DPU(IPU)使用 CXL 提升存储堆栈或服务工作流的软硬件处理流水线-INTEL

构建高性能存储解决方案

• 构建可扩展、分布式, 解耦、安全、可靠的横向扩展数据中心存储基础设施极具挑战性
• 当前的加速器卸载技术可能不足以满足对高性能安全存储解决方案日益增长的需求

DPU (又称 IPU) 的崛起

• DPU 成为所有基础设施处理的焦点，包括网络和存储
• 存储目标节点需要更多的存储特定计算（今天演讲的重点）

挑战：CPU+DPU 协同处理（PCIe）

• 存储流水线控制 + 数据平面处理需要多步计算密集型操作，需要 CPU+DPU 协同处理
• 使用 PCIe 的 CPU+DPU 协同处理需要在 CPU 和 DPU 内存域之间进行多次数据移动(DMA)，从而导致性能大幅下降

存储节点：使用 SPDK 软件堆栈/服务的 CPU+DPU 协同处理（PCIe）

• 应用操作
• 初始化加速器
• 获取IO通道(PCIE)
• 分配内存域(PCIE私有内存)
• 分配BUF和对齐
• 加速器操作IO
• 释放BUF
• 完成IO

CPU+DPU 协同处理 (CXL)

关键范式转变

• 在 CPU 和 DPU 之间创建单个共享内存域

• 使用 CXL 连接的设备内存（即 CXL.mem）作为 CPU+DPU 共享内存

• 避免 CPU 和 DPU 之间的显式数据移动

• 保留、利用现有的软件堆栈工作流程和数据结构

存储节点：使用 SPDK 软件堆栈/服务的 CPU+DPU 协同处理 (CXL)

• 去掉获取IO通道的流程

存储节点：使用 SPDK 软件堆栈的 CPU+DPU 协同处理 (CXL)优点

由于简化了存储数据访问和操作，因此 IOPS 更高，例如

• bdev_write：sequence_encrypt + serial_compress + Storage_write

• bdev_read：Storage_read + serial_decompress + serial_decrypt

保留软件堆栈/工作流程投资 (原有架构)

• 现有的 CPU 加速器、较新的 DPU 加速器都可以利用

• 加速器操作与 [数据分割与重组和存储传输]

晓兵(ssbandjl)

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DPU专栏

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