區(qū)別 SmartNIC 與 DPU （數(shù)據(jù)處理器） 的依據(jù)是它的功能，而不是形態(tài)。對稱為 SmartNICs 的一類數(shù)據(jù)中心智能網(wǎng)卡來說，它需要支持硬件傳輸和用于虛擬交換機加速的可編程數(shù)據(jù)路徑。這些功能是必要的，但不足以使其成為 DPU 。一個真正的 DPU 還必須包括一個易于擴展的、 C 語言編程的 Linux 環(huán)境，使數(shù)據(jù)中心架構(gòu)師能夠虛擬化云中的所有資源，并使它們看起來像本地資源。為了更好地理解為什么需要這樣，一起討論一下-創(chuàng)建 DPU 的原因。

為什么世界需要 DPU

世界需要 DPU 的一個最重要原因是，目前的應用程序和數(shù)據(jù)中心的設計讓 CPU 內(nèi)核花費了太多的開銷來支持網(wǎng)絡功能。隨著網(wǎng)絡速度的提高（現(xiàn)在每條鏈路的速度高達 200gb / s ）， CPU 使用了太多寶貴的內(nèi)核來進行網(wǎng)絡流量的分類、跟蹤和控制。這些昂貴的 CPU 內(nèi)核是為通用應用程序處理而設計的，最不值得的就是將它們用于網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包的查找和管理。畢竟用 CPU 內(nèi)核來分析數(shù)據(jù)并得到結(jié)果才是它們真正的價值所在。

計算虛擬化的引入使這種情況變得更糟，因為無論是在同一臺服務器上運行的 VM 或容器之間，還是和其他的計算服務器或存儲服務器之間，都需要更多的流量。軟件定義存儲（ SDS ）、超聚合基礎設施（ HCI ）和大數(shù)據(jù)等的應用程序會增加服務器之間的東西向的通信流量，另外， RDMA 也通常被用來加速服務器之間的數(shù)據(jù)傳輸，這使得服務器對網(wǎng)絡基礎功能的處理要求更高。

隨著通信量的增加和 VXLAN 、 NVGRE 或 GENEVE 等覆蓋網(wǎng)絡的使用，公共云和私有云越來越流行。但其需求的多層封裝也進一步增加了網(wǎng)絡的復雜性。軟件定義的網(wǎng)絡（ SDN ）帶來了額外的數(shù)據(jù)包控制和處理的需求，這讓 CPU 花費珍貴的內(nèi)核來處理 openvswitch （ OVS ）等更多工作。

DPU 可以比標準 CPU 更快、更高效、更低的成本處理所有這些虛擬化的功能（ SR-IOV 、 RDMA 、覆蓋網(wǎng)絡流量封裝、 OVS 卸載）。

不可忽視的安全隔離

有時出于安全原因，需要將網(wǎng)絡與 CPU 隔離開來。網(wǎng)絡是黑客攻擊或惡意軟件入侵最有可能的載體，但也是第一個發(fā)現(xiàn)或阻止黑客攻擊的地方。它同時也是最有可能實現(xiàn)在線加密的地方。

DPU 作為特殊的網(wǎng)卡 ，是檢查網(wǎng)絡流量、阻止攻擊和加密傳輸?shù)氖走x，最簡單有效，既有性能優(yōu)勢，又有安全優(yōu)勢，因為它消除了將所有傳入和傳出的數(shù)據(jù)讓 CPU 處理 并通過 PCIe 總線的頻繁需要。它通過與主機 CPU 分開運行來提供安全隔離。如果主機 CPU 受損， DPU 仍然可以檢測或阻止惡意活動。DPU 可以在不立即涉及 CPU 的情況下檢測或阻止攻擊。

虛擬化存儲和云

DPU 的一個較新用例是虛擬化軟件定義的存儲、超聚合基礎設施和其他云資源。在虛擬化需求爆發(fā)之前，大多數(shù)服務器只運行本地存儲，這并不總是高效的，但卻很簡單易行。每個操作系統(tǒng)、應用程序和 hypervisor 都知道如何使用本地存儲。

然后是網(wǎng)絡存儲的興起：SAN、NAS 以及最近出現(xiàn)的 NVMe of Fabrics （NVMe-oF） 。但是，并不是每個應用程序都是原生的并可感知 SAN。另外，一些操作系統(tǒng)和 hypervisor ，比如 Windows 和 VMware ，都還沒有考慮到 NVMe-oF。DPU 可以支持虛擬化網(wǎng)絡存儲，即可以更高效也更易于管理，讓虛擬化網(wǎng)絡存儲看起來就像本地存儲，非常易于應用程序使用。一個 DPU 甚至可以虛擬化 GPU 或其他神經(jīng)網(wǎng)絡處理器，這樣任何服務器在需要時都可以通過網(wǎng)絡訪問任意數(shù)量的 GPU。

類似的 DPU 優(yōu)勢也適用于軟件定義的存儲和超聚合基礎架構(gòu)。兩種架構(gòu)傳統(tǒng)上都使用管理層軟件（通常作為 VM 或 hypervisor 的一部分來運行）來虛擬化和抽象本地存儲和網(wǎng)絡，以使其可供集群中的其他服務器或客戶端使用。這對于服務器的快速部署，及共享存儲資源帶來了極大的便利。然而，管理層和虛擬化占用了許多本應運行應用程序的 CPU 資源。更糟糕的是，網(wǎng)絡帶寬越大，存儲速度越快，需要損耗的 CPU 的資源就越多。

