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驭数采取了以算法加速为核心，以网络加速为切入点的策略
时间：2022-04-28 03:18:01 | 来源：行业动态
时间：2022-04-28 03:18:01 来源：行业动态
先单点打通，再按需扩展的策略。
现有的DPU大体上有两种类型：1）以通用众核为基础的同构众核DPU，类似早期以处理数据包为目的的网络处理器，例如Broadcom的的Stingray架构，以多核ARM为核心，以众取胜。得益于通用处理器核（绝大部分都是ARM系列），可编程性比较好，但是应用的针对性不够，对于特殊算法和应用的支持相对于通用CPU没有优势。2）以专用核为基础，构建异构核阵列。这种结构针对性强，性能最好，但牺牲了部分灵活性。现有的最新的产品趋势都是二者的折中，而且专用核的比重越来越来大，NVIDIA最新的BlueField2系列DPU的结构就包括4个ARM核再加多个专用加速核区域，Fungible的DPU包含52个MIPS小型通用核，但还包含6个大类的专用核。
中科驭数的DPU是以KPU为运算核心，以高速传输和存储总结为接口，弱通用化控制的数据面领域专用处理器。
驭数K2系列DPU架构
上图展示了驭数DPU的顶层结构，其核心是四类KPU的异构核阵列，分别处理网络协议，OLAP/OLTP处理，机器学习和安全加密运算核。不同于Broadcom，Fungible等厂商，我们将重点放在了异构核上，即以针对性算法加速为核心，驭数提出了KPU架构，来组织异构核。在KPU架构下，驭数提出了完善的L2/ L3/L4层的网络协议处理，提出了直接面向OLAP、OLTP的数据查询处理核，而没有采用原来众核为主的架构。这一路线与NVIDIA的技术路线更接近，但更加侧重异构核的使用。看似牺牲了部分通用核的可编程性，但换来的是更高效的处理效率，更直接的使用接口，更瘦的运行时系统和更佳的虚拟化支持。一个理想的DPU必然不像CPU，才有可能与CPU更好的互补。通用的计算不应该、也不需要卸载到DPU上，而可卸载到DPU上的负载必然也不需要在基础算子层面来进行运算控制。
驭数超低时延NVMeOver TCP Host端加速卡架构图
中科驭数的DPU顶层架构支撑了驭数其中一条重要产品线：SWIFT系列的网络加速卡。SWIFT-2000M是中科驭数KPU-SWIFT网络加速产品系列中一款超低时延NVMe Over TCP网络端加速卡，基于中科驭数KPU架构和自主研发的全硬件TCP/IP协议簇解决方案，它集成了完整的TCP、UDP、ARP、ICMP和IP等协议处理模块，配套驭数的高性能PCIe驱动和NVMe协议的软件接口适配，从而实现NVMe over TCP的网络 端全功能极速系统。SWIFT-2000M集成了丰富的系统运行状态监测功能，拥有硬件处理的TCP包传输、数据重传、乱序重排、ping等完备的功能，解决10G/100G高速NVMe-oF场景下网络协议处理CPU资源占用过高、解析过慢的痛点，大幅提升系统吞吐，优化远端存储访问效率。
中科驭数首颗芯片于2019年成功流片
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