云中子“当数据量逐步扩大到一定规模时，传输就会给系统带来很大压力，尤其是系统资源占用率愈发明显。”
近日，笔者翻出来一台很多年前的老PC，准备配好新SSD再重置一下做临时办公用。但在传输大量文件阶段，发现系统出现了明显卡顿，CPU资源占用率很高。遂瞬间想到了上文中这句话，不禁感叹：老机器的网络与存储，在海量数据面前已经捉襟见肘了。设想一下，如果能够给网络、存储单独配一颗处理器，那应该就可以解决了。
DPU问世，为数据中心打开一扇窗
其实在企业级应用中也是如此，数据中心里的服务器每天都在处理着海量计算任务，但有些负载需要计算、传输大量数据。像Allreduce、Barrier这样的“多打一”通信情况时，传统冯·诺依曼架构计算架构就会造成网络壅塞。无论是提升带宽还是降低延迟，都难以解决。
应该怎么办呢？
这时候，DPU出现了！
DPU属于新型处理器，是继CPU和GPU之后，数据中心场景中的第三颗重要的算力芯片，主要控制数据传输并为其加速，为高带宽、低延迟、数据密集的计算场景提供计算引擎。
“DPU为计算架构提供了创新思路。传统架构中，所有操作都需要通过CPU来执行。以OVS操作为例，当系统运行OVS时，会消耗很多CPU资源，并且OVS的数据包转发效率也会变低。如果把OVS操作放在DPU上，则能够让数据包转发率迅速提升，并大幅度降低CPU利用率。”
谈到DPU的实战应用，NVIDIA网络事业部亚太区市场开发高级总监宋庆春这样介绍道。
正如笔者之前期望的那样，在应用的推动下独立DPU诞生，它解放了CPU，并大幅度提升了服务器网络性能。其中还有一点尤为重要，像OVS这样的虚拟网络应用可以完全放到DPU上，实现了OVS与CPU业务之间的隔离，让业务和OVS运行在两个独立的平面上，大幅度降低了业务的长尾延迟。
OVS是一种以软件形式存在于虚拟网络中的交换机，它与传统的网络部署中的物理交换机充当的角色相似，可进行划分局域网、搭建隧道、模拟路由。OVS负载应用应用范围非常广，因此上述对比极具代表性。
BlueField-3，业界第一款400G速度的DPU
目前，最新一代的DPU是NVIDIA推出的BlueField-3，为AI和加速计算而设计。BlueField-3针对多租户、云原生环境进行了优化，提供数据中心级的软件定义和硬件加速的网络、存储、安全和管理等服务。
据宋庆春介绍，从BlueField-2到BlueField-3，它的计算能力提升了5倍；同时它对加解密的处理能力提升了4倍；存储性能也可以提升了3-4倍，可以说性能实现了非常大的跨越。未来到了BlueField-4以后，还有望将GPU集成到DPU里来，将DPU打造成一个完整的数据中心。
BlueField-3是业界第一款400G速度的DPU，无论是用IPSec还是TLS，加解密速度上都可以达到400Gb/s。相比之下，如果在用CPU来做IPSec或者IOP/s，即使搭配100G、200G网络，它的性能也只能跑到20-40Gb/s级别，并在加解密方面耗费大量CPU资源。
BlueField-3集成了16核心ARM处理器，从它整个Offload（卸载）功能来看，一个BlueField-3的DPU可以实现的offload功能相当于300个x86 CPU核。
在配备DPU之后，通过独立且更加专业的性能表现，能够有效释放宝贵的CPU资源，将其“还给”关键业务应用。
目前，主流存储如果能达到1个million（百万级）的IOP/s性能已经是非常不错了。而在BlueField-3上，可以在不消耗主机CPU的情况下而达到18million的IOP/s。
Project Monterey相信大家都有所了解，它是VMware打造的全新基础架构体系。可以让各种应用自由地去消费它们所需的基础设施的资源，包括从不同的位置、物理服务器上去调取所需要的内存和其他的资源。
目前，NVIDIA和VMware正在共同开发Project Monterey，并将Hypervisor里的一些功能安置到DPU上，一些Hypervisor的部分工作，像Firewall（防火墙）、存储、管理等工作将由DPU来取代CPU。
DPU能够将业务和基础设施操作完全隔离起来，在提升性能的同时实现了更高安全性。这也是VMware第一次将原始代码开放给了合作伙伴，来共同开发基于VMware企业级的云解决方案。
DPU助力高性能计算
在传统高性能计算上，HPC的通信及存储负载都是由CPU来运行，占据了较高系统资源。而现在，我们可以来把这些负载从CPU转移到DPU上，这样就实现了通信框架、安全、存储和业务的隔离。CPU及GPU就可以将100%的资源都可以用在业务上，大大降低业务的长尾延迟，从而提升性能。
据宋庆春介绍，像在P3DFFT这种典型的HPC应用中，DPU可以带来30%-40%的性能提升。
高性能计算的云化已经成为一个趋势。在今年的GTC上，NVIDIA和英国的剑桥大学联合构建Cloud-native supercomputer。
通过DPU可以来把计算业务单元和安全放在两个不同的区域，这样就可以在提升性能的同时，保障安全性。所以，DPU对于未来的安全计算也是一种非常重要的技术。
UCloud：通过DPU全面优化裸金属
谈了DPU的诸多优势，那么在当今炙手可热的云平台上，能够给用户带来多大性能提升呢？
据UCloud的资深技术专家马彦青介绍，基于NVIDIA BlueField DPU打造的高性能裸金属物理云方案，将原来的10G网卡提升到现在DPU 25G，通过双网口bonding将带宽提升至50G。在性能与可靠性等方面都实现了巨大的提升，并且有效降低了裸金属云的成本。
云厂商的传统方式是通过本地磁盘构建存储系统，但缺点也显而易见，就是RAID卡或磁盘经常出现损坏现象，并且本地磁盘型号众多，导致维护资源池过于庞大，给整体管理和维护带来巨大挑战。
UCloud利用DPU和DOCA重构了裸金属存储架构。在新的架构里，UCloud通过采用RSSD云盘作为后端存储，其核心基于DPU的NVMe SNAP功能，这样就实现了计算和存储的解耦。解耦计算与存储的优势就像使用云一样，可以实现秒级磁盘复制和分钟级交付，拥有免装机、磁盘按需使用、故障快速迁移、三副本安全可靠等优势。
在实际测试中，基本相等的条件下DPU相比软件执行的Hyperscan，常规流量以及ASIC HTTP流量正则匹配都有着大约3倍多的性能提升。另外在加解密方面，DPU卡也可以对SSL、TLS可以进行加解密。IPSec算法能够实现硬件的卸载，把CPU的算力释放出来，这就是DPU的巨大价值。
马彦青表示，UCloud的目标就是通过一张卡来实现虚拟化和裸金属架构的统一。计算、存储和网络做到统一，通过DPU卡实现直接相通，再通过软件构建起一个完全共享的高效率网络。
“GPU还很年轻，前面的路还很漫长，与之相关的创意和思想源源不断，所以每6个月我们都可以有新的创意出台。”这是2009年GPU大发展时期，NVIDIA创始人、CEO黄仁勋的一句经典语录。
十几年后的今天，DPU也像当年的GPU一样，以创新为目标，在一条独立的赛道上开启了新征程。它的出现为数据中心注入了全新的活力，前进的动能势不可挡。
