联想|去繁就简：如何看待这场正在兴起的云原生超级计算风暴( 二 ) thinkpad|thinkbook

DPU的落地，实现的不仅是应用之间的隔离和租户之间的隔离，对于多租户多应用的场景而言，还率先实现了租户应用和应用之间性能的隔离，同时还支持超级计算机的安全与编排，建立起零信认架构。如此一来，理想的裸机性能就有了实现的保障。
数据中心内的服务器依靠网络实现连接，而云原生依赖的微服务带来了更多东西流量，因此网络性能不仅影响着系统的整体性能，还会因为微服务程序之间会产生相应的数据流交互激增，而让跨服务器或数据中心内部的横向攻击威胁增加。而NVIDIA Quantum-2 InfiniBand 平台可以主动地监控网络流量和并执行增强的拥塞管理机制，实现了流量隔离，几乎完全消除性能抖动，确保可预测的性能，就像应用程序在专用系统上运行一样。因此， InfiniBand 网络完全可以称得上是云原生超级计算的另一根支柱。
NVIDIA Quantum InfiniBand 网络可加速并卸载数据传输，确保不会因数据或带宽限制而使计算资源“挨饿” 。 NVIDIA Quantum InfiniBand 网络可以在不同的用户或租户之间进行分区，提供安全性和服务质量 (QoS) 保证。目前BlueField-3 DPU已经可以支持400GB的带宽。在NVIDIA与微软打造的全球最强大的 AI 超级计算机中， Azure同样在其平台上添加了NVIDIA Quantum-2 400Gb/s InfiniBand 网络。
宋庆春介绍说：“目前用户需要一个高性能网络满足业务性能，云原生超级计算架构提供了一个异构网络的方式优化性能，让性能达到极致，同时优化整个数据中心的设计。最终实现以最小的硬件达到最优的性能，这样就会产生节能减排的效果。 ”
云原生超级计算离不开更多网络创新成果的支撑，在交换机上， NVIDIA利用SHARP网络计算已经助力ALLreduce通信带宽突破了网络极限。在其它方面，更多创新成果带来的不间断网络、自动修复网络等应用场景也已经变成了现实。显然， InfiniBand已经托起了用户急需的这个高性能异构网络。
宋庆春强调了应用云原生超级计算时网络搭建中的问题：“随着网络速度越来越高，数据中心地规模也越来越大，网络出问题的机会也越来越多。线缆作为连接数据中心里各个部件地关键部件之一，成为了影响系统稳定性地最大因素，而当线缆出现问题时，最终还需要从网卡、交换机厂方面来发现和解决这些问题，而且在数据中心中更换线路要远比更换网卡和交换机要复杂地多，因为线缆往往部署在地下或者是屋顶。因此为了规避这样的问题，我们建议采用NVIDIA端到端的解决方案确保整个系统的可靠性。 ”
DOCA的生态支撑
云原生超级计算平台需要一个软硬件一体的解决方案，因此软件的作用同样不能忽视。其中， NVIDIA MAGNUM IO软件开发套件 (SDK) 使开发者能够优化应用程序中的输入/输出 (IO) ，从而减少其工作流程中的端到端时间。 NVIDIA DOCA SDK 使基础设施开发者能够利用行业标准 API ，在 NVIDIA BlueField DPU 上快速创建网络、存储、安全、管理以及 AI 和 HPC 等各种应用程序和服务。
借助 DOCA ，开发者可以通过创建高性能、软件定义和云原生 DPU 加速的服务，对未来的超级计算基础设施进行编程。因此，决定这场云原生超级计算风暴能走多远的因素，最终还是要看 DOCA在技术人员中的普及程度。
为了普及DOCA ， DOCA社区被建立起来，其中来自国内的注册者占据了整个DOCA社区的半壁江山。 NVIDIA DPU 中国黑客松更是DOCA生态成长的集中体现。

NVIDIA 网络技术专家崔岩
NVIDIA 网络技术专家崔岩介绍了近期举办的2022 秋季 NVIDIA DPU 中国黑客松的情况：“DPU 中国黑客松训练营吸引了超过3500人参加，最终确定了27支注册团队，从中产生了13支参赛团队。此外，本届和上届在题目上有一点区别，由于NVIDIA BlueField DPU和NVIDIA DOCA在云原生超级计算架构里面成了关键组成部分，所以我们让参赛的团队围绕使用NVIDIA BlueField DPU和NVIDIA DOCA实现RDMA加速存储与AI的解决方案。 ”