詳細(xì)分析DPU認(rèn)識的四個層級

1 （背景）云計(jì)算復(fù)雜計(jì)算場景挑戰(zhàn)

云計(jì)算是由IaaS、PaaS以及SaaS組成的分層服務(wù)體系，計(jì)算、存儲和網(wǎng)絡(luò)是IaaS層核心的三類服務(wù)。

云計(jì)算的特點(diǎn)：

超大的規(guī)模、大量的數(shù)據(jù)、復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)以及無處不在的安全問題；

虛擬化、多租戶；

復(fù)雜系統(tǒng)解構(gòu)以及可擴(kuò)展性；

繁重的工作負(fù)載以及針對特定場景的服務(wù)；

可遷移性，和對設(shè)備和服務(wù)接口一致性的要求。

底層硬件架構(gòu)挑戰(zhàn)：

如何兼顧性能和靈活性；

從業(yè)務(wù)異構(gòu)加速、工作任務(wù)卸載，到業(yè)務(wù)和管理分離；

如何實(shí)現(xiàn)接口的標(biāo)準(zhǔn)化和彈性，以及硬件加速的虛擬化和個性化；

如何實(shí)現(xiàn)硬件加速的彈性和支持軟件的長期迭代；

如何硬件高可用；

最大挑戰(zhàn)：一個平臺應(yīng)對上述所有挑戰(zhàn)。

2 （理論）軟硬件融合綜述

2.1 軟硬件融合的背景

軟件應(yīng)用層出不窮，并且快速迭代。兩年一個新的軟件熱點(diǎn)，并且，已有熱點(diǎn)技術(shù)仍在快速演進(jìn)和迭代。

而硬件越來越復(fù)雜，芯片工藝走向5nm以下，甚至即將進(jìn)入亞納米，3D堆疊封裝，4D的Chiplet互聯(lián)。這都使得芯片規(guī)模越來越大。芯片如此復(fù)雜，越來越難以駕馭；同時(shí)，芯片的一次性成本及研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)都變得越來越高。

CPU性能瓶頸，但服務(wù)器的工作負(fù)載數(shù)量和單個負(fù)載的算力消耗仍在增加，“摩爾定律”要想持續(xù)，必須需要更多更復(fù)雜的硬件加速。而ASIC/DSA的靈活性不夠，難以滿足應(yīng)用的多樣和變化，也使得芯片越來越難以大規(guī)模落地。

軟硬件之間的鴻溝越拉越大：CPU軟件性能低下，定制ASIC難以大規(guī)模復(fù)制；軟件迭代越來越快，硬件迭代卻越來越慢。芯片高投入高風(fēng)險(xiǎn)，嚴(yán)重制約著軟件的發(fā)展。

2.2 軟件和硬件的定義

指令是軟件和硬件的媒介，指令的復(fù)雜度（也即單位計(jì)算的密度）決定了系統(tǒng)的軟硬件解耦程度。

按照指令的復(fù)雜度劃分，典型的處理器平臺大致分為CPU、協(xié)處理器、GPU、FPGA、DSA、ASIC等。從左往右，各個處理器平臺的單位指令越來越復(fù)雜，性能越來越好，而靈活性卻越來越低。

我們把任務(wù)在CPU運(yùn)行，定義為軟件運(yùn)行；把任務(wù)在協(xié)處理器、GPU、FPGA、DSA或ASIC運(yùn)行，則定義為硬件加速運(yùn)行。

2.3 軟硬件融合

把一個Workload映射到處理引擎，有如下特點(diǎn)：

均衡：根據(jù)任務(wù)特點(diǎn)，映射到CPU、GPU、DSA、ASIC等最合適的處理引擎。

動態(tài)：任務(wù)最合適的處理引擎，并非一成不變，而是隨著系統(tǒng)發(fā)展迭代有可能Offload/Onload。

復(fù)雜的系統(tǒng)，由分層分塊的各個組件有機(jī)組成。軟硬件融合，不改變系統(tǒng)層次結(jié)構(gòu)和組件交互關(guān)系，但打破軟硬件的界限，通過系統(tǒng)級的協(xié)同，達(dá)成整體最優(yōu)。

