MediaTek T750 是一款面向新一代5G CPE无线产品,可应用于5G固定无线接入(FWA)和移动热点(MiFi)等设备,为家庭、企业和移动用户带来高速5G连接,芯片平台采用 7nm 制程工艺,高度集成 5G NR FR1 调制解调器,4 核 Arm Cortex-A55 CPU 可提供完整的功能和配置,支持 5G NR Sub-6GHz 下双载波聚合(2CC CA)200MHz 频率,不仅拥有更大的信号覆盖范围,同时也让 5G 的下行速度大幅提升。
1.CPU 发起的,访问PCIe设备配置空间的数据流。这种数据流主要是BIOS/Linux PCIe driver 对设备进行初始化、资源分配时,读写配置空间的。包括PCIe 枚举,BAR 空间分配, MSI 分配等。 设备驱动通过 pci_wirte_config() / pci_read_config() 发起配置空间访问。 lspci / setpci 也是对应到配置空间访问。
底层网络 Underlay Network 顾名思义是指网络设备基础设施,如交换机,路由器, DWDM 使用网络介质将其链接成的物理网络拓扑,负责网络之间的数据包传输。
KVM的网络优化方案,总的来说,就是让虚拟机访问物理网卡的层数更少,直至对物理网卡的单独占领,和物理机一样的使用物理网卡,达到和物理机一样的网络性能。
很多架构师都是从软件开发成长起来的,大家在软件领域都有很深的造诣,大部分人对硬件接触的很少。而成为架构师后需要频繁的跟人 、硬件 、软件 、网络打交道,本篇文章就给大家带来服务器硬件方面的相关知识,主要包括服务器、CPU、内存、磁盘、网卡。
DPDK与SR-IOV两者目前主要用于提高IDC(数据中心)中的网络数据包的加速。但是在NFV(网络功能虚拟化)场景下DPDK与SR-IOV各自的使用场景是怎样的?以及各自的优缺点?
可能很多朋友想用VMware在自己的windows系统上体验下其它操作系统或者运行某些只能在Linux上的软件。但是可能自己买阿里云或者腾讯云感觉划不来。下面我来简单的来告诉大家,运用VMware的桥接模式,可以让大家像拥有另外一台不同操作系统的电脑一样在局域网中。同样可以来上网,可以和局域网中的其他机器一样通信,甚至可以暴露ip与端口到公网中,这样其他机器或者网页等也能访问它。
在前两期,我们学习了虚拟机上的设备虚拟化,包括中断虚拟化、DMA虚拟化和PCIE设备直通。那么,如果在宿主机上有20个虚拟机,每个虚拟机上有一个网卡,我们应当如何实现呢?
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本文主要介绍了我在阅读《深入浅出DPDK》,《DPDK应用基础》这两本书中所划下的知识点
NIC 在接收到数据包之后,首先需要将数据同步到内核中,这中间的桥梁是 rx ring buffer。它是由 NIC 和驱动程序共享的一片区域,事实上,rx ring buffer 存储的并不是实际的 packet 数据,而是一个描述符,这个描述符指向了它真正的存储地址,具体流程如下:
前言 其实这个专题很久很久之前就想写了,但是一直因为各种原因拖着没动笔。 因为没有资格,也没有钱在一线城市买房 (😂😂😂); 但是在要结婚之前,婚房又是刚需。 我和太太最终一起在一线城市周边的某二线城市买了房。 再之后,一起装修,她负责非电相关,我负责电 网相关的装修。 家庭组网,家庭实验室就这么一步一步随着家庭的组建而组建了起来: 家庭有线无线组网 智能家居 NAS 公网 IP 和 IPv6 Wake Online (WOL) 家庭网络安全 (😂看了防火墙日志,才知道被攻击频率能有多高) 玩转树莓派 组
在上期,大家了解了虚拟机中的纯虚拟化设备(Emulation)和半虚拟化(Para-virtualiazation)是如何工作的。
高通5G平台SDX55支持5G独立组网(SA)和非独立组网(NSA)两种网络架构,同时兼容LTE和WCDMA制式,拥有更快的传输速度,更优秀的承载能力,以及更低的网络延时,可广泛应用于网关、工业监控、远程医疗、无人机、虚拟现实和沉浸式体验(VR和AR)、智慧能源、车联网、工业互联网、智慧教育、高清视频、智慧城市、家庭娱乐等多个领域。