這也是智能 DPU 創(chuàng)造效率的地方。首先，它卸載并幫助虛擬化網(wǎng)絡。它們加速了私有云和公共云，這就是為什么它們有時被稱為 CloudNICs 。它們可以卸載網(wǎng)絡和大部分甚至全部的存儲虛擬化。DPU 還可以減輕 SDS 和 HCI 的各種功能，如壓縮、加密、重復數(shù)據(jù)消除、 RAID 、報告等。這一切都是為了把更昂貴的 CPU 內(nèi)核送回它們最擅長的領域：運行應用程序。

必須有硬件加速

了解了主要的 DPU 用例之后，應該已經(jīng)清楚何時何地使用 DPU 會帶來最大的好處：加速和卸載網(wǎng)絡流量，虛擬化存儲資源，通過網(wǎng)絡共享 GPU，以及支持 RDMA 和執(zhí)行加解密。

那么最優(yōu)的 DPU 需要具備什么？必須有硬件加速。硬件加速提供了最好的性能和效率，這也意味著用更少的開銷進行更多的卸載。為某些功能提供專用硬件的能力讓采用 DPU 的機會大大增加。

必須可編程

為了獲得最佳性能，大多數(shù)加速功能必須在硬件上運行。為了獲得最大的靈活性，這些功能的控制和編程必須在軟件中運行。

在 DPU 上有許多功能可以編程，通常，特定的卸載方法、加密算法和傳輸機制不會有太大變化，但是路由規(guī)則、流表、加密的密鑰和網(wǎng)絡地址會一直會變化。前者是數(shù)據(jù)平面，后者是控制平面。數(shù)據(jù)平面規(guī)則和算法經(jīng)過標準化后，可以被固化到芯片中。但控制平面規(guī)則和要求變化太快，無法固化，但可以在 FPGA 上運行（偶爾修改，但很困難），也可以在 支持 C 語言編程的 Linux 環(huán)境中運行（容易且可以經(jīng)常修改）。

在DPU上需要多少編程？

用戶可以選擇在 DPU 上有多少功能要由運行程序完成，也就是說，處理數(shù)據(jù)包的數(shù)據(jù)平面由 DPU 處理 （硬件加速或/和 開發(fā)的程序），同時， 用于設置和管理規(guī)則的控制平面，可以由用戶決定是由 DPU 來全權(quán)處理，還是由位于其他地方的處理器，如 CPU 來處理 。

例如使用 Open vSwitch ，包交換可以在軟件或硬件中完成，而控制平面則可以在 CPU 或 DPU 上運行。如果是常規(guī)的基礎網(wǎng)卡，所有的交換和控制都必須由 CPU 上的軟件完成。使用 SmartNIC 時，交換在網(wǎng)卡的 ASIC 上運行，但控制仍必須在 CPU 上完成。只有在真正的 DPU 中，交換是由 DPU 卡上的 ASIC 完成，而控制平面也是在 DPU 包含的 Arm 內(nèi)核上運行。

DPU 和 SmartNIC 哪一個最好？

為了在數(shù)據(jù)中心充分實現(xiàn)應用程序的效率，傳輸卸載、可編程的數(shù)據(jù)平面以及用于虛擬交換的硬件卸載都是至關重要的功能。根據(jù)定義，支持這些功能是 SmartNIC 的重要部分。但只是 DPU 的最基本要求之一， 并不能將 SmartNIC 提升到 DPU 的級別。

客戶常稱必須有 DPU，因為他們需要可編程的虛擬交換硬件加速支持。這主要是某些供應商的誤導。如果某個供應商只能提供昂貴的、幾乎無法編程的產(chǎn)品，他會告訴客戶，“ DPU ”是實現(xiàn)這一目標的唯一方法。對 NVIDIA 來說，這種情況只需要 ConnectX 系列的 SmartNIC 。

要將 SmartNIC 提升到 DPU 的高度，還需要支持更多的功能，比如能夠運行控制平面，以及在 Linux 環(huán)境下提供 C 語言編程。NVIDIA 提供 BlueField DPU 來支持所有這些，它包括 ConnectX 的所有智能 網(wǎng)卡 功能，以及 4 到 16 個 64 位的 Arm 內(nèi)核，當然，所有這些內(nèi)核都運行 Linux ，并且易于編程。

在計劃下一個基礎架構(gòu)的構(gòu)建或更新時，請記?。?/p>

DPU 在卸載網(wǎng)絡功能和虛擬化存儲、網(wǎng)絡和 GPU 等資源方面越來越有用

SmartNIC 可以在硬件中加速數(shù)據(jù)平面任務，但必須依靠 host CPU 來運行控制平面

控制平面軟件和其他管理軟件可以在常規(guī) CPU 或 DPU 上運行

NVIDIA 提供業(yè)界最佳的 SmartNICs （ ConnectX ）、 FPGA NIC （ Innova ）和完全可編程并支持數(shù)據(jù)平面及控制平面 DPUs （ BlueField 可編程 DPU ）

責任編輯：haq