DPU（Data Processing Unit）数据处理器

DPU（Data Processing Unit）数据处理器
DPU：5G边缘云
5G时代带来通信带宽的巨大提升，更多的带宽使能更多的应用。数据量的迅猛增多，服务器网络带宽的快速增长，都已经远超计算能力的增长，有线速I/O处理需求的应用程序，受到CPU和内存的限制，现有系统因为CPU资源占用，致延迟增加，包处理性能出现波动。
5G时代带来互联终端设备的大爆发，也带来数据大爆发。据统计2019年全球产生数据45ZB，预计到2024年这一数字将达到142ZB，其中24%的数据将来自终端实时数据。海量数据条件下，低时延网络传输，及数据处理的算力需求，及性能压力巨大。
5G时代带来个性化定制私域网络时代。5G网络不止用于公众客户，更主要的赋能各行各业，作为新基建的重要组成，推动社会发展。5G将大量部署在网络边缘，提供实时应用和服务。据IDC统计，近10年来全球算力增长，明显滞后于数据的增长。每3.5个月全球算力的需求就会翻一倍，远超算力增长的速度。算力，作为先进生产力，承载了十万亿美元规模经济。在5G的推动下，计算组织从“端-云”一体，到“端-边缘-云”一体；从内存计算发展到网内计算。基础设施云资源作为5G发展的重要基石，也发生了极大的变化。
5G的需求
5G MEC是一种分布式计算部署架构，将计算能力、业务以及部分5G网络能力部署到网络边缘，实现低时延的就地数据处理、敏感数据本地处理。MEC可以很好的适配低频、频次不确定性同时时间敏感的业务场景。
5G MEC包括5G网关UPF、边缘应用平台MEP、行业应用APP以及虚拟化基础设施。5G MEC作为一体式设备，部署在靠近终端用户侧的边缘位置，提供大带宽、低时延的网络连接能力，AI、图像渲染等计算能力，以及面向行业的安全能力。

图1：边缘云网融合架构
边缘计算将从传统的集中式互联网交换(Internet Exchange IX)模型，扩展到边缘交换模型。位于边缘的最终用户和设备远离主要IX点，流量到达这些位置所需的距离，会降低性能并显著增加传输成本。网络互联需要在靠近最终用户的最后一公里网络附近的边缘进行。数据在边缘互联和共享，不涉及核心网。边缘互联将更多流量保留在本地。
低延迟网络是边缘计算的重要组成，要求网络节点尽可能靠近本地。随着越来越多的数据在本地产生本保存，网络互联密度将在边缘激增，骨干网将延伸到边缘，对等互联和数据交换将发生在接入网的1-2跳内。随着边缘计算基础设施的建设，许多设施将发挥网络间数据交换点的作用。网络汇聚于这些节点，为边缘服务提供支持，降低边缘服务延迟，缩短光纤距离，减少网络跳数。随着计算向边缘扩展，网络交叉连接也将更加分散。预计到2025年，75%的数据将在工厂、医院、零售、城市的边缘产生、处理、存储和分析。
5G具有灵活的前导码，以满足低延迟连接的需求。随着边缘计算需求的增长，现有的回传网络处理速度无法匹配5G网络数据产生的速度和容量需求，需要在边缘部署新的、更快和更高容量的路由。
5G虚拟化网络功能需要高度分布式的数据中心。这类数据中心可以部署足够多的服务器，在运行5G网络的同时运行边缘云服务。
将工作负载置于边缘要求对应用构建和运行的方式进行调整，让代码可以从数据中心的服务器到客户场所设备中的微控制器。需要管理高度分布式的应用和数据，编排大规模的边缘操作。(云原生技术和DevSecOps技术)推送到边缘的代码应该是自包含的，每个组件必须完整，包含代码、配置、库以及软件定义的环境，代码作为一个整体构建、测试和部署，确保容器或虚拟机可以在任何地方运行。
DPU的出现
在云基础设施领域，CPU用于通用计算，构建应用生态，虚拟化技术例如Hypevisor等占用大量的内存和CPU资源，而真正用作共享的资源受到较大的影响。以网络协议处理为例，解析报文需要接近100个cycle，线速处理10G的网络需要约4个Xeon CPU的核，单做网络数据包处理，就可以占去一个8核高端CPU一半的算力。而GPU用于加速计算，专注于图像处理、流媒体处理，并继续朝着AR、VR处理，AI加速的方向发展。在云基础设施领域，需要一种技术，能够卸载CPU负荷，最大限度的将硬件资源共享给租户。
十年前，网络处理器(NP)主要用于包处理、协议处理加速，应用在各种网关、防火墙、UTM等设备上，多采用多核NOC架构。后来Intel推出了DPDK技术，在用户空间上利用自身提供的数据平面库手法数据包，绕过linux内核协议栈，极大提升了包转发速率，原来需要NP来实现的网关类设备，现在X86就能满足性能要求。而DPU则是5G时代集网络加速为一体的新型数据处理单元。DPU内部融合了RDMA、网络功能、存储功能、安全功能、虚拟化功能。接手CPU不擅长的网络协议处理、数据加解密、数据压缩等数据处理任务，同时兼顾传输和计算的需求。DPU起到连接枢纽的作用，一端连接CPU、GPU、SSD、FPGA加速卡等本地资源，一端连接交换机/路由器等网络资源。总体而言，DPU不仅提高了网络传输效率，而且释放了CPU算力资源，从而带动整体数据中心的降本增效。
