【芯视野】多芯片融合时代下，数据中心变革催生网络智能化

集微网消息，时下，DPU正成为多芯片融合时代的重要推手，自CPU与DPU加入芯片矩阵后，英伟达提出了3U一体的数据中心新计算架构，这新架构打破了原本冯·诺依曼架构为基础的传统数据中心，让计算围绕数据因地制宜。

与此同时，网络技术也需要同步进行新的变革。如何让网络智能起来，成为现在以数据为中心的架构的关键技术之一。

“很多数据的传递，预处理，能绕过CPU让数据更高效地到该去的地方，使网络变得智能化便是网络侧目前在发生的变革。” 英伟达网络市场总监孟庆近日在一场媒体交流会上对包括集微网在内的媒体这样指出。

而这些因此而生的变革包括：DPU的诞生，网络内计算（In-Network Computing），以及DPU和GPU协同来用AI保证网络流量不被攻击（Morpheus解决方案）。

网络变革正发生

集微网了解到，英伟达的数据中心新计算架构可以使通讯延时降低10倍以上，而这背后，网络计算成为关键的支撑技术。英伟达强调，网络是一切能够搭建起的桥梁，现代数据中心基础设施需要现代网络。

据Synergy预测，目前已知新超大规模数据中心达314个，运营数据中心安装基数将在三年内突破1000个大关，并在此后继续快速增长。伴随着数据中心的快速增长，全球网络硬件市场规模也保持高速增长。据IDC数据显示，2021年全球以太网交换机收入同比增长 11.8%，路由器市场收入同比增长 7%，以太网交换机市场增长 9.7%，路由器市场增长 6.5%。

高速增长背后是5G、AI、云计算、数据中心等应用不断落地与发展，推高网络技术与设备的需求。

“网络会因数据中心不同的职能呈现不同的特点，通用的特性是高带宽、低延迟、数据安全和性能隔离——这是现代数据中心对网络的直接需求。”孟庆指出，目前数据中心正向着基础设施平台的方向发展，用来支撑从民生到科学探索、人工智能、私人服务等各方面的应用。而数据中心自身也在从综合的数据处理计算中心，演变成众多分支，如支撑移动互联、游戏、APP等的云中心，用于语音分析、图像识别等的AI训练，也有用于大数据存储。这些数据中心在各个互联网大厂中有不同的分工，国家提出的“东数西算”就是一个典型的为这种趋势，就成本和能源做的政策调整。

英伟达网络市场总监孟庆

集微网注意到，目前英伟达的网络加速平台有 InfiniBand 与以太网两种解决方案，其中都有DPU的身影。英伟达对于DPU在数据中心扮演的角色定义即是，加速数据密集型任务，包括网络、安全与存储，由此实现软件定义、硬件加速的数据中心基础设施。

可见，DPU在英伟达网络技术中所承担的硬件角色地位可见一斑，它的加入是实现现代网络的核心支撑。

对于今年英伟达会在DPU方面进行哪些工作，孟庆表示，首先英伟达会全力围绕目前BlueField-2 DPU做好相关工作，帮助客户意识到DPU的好处并且能实际部署到生产环境中去。其次，英伟达将继续专注于利用好DPU、DOCA软件环境和相关人才的方向。

“AI和数据中心对算力需求是无限的，网络速度也是如此，如同我们期望拥有更快的计算机一样，基础设施的效率提高可以带来很多软件、应用上的创新。”孟庆说。

革新硬件让网络变得智能化

英伟达网络专家崔岩在媒体沟通会上指出，数据中心呈现指数级增长，应用、服务器层面对网络带宽的要求越来越高，同时还要提供更好的安全性和强大的功能性。为了满足这些要求，一个可以在大规模应用场景下提供高性能、低延时，还可以提供高级的虚拟化和模拟仿真支持的以太网平台是必不可少的解决方案。

英伟达网络专家崔岩

英伟达分别在去年与今年的GTC大会上发布了新一代 InfiniBand网络平台Quantum-2和新一代以太网平台 Spectrum-4 。

Spectrum-4是全球首个400Gbps端到端网络平台，其交换吞吐量比前几代产品高出 4 倍，达到 51.2Tbps。该平台由 NVIDIA Spectrum-4 交换机系列、ConnectX-7 智能网卡、NVIDIA BlueField-3 DPU 和 DOCA 数据中心基础设施软件组成，能够大幅加速大规模云原生应用。

崔岩介绍道，Spectrum-4主要应用场景在大规模云计算、企业AI及模拟仿真，它能为这些场景提供更好的网络性能优化。

他强调，Spectrum-4不仅是一个网络平台，它能与英伟达其他平台软件和应用进行整合，在底层提供更好的以太网连接和对上层应用的支持。在现代数据中心里，可以对工作负载通过精确定时、安全、低延时和自适应路由及复杂的拥塞控制机制，达到最好的网络应用效果。

Quantum-2平台由Quantum-2 交换机、ConnectX-7 网卡、BlueField-3 DPU和所有支持这种新架构的软件组成。该平台将网速提高一倍，性能提升三倍的同时使数据中心能耗和空间各减少7%。

针对这两种加速网络平台的异同及适用场景的问题，崔岩在接受集微网在内的媒体采访时指出，无论是Spectrum-4还是Quantum-2平台都是网络基础设施重要组成部分。区别在于，Spectrum-4更适合云计算数据中心，企业AI和模拟仿真，Quantum-2更适合高性能计算、人工智能，特别是大规模的GPU集群，还有各种生物医疗分析、地质气候预测分析等大规模的数据分析。

他补充道，对于云原生应用场景上，两个网络结构的边界会逐渐模糊。以数字孪生为例，网络与计算机使用精准计时协议进行同步，而且还需更大程度地降低数据包传输的时延，网络便是核心骨干。

“数据中心正转变为AI工厂，它们处理大量数据，以实现智能”英伟达CEO兼创始人黄仁勋在GTC 2022上提出了自己的思考。多芯片融合时代承载起高性能计算、AI等所需要的算力，我们很容易把目光聚焦在革新硬件上，但也容易忽视一些隐性的存在，如何把延时降到最低，如何应对大规模数据的交换，又如何让数据传输更高效、更智能是需要网络技术也不断去更迭，由此支撑好数据中心变革，成为坚实的桥梁。

（校对/Sharon）