跟别人说自己是做人工的。?那么,英伟达的GPU是如何加速计算呢? 同时,单台机器上的多张英伟达显也可以使用NVLink相互通信,适合多GPU并行计算的场景。 ?Intel的CPU目前不支持NVLink,只使用PCI-E技术,如下图所示。 P40...软件生态 英伟达够在人工时代成功,除了他们在长期深耕显芯片领域,更重要的是他们率先提供了可编程的软件架构。 英伟达在人工时代击败Intel、AMD等强大对手,很大一部分是因为它丰富的软件体系。这些软件工具库使研发人员专注于自己的研发领域,不用再去花大量时间学习GPU底层知识。

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    SuperEdge再添边缘加速,为边缘推理再提速10倍

    本次联合寒武纪对边缘加速进行了支持,以利于用户在边缘进行模型训练和边缘推理性的提升。 下面是经过寒武纪 AE 团队和 SuperEdge 开源团队的联合测试,对寒武纪边缘加速兼容性的联合声明。 中科寒武纪科技股份有限公司的边缘加速MLU220-M.2和分布式边缘容器管理系统SuperEdge已相互兼容,够对搭载M.2的边缘设备在视频、图像、语音等应用再提升数十倍的加速力, 在此发表联合声明 下面给出两个分类网络在 CPU 和 M.2 上的吞吐性对比。 MLU220-M.2 是寒武纪为边缘计算专门打造的加速,它在手指大小的标准 M.2 加速上集成了 8TOPS 理论峰值性,功耗仅为8.25W,可以轻松实现终端设备和边缘端设备的 AI 赋方案

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    图解网络Offload

    这个分片比较费CPU资源。Offload技术可以把这些分片和合并的工作进行优化处理,也可以直接Offload到网上。 其过程是:首先查询网是否支持TSO 功,如果硬件支持TSO则使用网的硬件分片力执行分片;如果网不支持 TSO 功,则将分片的执行,延缓到了将数据推送到网的前一刻执行。 LROLRO(Large Receive Offload)是将网接收到的多个数据包合并成一个大的数据包,然后再传递给网络协议栈处理的技术。这样提系统接收数据包的力,减轻CPU负载。 以上的网络offload是网络协议栈配合网完成的,在现在的很多上可以直接offload整个网络协议栈,即把网络协议的处理放到了上。毕竟网络协议的处理本来就不该在内核中。 关于offload和dpdk这种旁路协议处理的方式,我后面会再图解。这是图解系列之网络Offload 关注阅读更多图解

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    金山云正式推出GPU云服务器实例

    P3I实例是业内首款采用英伟达高性计算Tesla P4的云服务器产品,单实例负载力是传统CPU的30倍以上,具有访存性高、联网增强、配备新一代网三大特点,性价比更高,为包括语音识别、语义识别、 率先采用Tesla P4计算当下,人工可谓热度空前,上至科技巨擘,下至创业新秀,纷纷将人工技术当作开掘市场金矿的利器,例如音箱、电视、刷脸支付、无人超市、推荐、无人驾驶等等,大量的商业应用场景被一一建构 此次推出的P3I实例,是业内首款采用英伟达高性计算Tesla P4的云服务器实例产品,将为人工的应用提供澎湃动力。 Tesla P4专为处理深度学习工作负载,可提升服务器的工作效率,在任意超大规模神经网络上的推理延迟,较CPU降低15倍以上,推理吞吐效率较CPU提高60倍以上,相比英伟达上一代计算M4有更低的延迟和更大的吞吐 因此,P3I实例有着更好的性价比和效率,单实例负载力是配备传统CPU服务器的30倍以上,适用于深度神经网络模型的推理预测等场景。

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    数字证书的存储和安全性

    使用(含CPU的IC)储存数字证书和私钥是更为安全的方式。为什么这样说呢?原来具有一定的计算机的功,芯片中的CPU就是一台小小的计算机。   由于内部的CPU可以完成这些操作,全过程中私钥可以不出介质,黑客的攻击程序没有机会去截获私钥,因此这就比证书和私钥放在软盘或硬盘上要安全得多。   从物理上讲,对芯片中的内容作整体拷贝也是几乎不可的。从芯片在操作过程中发生的微弱的电磁场变化,或者IO口上反映出的微弱的电平变化中分析出芯片中的代码。 但现在国际上对生产商的技术要求很高,要求上述的指标要低到不够被测出来。国际上够生产的公司只有少数几家,他们都采用了种种安全措施,确保内部的数据不用物理方法从外部拷贝。 仍需注意的问题  这里需要指出的是,有些号称的产品实际上只是不含CPU的存储型IC,它仅仅具有存储功

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    高性5G核心网,动力从何而来?

    根据屠嘉顺的介绍,目前5G UPF网元的性提升,主要有三个手段:第一个,是CPU加速。也就是UPF软件直接部署在更强劲的CPU上,以此提升性。第二个,是通用网加速。 网是流量的直接出入口,承载着大量的数据转发。所以,在网上进行加速,可以提升UPF的性。第三个,是采用是一种特殊的网,采用了一些技术,用于实现数据在网的直接转发,从而实现性的提升。这里就要特别介绍一下英特尔的SST-CP(Speed  Select - Core Power)技术。 这样一来,网就具备了分发力,那么,用于分发的三分之一的CPU核就被释放出来了,可以做其它的工作。也就是说,引入DDP,理论上可以提升三分之一的系统性。 以SST和DDP为代表的硬件加速技术和硬件技术,进一步挖掘了5G核心网的性潜力。随着时代的发展,硬件的性仍将继续提升,架构的升级也会无穷无尽。

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    提升云NFV基础设施的运营效率

    时代到来无论是为了提高每个服务器的效率,还是整个数据中心和NFV基础设施的运营效率,(SmartNIC)都为这些问题提供解决方案。 (SmartNIC)是可编程的网,针对COTS(common off-the-shelf)服务器和基于开源部署进行了优化,使用最新版本的Open vSwitch(OVS)和Contrail vRouter 在单个服务器效率方面,可以将每台服务器的输出提高6倍,从而带来以下优势:1)节省10个以上CPU核心 2)5倍以上IO吞吐量,同时保持OVS和Contrail vRouter提供的丰富的联网服务 3)20多倍的连接建立速率4)提高10倍以上的实时分析的价格性 此外,还支持统一的OpenStack管理的COTS服务器基础架构,实现用户虚拟机和第三方虚拟网络功(VNF)的无缝和快速入门, 因此,使用可显著提高整个数据中心的服务器基础设施运营效率。

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    SuperEdge再添国产加速支持,为边缘推理再提速10倍

    本次联合寒武纪对国产边缘加速进行了支持,以利于用户在边缘进行模型训练和边缘推理性的提升。 中科寒武纪科技股份有限公司的边缘加速 MLU220-M.2和分布式边缘容器管理系统 SuperEdge 与相互兼容,够对搭载M.2的边缘设备在视频、图像、语音等应用上提供数十倍的加速力, 在此发表联合声明 下面给出两个分类网络在 CPU 和 M.2 上的吞吐性对比。 慧工厂 为打造现代化制造的慧工厂,在厂区工位部署多路摄像头及 MLU220 边缘加速。 allocatable: {     cambricon.commlu: 1, ## MUL资源     cpu: 12,     ...

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