快速认识DPU
DPU（Data Processing Unit）是以数据为中心构造的专用处理器。那么为什么需要DPU？DPU主要承担什么功能？它带来什么影响？我们可以通过四个关键字快速认识DPU：数据中心、数据、卸载和重构。
DPU（Data Processing Unit）是以数据为中心构造的专用处理器。那么为什么需要DPU？DPU主要承担什么功能？它带来什么影响？我们可以通过四个关键字快速认识DPU：数据中心、数据、卸载和重构。
数据中心
数据中心由大量的服务器构成。计算、存储、网络数据传输是数据中心的三大核心功能。
在CPU之上运行操作系统、虚拟机管理器和Kubernetes等基础软件。在此之上业务应用部分通过虚拟机和容器进行部署，实现资源共享、弹性伸缩、多租户、微服务、SaaS等。底层由GPU、FPGA提供硬件加速，所有的加速资源、网络资源和存储资源由CPU统一协调调用。此时CPU不仅仅是控制的中心，也是数据流动的中心。
数据
以CPU为中心的数据中心面临多方面的挑战：
- 构建于虚拟化和容器基础上的业务系统一方面带来了极大的便利，另一方面由于虚拟化的开销越来越大。
- 基础设施和业务处于同一个计算平台，基础设施的性能突发会干扰业务的性能稳定度；
- 还有一个问题就是安全访问，宿主机侧管理具有业务虚机等的所有权限，运维管理的一些误操作，以及宿主机OS的一些漏洞被攻破后，黑客不但可以破坏宿主机，还可能导致用户的数据安全。
这些挑战在数据量剧增的情况下更是严峻：随着我们信息社会从互联网时代向物联网时代发展，万物互连，万物智能，数据中心需要负责海量的数据的收发和处理需求。来自终端的南北向数据流，比如直播、视频游戏、视频会议、电子商务、智慧城市、城市大脑等业务不仅仅是数据量大，高并发，对算力要求高，而且有些业务对时延也很敏感。另外一个方面，数据中心内部位于不同服务器内的服务组成服务网格，也使得东西向数据流也剧增。
面对数据中心流量和业务带来的挑战，以CPU为中心的架构已经不堪负重。比如加速部分数据在CPU和加速器之间来回搬运的影响，加速比率打了折扣，有些场景综合加速效果不明显，以CPU为中心，整个IO路径很长，IO成为性能的瓶颈。如图所示，12个Core的CPU，提供能够提供给租户的就4个Core，其他8个Core都要用于处理网络传输、存储和安全相关的基础业务。数据中心的算力需求一直在增长，考虑到CPU的性能瓶颈，我们需要有个平台来帮助CPU承担绝大部分算力的压力，而让CPU专注于应用层算力需求虽然不大但非常高净值的工作。
卸载
DPU可以有效卸载数据中心的基础设施方面的功能：
- 虚拟化方面，可以在Host CPU侧存在一个轻量的Hypervisor Agent，然后在DPU支持Hypervisor、呈现给Host的设备管理（vDPA，SRIOV，SIOV）、设备迁移等。
- 网络方面，网络类的任务处理非常消耗CPU资源，可以通过DPU卸载OVS，也可以引入DPU智能网卡将虚拟化网络的控制平面完全卸载到智能网卡上，与主机操作系统相隔离。
- 存储方面，DPU可以虚拟多个存储设备给主机，这些存储设备可以是NVMe也可以是VirtIO-BLK，从主机来看，这些存储设备相当于是本地磁盘设备。但实际上这些存储盘都是通过网络存储协议连接到远端的存储设备，这些网络存储协议以及相关的控制都是下沉到DPU上来完成的。这些网络存储协议可以是标准的协议，比如NVMe Over Fabric, NVMe Over TCP和iSCSI, 也可以是用户自己定义的网络存储协议。除此此外，DPU还可以支持其他类型的存储卸载，比如存储数据的压缩解压缩，加密解密，也支持存储数据的签名和校验，比如T10-DIF.
- 安全方面，DPU也提供众多的卸载功能，比如支持网络数据的在线(inline)加密和解密, 包括SSL/TLS和IPSec, 也支持对网络第7层数据的正则表达式匹配(RegEx)以及基于它的DPI支持。DPU 也支持PKI，从而实现TLS握手协议的硬件卸载。另外DPU本身是一个安全设备，可以确保自身的Firmware, Bootloader以及BMC code不受到串改。
- IO加速，通过运行于CPU的控制面和慢路径，定义好之后，绝大部分数据流量的处理都在DPU就可以完成，不需要进CPU。
当然不同的DPU实现的卸载的程度有差别，或者是分阶段的：
- 第1阶段，卸载1个任务。网络卸载，成为智能网卡。分布式远程存储遇到问题，卸载存储，成为智能存储卡。
- 第2阶段，卸载2-4个任务（非严格定义）。CPU的功能任务不但卸载，还需要卸载的功能集成到一个平台。比如把最底层的网络、存储、虚拟化和安全四大类功能从CPU侧卸载到DPU中。
- 第3阶段，卸载5项以上。把整个系统栈里能够卸载的任务都尽可能的卸载到DPU中。这里可以给出卸载的一个更加通用的标准：①性能敏感，占据较多CPU资源；②广泛部署，运行于众多服务器。当整个系统栈都尽可能进行卸载加速之后，IPU的名称要更准确一些（IPU，基础设施处理器）。
- 第4阶段，不但全量卸载，还需要均衡和弹性。卸载下来的任务需要更多的灵活性，形成弹性的基础设施支撑平台。或者说，需要把IaaS的服务融入到DPU中，并且这些服务的业务逻辑需要仍由云服务提供商CSP的软件工程负责定义，并且能够很好的支持多租户、微服务、一致性等云的高级特征。
重构
由于数据量大于计算量之后，整个计算的模式就从计算驱动变成了数据驱动。这样促进了数据中心服务器架构的重构，DPU成为整个服务器架构的核心器件。
DPU承担的事情越多，其功能也就需要越强大，其定位也就越来越不一样。对应上面的DPU实现的四个不同的阶段可以把DPU的定位分为四个层次：
层次一，DPU是CPU的任务卸载/加速。克服CPU性能瓶颈，把网络、存储、虚拟化及安全等任务从CPU卸载到DPU加速，减轻CPU的压力。
层次二，DPU是基础设施，支撑上层应用。DPU成为集成加速平台，既完成基础设施层工作任务处理，也完成部分业务应用的加速，支撑CPU和GPU的应用层工作。
层次三，DPU/IPU是计算的核心。IaaS甚至PaaS、SaaS等云计算核心服务，融入到DPU软硬件。DPU图灵完备，并且是数据的入口。这使得DPU成为核心，而CPU和GPU成为扩展。
层次四，DPU/IPU的本质是超异构计算。算力持续提升，数据中心的超异构计算，DPU是核心承载。基于超异构的复杂计算，需要在极致灵活性的基础上，提供极致的性能。
总结
概括地说，DPU就是在数据中心面对海量数据导致CPU不堪负重情形下，负责卸载基础设施功能的一种新形态的处理器，其也将引发数据中心架构从以计算为中心到以数据为中心的重构。
参考链接
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