傳統(tǒng)分層很清晰，下層硬件上層軟件；軟硬件融合的分層分塊，每個任務(wù)模塊都是不同程度軟硬件解耦基礎(chǔ)上的軟硬件協(xié)同。整個系統(tǒng)呈現(xiàn)出：軟件中有硬件，硬件中有軟件，軟硬件融合成一體。

《軟硬件融合》圖書的副標(biāo)題是“超大規(guī)模云計(jì)算架構(gòu)創(chuàng)新之路”，來源是：①復(fù)雜分層的系統(tǒng)、②CPU性能瓶頸、③超大規(guī)模以及④特定場景服務(wù)，這些原因共同使得：軟硬件融合當(dāng)前主要是系統(tǒng)不斷卸載。

“無規(guī)模，不卸載”。哪些任務(wù)適合卸載？

性能敏感，占據(jù)較多CPU資源；

廣泛部署，運(yùn)行于眾多服務(wù)器。

宏觀的看，分層的系統(tǒng)，越上層越靈活軟件成分越多，越下層越固定硬件成分越多，根據(jù)這個特點(diǎn)，軟硬件融合卸載可以形成如下趨勢：

被動的趨勢。龐大的規(guī)模以及特定場景服務(wù)，使得云計(jì)算底層Workload逐漸穩(wěn)定并且逐步Offload到硬件。

主動的趨勢。軟硬件融合架構(gòu)，使得“硬件”更加靈活，功能也更加強(qiáng)大，使得更多的層次功能向“硬件”加速轉(zhuǎn)移。

2.4 軟硬件融合的應(yīng)用領(lǐng)域

云計(jì)算的規(guī)模龐大，算力要求最高，系統(tǒng)也最復(fù)雜。所以，云計(jì)算最先遇到各種挑戰(zhàn)，最需要軟硬件融合。

未來，隨著其他領(lǐng)域的算力需求和系統(tǒng)復(fù)雜度也質(zhì)的提升，必然也需要軟硬件融合相關(guān)技術(shù)。軟硬件融合，面向未來復(fù)雜計(jì)算場景，超異構(gòu)混合計(jì)算，算力需求再上1-2個數(shù)量級。

軟硬件融合相關(guān)技術(shù)，從云計(jì)算抽象出來，反過來指引包括云計(jì)算在內(nèi)的各種復(fù)雜計(jì)算場景的芯片及系統(tǒng)設(shè)計(jì)。

3（技術(shù)）軟硬件融合技術(shù)基礎(chǔ)

軟硬件融合相關(guān)的技術(shù)包括：

軟硬件接口。聚焦軟件和硬件高效的數(shù)據(jù)交互；

高性能網(wǎng)絡(luò)。例如RDMA和擁塞控制。

算法加速和任務(wù)卸載。算法硬件實(shí)現(xiàn)以及任務(wù)卸載框架。

虛擬化的硬件加速。虛擬化處理的高性能實(shí)現(xiàn)。

異構(gòu)計(jì)算加速平臺。獨(dú)立/集成的GPU/FPGA/DSA異構(gòu)加速平臺。

4（場景）DPU/IPU，云計(jì)算軟硬件融合的核心承載

4.1 CPU卸載視角：DPU是集成加速平臺

需要有獨(dú)立的加速平臺，不斷的把工作任務(wù)從CPU軟件卸載到硬件加速。因此，DPU/IPU主要用于底層通用任務(wù)加速，而GPU/FPGA/DSA用于應(yīng)用層的業(yè)務(wù)加速。

NVIDIA 2020年5月發(fā)布DPU，10月份大張旗鼓宣傳；作者2020年8月份提出四階段論；Intel 2021年6月份發(fā)布IPU。

4.2 DPU的額外價(jià)值：業(yè)務(wù)管理分離，釋放AI強(qiáng)勁動力

業(yè)務(wù)和管理分離，有非常多的額外好處，如：

CPU資源完全交付；

傳統(tǒng)客戶方便上云；

主機(jī)側(cè)獨(dú)立安全域；

物理機(jī)+虛擬機(jī)的優(yōu)勢合并；

統(tǒng)一公有云和私有云運(yùn)維。

CPU性能瓶頸，IO帶寬持續(xù)增大，IO成為系統(tǒng)瓶頸。DPU/IPU增強(qiáng)了IO的功能，并且逐漸吞噬CPU和GPU的通用工作任務(wù)。