1950年以来，CPU是计算机或智能设备的核心
1990年以来，GPU登上舞台
5G的时代是数据革命时代，也是DPU的时代。
什么是DPU
DPU是相当于智能网卡的升级版本，增强了网络安全和网络协议的处理能力，增强了分布式存储的处理能力，将软件定义网络、软件定义存储、软件定义加速器融合到一个有机的整体中，解决协议处理，数据安全，算法加速等计算负载，替代数据中心用于处理分布式存储和网络通信的CPU资源。
DPU本质上是分类计算，是将数据处理/预处理从CPU卸载，同时将算力分布在更靠近数据发生的地方，从而降低通信量，涵盖基于GPU的异构计算，基于网络的计算(In-NetworkComputing)、基于内存(In-Memory-Computing)的计算等多个方面。DPU定位于协同处理单元，是数据面与控制面分离思想的一种实现，其与CPU协作配合，后者负责通用控制，前者专注于数据处理。在局域网场景下DPU通过PCIe/CXL等技术连接同一边缘内各种CPU、GPU，广域网场景下主要通过Ethernet/infiniband等技术实现边缘与边缘间、边缘与云之间的连接。
DPU包括特定的报文处理引擎，如P4、POF等，此外还包含ARM等协处理器能够处理路由器场景中的大量分支预测。具备低延迟的交换能力，能将不同类型的数据包快速分发给不同的处理单元。
基于DPU的网络处理模块是完全可编程的。相比于ASIC，DPU能随着网络、协议、封装和加密算法的快速变化，以软件的速度改变硬件的能力。通过DPU提高每个网络节点上的计算能力，相比标准网卡，同等算力所需的服务器数量更少，降低了前期成本、空间、电力和散热的要求，DPU会降低大规模部署网络服务的TCO。
DPU将成为新的数据网关，集成安全功能，使网络接口成为隐私的边界。可将开销巨大的加解密算法如国密标准的非对称加密算法SM2、哈希算法SM3和对称分组密码算法SM4，交由DPU处理。未来，随着区块链技术的成熟，共识算法POW、验签等都会消耗大量的CPU算力也可以固化在DPU中。
DPU将成为存储的入口。分布式系统中NVMeof协议扩展到InfiniBand或TCP互联的节点中，实现存储的共享和远程访问。这些数据流的协议处理可以集成在DPU中，作为各种互联协议控制器。
DPU将成为云服务提供商管理资源的工具，云服务提供商将云资源管理占用全部下沉至DPU，将CPU、GPU全部释放出来，作为基础设施提供给云租户。提供者与使用者两者之间的资源严格区分，管理界面清晰，方便使用。
DPU实现的方式：
不同厂商DPU实现方式不一：
Marvell收购了Innovium，提供面向5G的基带处理 DPU，其OCTEON 10系列DPU，采用台积电5nm制程，首次采用ARM Neoverse N2 CPU内核； Netronome，其NFP4000流处理器，包括48个数据包处理内核和60个流处理内核，所有这些内核都可以通过P4编程； Pensando其Capri处理器具有多个可编程的P4处理单元。 Fungible，其DPU基于MIPS，面向网络、存储、虚拟化，包含52个MIPS小型通用核以及6个大类的专用核。
英伟达 2019年3月，收购以色列芯片公司Mellanox，其推出的BlueField-2包括8个ARM Cortex-A72核及多个专用加速核区域。DOCA(data center infrastructure-on-a-chip Architecture)作为 DPU上的软件开发平台，提供标准API，将驱动程序、库、示例代码、文档和与包装的容器组合在一起，支持基于DPU应用和服务的快速开发。
英特尔，收购了深度学习芯片公司Nervana System，以及移动和嵌入式机器学习公司Movidius，将CPU与FPGA结合在一起构建DPU。提供DPDK(Intel Data Plane Development Kit)，为用户空间高效的数据包处理提供库函数核驱动的支持，通过SR-IOV技术，实现不同应用通过DMA直接与PCIe设备一起工作。FPGA扩展到300万个逻辑单元，可以与其他处理模块一起实现网络、内存、存储和计算。
Broadcom基于Arm实现DPU，主要面向交换机、路由器芯片。以NetXtreme E系列控制器为基础，搭载TruFlow技术，推出了Stingray SmartNIC。