VPP 是美国思科网络开源的一个可扩展的框架,可提供开箱即用的生产质量交换机 / 路由器功能。它是思科矢量数据包处理(Vector Packet Processing,VPP)技术的开源版本:一种高性能的数据包处理堆栈,可以在商用 CPU 上运行。
pcie接口是一种高速串行计算机扩展总线标准,是高速串行点对点双通道高带宽传输,所连接的设备分配独享通道带宽,不共享总线带宽,是替代旧的PCI,PCI-X和AGP总线标准的,主要支持主动电源管理,错误报告,端对端的可靠性传输,热插拔以及服务质量(QOS)等功能。 PCIE接口的优势: 相对于传统PCI总线在单一时间周期内只能实现单向传输,PCIE的双单工连接能提供更高的传输速率和质量。PCI-E插槽是可以向下兼容的,比如PCI-E 16X插槽可以插8X、4X、1X的卡。现在的服务器一般都会提供多个8X、4X的接口,已取代以前的PCI-X接口。PCIe属于高速串行点对点双通道高带宽传输,所连接的设备分配独享通道带宽,不共享总线带宽,主要支持主动电源管理,错误报告,端对端的可靠性传输,热插拔以及服务质量(QOS)等功能。 PCIE有多种规格,从PCIE x1到PCIE x32,目前能够满足所有的低速设备和高速设备的需求,接口是PCIe 3.0接口,其传输速率是上一代接口带宽的两倍,PCIE接口的主要优势在于其减少延迟的能力。PCIe设备和PCIe总线直接相连,使缓存和数据更接近CPU。 北京东大金智提供自主研发生产销售的飞迈瑞克(femrice)品牌光纤网卡,包含pcie万兆网卡、pcie千兆网卡、pcie 25G网卡、pcie台式机网卡、pcie电口网卡、pcie光口网卡等等。其产品均已通过FCC、CE、RoHS、REACH等国际权威认证以及国家行业认证,精益求精,始终如一地专注于网络、通讯传输领域的应用解决方案。
本文仅用于分享记录学习RDMA/RoCE v2网络协议的一些基础内容。如有错误,欢迎评论区留言。
我们去年为了上云,先逐步是使用docker部署,然后逐步k8s部署,为此搭建了docker容器平台,该平台分配ip需要绑定宿主机cvm的弹性网卡,为此专门引入了网络SR-IOV插件,趁此补充完善该文。
传统数据中心中硬件服务器上运行linux,linux用硬件网卡收发包,硬件网卡有broadcom的有mellanox的有intel的等各式各样的,硬件网卡连接到硬件交换机上,硬件交换机有H3C的有cisco的,交换机进行包转发实现服务器之间互通。在云计算环境下,对计算资源进行了切分,服务器上运行的是一个个虚拟机,虚拟机也要有网卡实现互连互通,但虚拟机的网卡不是物理的,是虚拟的网卡,虚拟的网卡连接到虚拟的交换机上,虚拟的交换机对同一个服务器上的虚拟机之间流量进行转发,如果虚拟交换机再连接到服务器的硬件网卡,那么虚拟机就可以和服务器外面通信了。
运维工程师(Operations)是负责维护并确保整个服务的高可用性,同时不断优化系统架构提升部署效率、优化资源利用率提高整体的ROI的专业人员。他们的基本职责是负责服务的稳定性,确保服务可以7*24H不间断地为用户提供服务。
win7系统上VMware虚拟机安装linux7.2上网配置,供大家参考,具体内容如下
近年来,在可编程NIC的发展和可用性的推动下,终端主机逐渐成为核心网络功能(如负载平衡、拥塞控制和特定应用网络卸载)的实施点。然而,在可编程NIC上实现定制设计并不容易:许多潜在的瓶颈会影响性能。
因此,有2个物理插槽+2块CPU,每块CPU插在一个插槽里。每块CPU有20个核心,每个核心有2个超线程。主板型号为Intel,NUDA使用连续编号方式,每个NUMA节点分到2组CPU核心。
HowTo Install MLNX_OFED Driver 如何安装MLNX_OFED驱动
在上期,我们提到,子虚将SPDK的轮询机制,与JFZ女士的日本游记中的画面进行了联系,虽然觉得自己在隐秘地开车,但还是留下了证据。
RIFFA 是一种开源通信架构,它允许通过 PCIe 在用户的 FPGA IP 内核和 CPU 的主存储器之间实时交换数据。为了建立其逻辑通道,RIFFA 在 CPU 端拥有一系列软件库,在 FPGA 端拥有 IP 核。本文主要针对其中的DMA性能(Scatter-Gather DMA)进行测试。
很多事情,我们想不明白只是因为没有从根源上去分析,那么我们来从智障网卡说起,来谈谈智能网卡的最小需求.
