クラウドコンピューティング向けユニバーサルプログラマブルDPUの開発
データセンターの技術開発と進化に焦点を当てると、一般的なデータプロセッサとしての DPU は、NIC/SmartNIC の単純な置き換えではなく、ネットワーク インフラストラクチャの本質的な変化です。 DPU 自体は、ユニバーサルな階層プログラマビリティ、低遅延ネットワーク、統合管理と制御という特徴を備えているため、DPU は新世代のデータセンターのアーキテクチャの最適化と再構築を推進しています。一般的なデータ処理の基本コンポーネントとして、DPU は、もともと CPU と GPU で実行されていた一般的なデータ処理タスクをオフロードし、CPU と GPU の計算能力を解放し、CPU と GPU をサポートしてより優れたパフォーマンスを実現します。
「クラウドコンピューティングユニバーサルプログラマブルDPU開発ホワイトペーパー(2023年)」 ホワイトペーパーでは、DPU開発のプロセスと現状を明らかに・分析することで、どのDPU機能が重要なポイントとなるかを指摘しています。上記の中核問題を解決することで、DPU技術の徹底的な開発が促進され、完全なエコロジーチェーンの構築と産業実装の実現に役立ちます。
DPUテクノロジーのアプリケーションと技術原理については、記事「DPUテクノロジーの原理、計算電力効率とアプリケーションシナリオ分析」と「」を参照してください。 主流の DPU アーキテクチャの実装とテクノロジの比較」、「DPU パフォーマンス ベンチマーク: 評価フレームワークとテスト プロセスの概要 (2022)」および「 DPU の世界情勢、国内 5 社の台頭 (2023) 」。 は、DPU に必要な一般的なプログラマブル機能とさまざまなアプリケーション シナリオの分析に重点を置き、従来の DPU の制限も分析します。
近年、業界に優れた成熟した商用 DPU SoC (システム オン チップ) ソリューションが不足しているため、大手クラウド ベンダーは CPU+FPGA に基づいた独自の DPU ソリューションを開発することしかできず、その結果、DPU は細分化された市場では、クラウド コンピューティングにおける DPU の役割と可能性が業界によって正しく理解されていません。「第14次5カ年計画」が新たなインフラの建設を加速することを明確に指摘した後、東部デジタル・西部コンピューティングプロジェクトと通信事業者のコンピューティング電力ネットワークの建設は予定通り行われた。デジタル経済の背後で、クラウド コンピューティングは中核的なコンピューティング パワー ベースです。クラウド コンピューティングでは、DPU はインフラストラクチャのコア コンポーネントの 1 つになりました。
デジタル経済の時代において、クラウド コンピューティングはあらゆる階層に浸透し続けています。クラウド コンピューティングの「国家チーム」として、チャイナ モバイルは政府および国有企業のデジタル変革を全面的にサポートし、コストを削減して効率を高め、国有データのセキュリティを保護するために投資を増やしています。ホワイトペーパーでは、Cloud Leopard Intelligence は、チャイナモバイルが編集に参加するよう招待した唯一の企業として、国内の大手 DPU チップ企業であり、高性能ユニバーサル プログラマブル DPU SoC を真に実現できる中国で知られたチップ企業でもあります。 。このホワイトペーパーの共同リリースは、DPU 分野におけるチャイナ モバイルと Cloud Leopard Intelligence の緊密な協力を表しており、国家クラウド インフラストラクチャと DPU の発展に貢献するために力を合わせています。DPU 中心のデータセンター ネットワーク アーキテクチャ
従来のデータセンターでは、ネットワーク帯域幅が 25Gbps から 100Gbps、200Gbps、400Gbps、そしてさらに高い帯域幅へと徐々に進化しており、ネットワーク データ処理に占有される CPU コンピューティング リソースも増加し続けています。スペースが増加すると、その半分以上がこれらのインフラストラクチャの機能で消費されるため、クラウド ホストの CPU の消費量を削減するための新しいタイプのプロセッサが急務となっています。 DPU は、データセンターのインフラストラクチャ サービスを提供するデータ処理を中心とした汎用プロセッサであり、CPU、GPU に次ぐ「第 3 のメイン チップ」であり、ネットワークとストレージのオフロードと高速化が可能であり、セキュリティやセキュリティなどの基本的な機能も備えています。管理し、顧客が使用できるコンピューティング パワー リソースをさらに解放します。クラウド コンピューティングとデータ センターのシナリオでは、コンピューティング能力、ネットワーク、ストレージ リソースを動的かつ柔軟にスケジュールするなど、コンピューティング能力をさらに向上させ、インフラストラクチャのパフォーマンスを最大化する必要がある場合、DPU は必要であり、かけがえのないものです。
現在、ほとんどの国内クラウドメーカーはまだCPU+FPGAベースのDPUソリューションを使用しています。これらのソリューションは研究開発投資において一定の時間的優位性を持っていますが、消費電力が高く、パフォーマンスが限られているため、まだそのレベルには達していません。新世代のクラウド コンピューティングの要件。さらに、FPGAは基本的に外資系チップ大手2社によって独占されているため、その価格の高さが製品コストの高騰に直結し、市場競争力に影響を及ぼしている。DPU SoC 製品は、前者の究極の反復であり、より複雑で広範で高性能なアプリケーション要件を満たすために、高度なチップ テクノロジとともに、超高度なヘテロジニアス チップ テクノロジ、ユニバーサル プログラマビリティ、その他の機能が必要です。現在、海外の大手チップ大手や大手クラウド サービス プロバイダーは、CPU + FPGA ソリューションと比較して DPU SoC のコスト パフォーマンスが 4 ~ 8 倍向上するため、一般的な DPU SoC 製品ルートを選択しています。