Xilinx 2019年收购了solarFlare，其最新发布的Alveo SN1000系列基于 16nm UltraScale+FPGA架构，容量为100万个LUT，包含一个NXP的16核ARM处理器，可以在FPGA上每秒处理400万个状态连接和1亿个数据包。其solarFlare onload(TCPDirect)功能应用于全球90%的金融交易所。
AWS Nitro，采用了网络卡、存储卡、控制器卡多卡形态来实现DPU功能。收购了以色列芯片上Annapurna labs。
阿里云，推出了MOC卡产品，集成了志强D处理器、FPGA，是一种单卡形态产品。
英伟达的DPU(BlueField-2)功能特色
从2021中国5G网络创新论坛上英伟达沈宇希嘉宾的演讲中获知，英伟达的BlueField-2采用SoC架构设计，最大200Gbps带宽，编码方式支持NRZ 25Gbps模式和PAM4 50Gbps模式，内置ConnectX-6 Dx网卡芯片，支持RDMA，同时支持TLS/IPSec。

图2：BlueField-2 DPU芯片
DPU可以提供实时时钟。搭载ConnectX-6DX的DPU，通过PHC2SYS能够实现服务器与网卡之间400ns的同步精度，ConnetX-6DX之间借助PTP4l可以实现20ns的同步精度，满足5G无线DU时钟同步需求。
DPU增强边缘网络部署智能。DPU支持裸金属、虚拟化、容器化部署模式。裸金属控制层通过DPU仿真NVMe设备，数据层借助DPU的ASIC芯片高速转发，并通过NVMatrix基于Infiniband或RoCEv2无损网络连接后端高通量分部式集群。DPU可为裸金属物理机接入灵活可扩展的高速云盘服务。
DPU可以提供灵活可扩展的网络设备。DPU可以配置为两类设备：一类为NVIDIA原生设备，包括PF/VF、SF；另一类为VirtIO-Net设备。其中，SF专门针对基于裸金属的大规模容器开发，功能与VF设备相当，支持RDMA、内核协议栈，开启无需打开SR-IOV。该DPU最大支持512个SF(SubFunction)。

图3：DPU示意图
DPU对网络加速。DPU采用了ASAP2网络加速技术。ConnetX-6DX内置了Embeded switch(E-Switch)，能够实现网络设备之前的数据交换和处理。E-Switch可编程，支持查表操作及表跳转，表项与OVS数据面匹配。OVS数据面可卸载至E-Switch，通过ASIC实现了内核OVS的卸载，转发性能高。通过ASAP2 将OVS数据面、控制面、管理面分开，后两者通过DPU的ARM计算组件来实现，数据面卸载到E-Switch，从而实现加速的效果。E-Switch支持多种Overlay协议的卸载，如VXLAN、GRE等，支持报文头修改，实现NAT功能。E-Switch支持Connection Track，实现TCP连接的状态监控，此外还支持流量统计和限速、镜像；E-Switch与现有SDN控制器及编排工具无缝兼容。基于该DPU，裸金属云可以快速部署，实现网络性能的提升。
DPU提供高可靠的存储。相比于智能网卡，DPU增加了存储卸载功能，通过SNAP技术向主机OS呈现多个存储设备。应用对DPU的访问由IO Processor统一处理，包括SPDK和硬件卸载两种处理方式。用户可以在DPU连接的存储设备上安装操作系统，并启动，从而构建本地完全没有磁盘的裸金属架构，实现比本地磁盘更高的可靠性。租户对存储的定义和访问都通过DPU完成，对主机操作系统无依赖，同时可以充分利用远端存储支持数据快速迁移(分钟级)。
小结
当前，虽然有众多巨头的参与，DPU市场仍然处于初级阶段。随着网络流量指数上涨，在任何有大流量的地方，DPU都将存在，市场前景广阔。在DPU加持下，5G时代边云协同、云网一体都将逐渐成为现实。
DPU数据处理器
DPU-数据中心的心脏
一种新型领域专用处理器DPU正悄然兴起。DPU，是Data Processing Unit的简称，是面向数据中心的专用处理器。DPU产品还处于发展初期阶段，但顺应数据要素化的爆发浪潮，已吸引了从半导体巨头到创业公司的广泛关注。
CPU优势是通用和所承载的复杂的业务生态，具有丰富的软件生态和稳定的系统的可用性。GPU作为图像处理的核心，将继续向虚拟现实、增强现实、深度学习等方向发展。DPU将软件定义网络、软件定义存储、软件定义加速器融合到一个有机的整体中，解决协议处理、数据安全、算法加速等负载。
DPU将助力隐私计算的发展
基于隐私保护技术的数据要素化，使得数据所有权和使用权分离，使得数据价值可以流动。这显然是有巨大代价的。主要是算力和网络的两方面：