4.3 以數(shù)據(jù)為中心

大數(shù)據(jù)、AI等場景呈現(xiàn)“高數(shù)據(jù)量低計(jì)算量”的特點(diǎn)，并且“云原生”等趨勢使得云計(jì)算復(fù)雜系統(tǒng)解構(gòu)，進(jìn)一步增強(qiáng)了這一特點(diǎn)。

以計(jì)算為中心，指令控制流驅(qū)動計(jì)算；未來，以數(shù)據(jù)為中心，數(shù)據(jù)流驅(qū)動計(jì)算。

4.4 DPU/IPU典型案例

典型案例：AWS Nitro系統(tǒng) （偏通用可編程）vs NVIDIA Bluefield DPU （偏定制極致性能）。

AWS Nitro系統(tǒng)包括：VPC加速卡、EBS加速卡、本地存儲加速卡、Nitro控制器、安全芯片以及Lite Hypervisor。

NVIDIA DPU-2的優(yōu)勢：硬件網(wǎng)絡(luò)加速/RDMA網(wǎng)卡/單芯片SOC；劣勢：存儲軟件卸載/非標(biāo)接口/難以差異化/網(wǎng)絡(luò)無法數(shù)據(jù)面編程。

5（本質(zhì)）基于軟硬件融合的超異構(gòu)計(jì)算

5.1 DPU成為計(jì)算的核心

CPU、GPU和DPU，既相互協(xié)作，又相互競爭?；ヂ?lián)網(wǎng)法則：得入口者得天下。DPU/IPU成為數(shù)據(jù)中心算力和服務(wù)的核心。

傳統(tǒng)的觀點(diǎn)，大家認(rèn)為DPU是CPU的任務(wù)卸載。而從軟硬件融合觀點(diǎn)，則認(rèn)為：DPU是包含嵌入式CPU/GPU在內(nèi)的超異構(gòu)計(jì)算平臺，而獨(dú)立CPU/GPU是DPU的擴(kuò)展。

5.2 超異構(gòu)和軟硬件融合

當(dāng)前，大家對DPU的認(rèn)識還沒有形成定論，從DPU到超異構(gòu)計(jì)算，整個認(rèn)識是逐級增強(qiáng)的：

Level 1：DPU是CPU的任務(wù)卸載/加速。

Level 2：IPU是基礎(chǔ)設(shè)施，支撐上層應(yīng)用。

Level 3：DPU/IPU是計(jì)算的核心，CPU和GPU成為擴(kuò)展。

Level 4：DPU/IPU的本質(zhì)是超異構(gòu)計(jì)算，需要在極致靈活性的基礎(chǔ)上，提供極致的性能。

要實(shí)現(xiàn)超異構(gòu)計(jì)算，為什么需要軟硬件融合架構(gòu)（Converged Architecture of Software and Hardware，CASH）？軟硬件融合能夠做到：

性能。相比GPGPU，性能再提升100+倍；相比DSA，性能再提升10+倍。

靈活性。接近于CPU的靈活性、通用可編程性。

資源效率。跟DSA接近的資源效率，單位晶體管消耗下最極致的性能。

設(shè)計(jì)規(guī)模。軟硬件融合，駕馭10+倍更大規(guī)模的設(shè)計(jì)。

架構(gòu)?；谲浻布诤霞軜?gòu)的超異構(gòu)計(jì)算：CPU + GPU + DSA + ASIC + etc.。

生態(tài)。開放的平臺及生態(tài)，開放、標(biāo)準(zhǔn)的編程模型和訪問接口，融合主流開源軟件。

5.3 第四代算力革命：基于軟硬件融合的超異構(gòu)計(jì)算

審核編輯：劉清