作者Liam,海外老码农,对应用密码学、CPU微架构、高速网络通信等领域都有所涉猎。
目前,随着云计算,大数据,NFV等技术的发展,数据中心的云化已经正在进行之中,而云数据中心对于网络带宽的需求日益剧增。在增加带宽的过程中,出现了2条路线:1)从10GbE到40GbE,再到100GbE; 2)从10GbE到25GbE,50GbE,再到100GbE。虽然40GbE出现的更早,相比25GbE更成熟,但从以下几个因素来看,25GbE应该会是一个更好的选择。
在UEFI方式下,使用网卡对高密度服务器上的OS进行升级时,设备设置里突然找不到网卡了怎么办?本文依托戴尔易安信PowerEdge C6420,以Linux操作系统为例,实际演示了遇到此种状况该如何解决,供相关人员参考。
KVM虚拟化部署完成了,接下来我们要做的就是创建一个KVM虚拟机,如何创建呢?本节课程主要讨论。
BIG TCP 并不是一个适应于大部分场景的通用方案,而是针对数据密集型应用的优化,在这些场景下能显著提升网络性能。
随着物联网、智能驾驶等业务的兴起,边缘网络算力需求愈发明晰,运营商及云服务商纷纷将工作负载及服务从核心迁移到边缘,比如部署5G UPF、5G MEC及边缘网关VNF等。
我们知道,各类智能网卡在服务器集群中的大规模部署,可以进一步降低数据中心建设和运营成本,更好地将服务器资源货币化。但仅从网卡层面来看,这个方案还存在不少优化空间。
传统TCP/IP技术处理数据包需通过操作系统和其他软件层,导致数据在系统内存、处理器缓存和网络控制器缓存间频繁复制,增加了服务器CPU和内存的负担,特别是在网络带宽、处理器速度与内存带宽不匹配时,网络延迟会进一步加剧。RDMA技术通过将数据处理从CPU旁路并卸载到硬件上来实现低时延和高带宽特性。
在虚拟化中,单根输入/输出虚拟化(SR-IOV) 是一种出于可管理性和性能原因允许隔离PCI Express资源的规范
SR-IOV 使一个单一的功能单元(比如,一个以太网端口)能看起来像多个独立的物理设备,即支持SR-IOV 功能的物理设备能被配置为多个功能单元。
这些深度业务处理功能包括:传统的深度业务处理通常由带CPU的框式设备完成,但框式设备成本高、功耗大、扩展不够灵活的种种给客户带来了极大的困扰。
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不进入这个行当,很少会知道,人们对低延时的渴求。专业人士为了低延时,做过各种各样的努力。以往我们将数据库的某些SQL从秒级优化到毫秒级,至少会在心底里欢呼一下,百倍提升!但在这个行业,人们为了减少1毫秒,可以做出什么疯狂的事情呢?