• 多方安全计算、联邦学习、同态加密、差分隐私、零知识证明等密码学方法，性能低，需要的计算资源比明文多几个数量级；
• 算力不足可以用硬件加速缓解，但是网络带宽，尤其是公网环境，有限的带宽是目前落地的瓶颈。尤其是多方安全计算MPC、联邦学习等需要多轮网络交互的技术。
对于性能问题，DPU可以带来改善。DPU的本质是将计算向存储靠近。类似的方案有存内计算、近内存计算等框架，还有将计算和数据融合的雾计算。以数据为中心的处理器首先解决的是性能问题。
在数据的流动，即网络传输，是数据中心的第二大职能。诸如网络协议处理、传输压缩、数据加密等任务都是网卡设备的职能。DPU可以被集成到SmartNIC(下一代网卡）中，从而带来网卡的性能提升，那么它不仅可以处理物理层和链路层的数据帧，也有能力承担网络层和应用层的职能。
如果DPU可以将网络和算力的性能分别提升2个数量级以上，将会极大地加速整个隐私计算行业的应用落地，促进行业大发展。
端上DPU-全面软件定义硬件
数据中心的负载主要有：计算的分配、存储的共享、硬件资源的虚拟化等。DPU不仅使得网卡功能变得“软件定义硬件”，可能成为全面的“软件定义硬件”的工具。未来，DPU的市场也将不会局限在数据中心，也会出现在移动端和边缘端，例如自动驾驶场景、物联网数据融合和一些消费级的DPU产品、移动端上隐私保护。
DPU在端上的发展，将促进形成以用户为中心的数据所有权格局。借助分布式系统等技术例如区块链。新的数据生态、数据经济、数据商业模式将成为现实。
DPU全称是 data processing unit，在云计算技术和产品里出现时间也有几年了，包括AWS的Nitro(注意不是智能网卡ENA，ENA对应的是Mellanox的CX-5等），不过大部分云厂商都是用于自己云平台上，只是最近NVIDIA CEO Jensen Huang对其DPU产品BlueField-X的介绍和产品发布视频导致了一股讨论热潮。
BlueField-2图例
那么到底什么是DPU?通过以下几点对DPU即同类型设备的几点特征做如下解释：
1）DPU是一块完整的板卡，这块卡有独自的CPU，不是类似原来嵌入式设备的MIPS等性能不高的CPU，通常是ARM等服务器同类型的CPU；这块卡还有独立的内存、磁盘、网卡及可配置GPU等增强设备，有独立的BMC和OS，如果不看物理形态，完全是一台体积小的服务器；
2）DPU设备工作时，附录在通用服务器上，作为附属设备使能，通过PCI设备与所属Host进行交互信息；在Host OS来看，DPU设备是透明的，但是提供的网路、存储、安全等能力是可见的；
3）DPU设备的启动/重启，对所属Host有依赖，二者的OS相互独立但是有控制信息传递和数据信息的交互(通过PCI接口）；相比智能网卡，完全在所属主机Host内可视可控；
4）不少人认为DPU是智能网卡或智能网卡的增强版，个人并不这么认为；一方面是DPU要比智能网卡的能力全的多(包括有网络能力、存储能力、安全能力等），再一个是智能网卡的驱动通常是在所在主机内，DPU完全不需要任何驱动，最后DPU有独立的CPU和OS而智能网卡仅是驱动设备；所以DPU是一种全新的软件定义基础设施的设备(Software-Defined Infrastructure），不是已有网卡设备的增强版；
DPU可以提供的几点能力：
1）提供为所属主机的网络处理能力、存储处理能力和安全处理能力，这些能力可以使用DPU的OS的软件栈来实现，也可以通过智能网卡或安全设备实现网络处理能力、存储处理能力和安全处理能力的硬件卸载，以提升处理性能；比如NVIDIA的BlueField-2，集成了ConnectX-6提供200G的以太网，或IB处理能力，实现了虚拟交换机卸载；

2）DPU类型的设备所用CPU，可以是前面提及的ARM，也可以是其它能力匹配的CPU，比如X86等，但产品化要考虑性能、功耗、产品体积、主机插槽等各方面影响；
3）DPU类型的设备，如类似AWS的Nitro卡，可以提供hypervisor的能力，对BMS和EC2实例提供一致的产品架构和特性能力，对于BMS产品实现尤其重要，可以参考阿里的神龙相关说明；
4）DPU类型设备提供了服务器“异构”的生态自主构建能力，如X86的服务器上，很多如Mellanox(已被NVIDIA 收购）的网卡、英伟达的GPU，可以很方便的在X86上，通过标准的PCI标准提供相应的能力，无需再直接和X86 主板CPU产生关联；使得其它厂商给服务器的主机CPU外围，提供更多能力构建的通道，不会和主机CPU产生绑定和依赖，“绕开”了主机CPU厂商设置的“门槛”。
DPU给业界带来什么?
1）从技术上来说，可以通过主机外面附加DPU设备，最大化Host资源使用率，通过DPU的廉价性使能，在如云计算场景，有更多的主机CPU可以销售，提供更大规格单EC2实例，甚至BMS提供了方案，更多的主机CPU出售，主机数没有增加，销售产品数量增加了；使用DPU的智能网卡等硬件卸载，提升网络能力和存储能力，以及加解密安全能力；DPU设备对于主机的透明性，增加了云计算主机入侵后的扩散隔离能力；
2）从商业上讲，以DPU对于NVIDIA为例，NVIDIA产品中网卡、GPU外设，可以不再受Host主板/板载约束，DPU设备通过PCI标准通信，实现了CPU算力的逐步抢占，可以在维持客户数据中心已有X86设备的基础上，叠加NVIDIA的设备能力，逐步蚕食这块算力市场，构建NVIDIA在数据中心整体能力建设，最终实现数据中心全NVIDIA的“设备全栈”目标；突破比如intel CPU板载网卡，必须是本厂商的限制；
3）从趋势上讲，DPU设备对于主机Host，具有了更多“智能化”，虽然原来服务器通常有管理职能化(BMC），但接口标准性、接口性能、功能丰富度一直存在不足，DPU设备对于数据中心硬件设备的SDN(Network Defined Software）、SDS(Network Defined Storage）后的SDC(Network Defined Compute）最后一环，提供了一种实现，相比原来纯虚拟化内容的SDC，最终实现了能力加设备的智能管控，即前面提及的SDI能力；
4）DPU设备的出现，解决了数据中心服务器设备，尤其是在云场景下的一些问题，为数据中心的智能化，实现了重要的一环；如果X86服务器的CPU主机，使用了NVIDIA的DPU后，导致CPU的板载网卡处于无用之地，给整体设备采购成本、采购流程带来了影响，DPU选型需要考虑到市场和客户因素；
5）从整体运行的系统性来讲，原来单主机允许的故障范围，扩大到DPU设备和CPU主机，二者之一有故障，会带来整体的损坏，可靠性和稳定性角度是有下降的，毕竟“没有免费的午餐”，想获得收益就得有付出，只是这个代价是否是客户可以接受的。
6）DPU毕竟也属于一款硬件产品，研发不仅包括了CPU，还有网卡、OS等，对于基于DPU进行自主和服务器设备自身研发，不会存在太多差异，甚至因为设备体积限制等，带来更多制造精度的要求，因此DPU的制造可以当做服务器集成，技术上还是有很多可以从服务器商借鉴的；如果说一款DPU类型的设备全是创业公司自研，这个自研说法的可信度也自然就值得怀疑；
总之，DPU设备提供了较多的实用能力，有NVIDIA等厂商对产品的定位和市场考虑，但“数据中心基础架构”只能当做厂商自己目标的宣传语，没到必要的程度；从DPU的市场来看，主要用于云计算场景，云计算大厂商基本都会有自己自研设备或设备合作定制；DPU产品之路，且行且看路，因为这条路真不宽。
参考链接：
http://www.techweb.com.cn/cloud/2021-08-27/2855191.shtml
http://www.techweb.com.cn/cloud/2021-08-31/2855676.shtml
https://zhuanlan.zhihu.com/p/366784412

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