PCIe发展至今已经从最初的1.0升级到了6.0,但很多人对于PCIe只知其然而不知其所以然,小编今天就带大家一起来看一看。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
由于Intel为代表的处理器厂商发现,处理器主频的提升受到硅材料物理特性的限制,难以突破4.0GHz的瓶颈,从而转向在处理器集成电路上集成多个处理核心,以提升处理器的计算力。为了让多个处理核心可以运行多个不同的应用程序和服务,出现了把一台物理机资源分割为多个虚拟机的虚拟化技术。
在生成式AI(GenAI)和大模型时代,不仅需要关注单个GPU卡的算力,更要关注GPU集群的总有效算力。单个GPU卡的有效算力可以通过该卡的峰值算力来测算,例如,对于Nvidia A100,峰值FP16/BF16稠密算力是312 TFLOPS,单卡有效算力约为~298 TFLOPS [1, 2]。
SR-IOV是Single Root I/O Virtualization的缩写。SR-IOV 技术是一种基于硬件的虚拟化解决方案,可提高性能和可伸缩性。SR-IOV 标准允许在虚拟机之间高效共享 PCIe(Peripheral Component Interconnect Express,快速外设组件互连)设备,并且它是在硬件中实现的,可以获得能够与本机性能媲美的 I/O 性能。SR-IOV 规范定义了新的标准,根据该标准,创建的新设备可允许将虚拟机直接连接到 I/O 设备。
首先,DPDK和内核网络协议栈不是对等的概念。 DPDK只是单纯的从驱动拿数据,然后组织成数据块给人用,跑在用户态。功能相当于linux的设备无关接口层,处于socket之下,驱动之上。只不过linux协议栈的这部分在核心态。 你说的包处理器,很多时候是不用linux内核协议栈的,而是用专用包处理程序,类似于DPDK加上层应用处理。通常会有些硬件加速器,包处理效率更高些。缺点是一旦用不上某些功能,那些加速器就白费了。而纯软件处理就非常灵活,不过代价就是功耗和性能。 纯DPDK性能非常高,intel自己给出的数据是,处理一个包80时钟周期。一个3.6Ghz的单核双线程至强,64字节小包,纯转发能力超过90Mpps,也就是每秒9千万包。 不知你有没有看出来,80周期是一个非常惊人的数字?正常情况下,处理器访问一下ddr3内存都需要200个周期,而包处理程序所需要操作的数据,是从pcie设备送到ddr内存的,然后再由处理器读出来,也就是说,通常至少需要200周期。为啥现在80周期就能完成所有处理?我查了下文档,发现原因是使用了stashing或者叫direct cache access技术,对于PCIe网卡发过来的包,会存在一个特殊字段。x86的pcie控制器看到这个字段后,会把包头自动塞到处理器的缓存,无序处理器来干预。由于包头肯定是会被读取的,这样相当于提前预测,访问的时间大大缩短。 如果加上linux socket协议栈,比如跑个纯http包反弹,那么根据我的测量,会掉到3000-4000周期处理一个包,单核双线程在2.4Mpps,每秒两百四十万包,性能差40倍。 性能高在哪?关键一点,DPDK并没有做socket层的协议处理,当然快。其他的,主要是使用轮询替代中断,还有避免核心态到用户态拷贝,并绑定核,避免线程切换开销,还有避免进入系统调用的开销,使用巨页等。 还有很关键的一点,当线程数大于12的时候,使用linux协议栈会遇到互斥的瓶颈,用性能工具看的话,你会发现大部分的时间消耗在spin_lock上。解决方法之一是如github上面的fastsocket,改写内核协议栈,使包始终在一个核上处理,避免竞争等。缺点是需要经常自己改协议栈,且应用程序兼容性不够。 另外一个方法是使用虚拟机,每个特征流只在一个核处理,并用虚拟机隔绝竞争,底层用dpdk做转发,上层用虚拟机做包处理,这样保证了原生的linux协议栈被调用,做到完全兼容应用程序。不过这种方法好像还没有人做成开源的,最近似的是dpdk+虚拟交换机ovs的一个项目。 如果你只想要dpdk的高性能加tcp/ip/udp的处理,不考虑兼容性,那么还可以去买商业代码,我看了下供应商的网站介绍,纯转发性能大概在500-1000周期左右一个包。
CPU的算力发展跟不上算力需求,所以人们考虑可以将一部分原本CPU承载的功能卸载到其他专用硬件上去处理(比如网卡),从而释放CPU算力,让其专注于处理关键的(创造经济效益的)用户业务。
现有的分布式 DNN 训练架构无法充分利用异构资源实现高性能训练。近期,来自字节跳动和清华大学的研究人员提出一种新型分布式 DNN 训练架构——BytePS,解决了这一问题,实现了大规模训练性能的显著提升。这项工作已在国际顶级计算机系统会议 OSDI’20 上发表,其开源代码在 GitHub 上获得 2400 stars。
对每个人而言,真正的职责只有一个:找到自我。然后在心中坚守其一生,全心全意,永不停息。所有其它的路都是不完整的,是人的逃避方式,是对大众理想的懦弱回归,是随波逐流,是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
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