どのクラウド ベンダーも、利益と競争力を向上させるための最適なソリューションを探しています。CPU + FPGA が新世代のクラウド コンピューティングを満足させる長期的なソリューションではないことを理解しているため、競争力のあるソリューションを期待しています。コスト効率の高い DPU SoC の登場。
米国の Amazon Cloud (AWS) は、世界のクラウド コンピューティング市場で最高のシェアを占めているだけでなく、何年も前に初めて DPU SoC (AWS は Nitro と呼んでいます) の商品化に成功しました。 AWS が自社開発の DPU SoC を使用すると、各サーバーのコンピューティング リソースの販売から毎年数千ドル以上の収益を得ることができます。 AWS には数百万台のサーバーがあるため、DPU が AWS にもたらすメリットは非常に大きいです。 AWS での DPU の適用の成功は業界で広く注目を集め、DPU トラックに参加するチップ大手がますます増えています。 Nvidia は、業界で有名なネットワーク チップおよび機器会社である Mellanox を 2020 年に 69 億米ドルで買収することに成功しました。Mellanox のネットワーク テクノロジーを統合することで、Nvidia は世界のデータセンター市場向けに DPU SoC の BlueField シリーズを迅速に発売しました。 AMDは2022年にDPU SoCメーカーのPensandoを19億ドルで買収した。国内のクラウド メーカーも、FPGA アーキテクチャから一般的なプログラマブル DPU SoC に進化するための技術ソリューションを模索しています。
チャイナモバイル、中国情報通信技術院、Cloud Leopard Intelligenceは「クラウドコンピューティングユニバーサルプログラマブルDPU開発白書(2023年)」を発表したのはこのような背景です。 DPU の開発トレンドの詳細な分析: ユニバーサル プログラマビリティ、低遅延ネットワーク、統合リソース管理。同時に、データセンター、オペレーター、ヘテロジニアス コンピューティングなどにおけるユニバーサル プログラマブル DPU SoC のさまざまなアプリケーション シナリオも紹介します。
国内のデータセンターの構築では、サーバーの帯域幅が 25G から 100G 以上に発展しており、アプリケーションの導入の複雑さは増加し続けています。アプリケーションの管理と仮想マシンとコンテナの導入をサポートする必要があるだけでなく、ベアメタルアプリケーションをサポートします。データ センターのコア インフラストラクチャ コンポーネントとして、DPU は、さまざまなクラウド コンピューティング サービスやデータ センター開発の現在のニーズを満たすために、柔軟なプログラミング機能、高いデータ スループット機能、および統合された管理および制御機能を備えている必要があります。
半導体業界の観察によると、Yunbao Intelligent は現在、高性能 DPU SoC を自社で真に開発できる中国で知られるチップ会社であり、その製品は中国初のユニバーサル プログラマブル DPU SoC チップでもあります。最大 400G のデータ スループットを提供するだけでなく、強力な CPU 処理ユニットも装備し、さまざまなプログラム可能なデータ処理エンジンと連携して階層的なプログラム可能性を実現します。ホワイトペーパーの説明によると、Cloud Leopard Intelligence は、DPU の多くの主要な領域で多数のコア テクノロジーを習得し、主導しています:
- プログラマブルな高性能ネットワーク処理テクノロジー
- プログラマブルな低遅延 RDMA テクノロジー
- DDP (データ ダイレクト パス) データ パススルー テクノロジー
- セキュア コンピューティング システム
Cloud Leopard Intelligent DPU SoC は、ベア メタル、仮想マシン、コンテナの統合された運用、保守、制御をサポートし、柔軟なネットワークを提供しますこのワンストップ ソリューションは、クラウド サービス プロバイダーのサービス品質とビジネスの柔軟性を大幅に向上させ、全体的な投資を削減し、コンピューティングとネットワークの統合に向けたデータセンターの継続的な進化を導きます。
中国のデジタル経済をサポートする大手クラウド サービス プロバイダーであるチャイナ モバイルは、このホワイト ペーパーで、DPU SoC がクラウド コンピューティングの重要なコンポーネントであることを明確に答えています。ユニバーサル プログラマブル DPU SoC は、コンピューティング パワーとデータ ネットワークを実現できます。ストレージ リソースのコスト効率の高いオフロードと管理を実現します。また、DPU SoC が持つ必要のある主要な機能 (階層型プログラマビリティ、低遅延ネットワーク、統合管理と制御、持続可能な開発に適応するための高速オフロード) についても明確に分析しています。クラウド ベンダーは、データ センターを高効率、高スケーラビリティに向けて推進しています。 、高帯域幅、高パフォーマンスの柔軟性開発のための重要な技術サポート。同時に、これは、さまざまなクラウド ベンダーが積極的に研究および模索している DPU テクノロジの開発方向でもあります。
以上がクラウドコンピューティング向けユニバーサルプログラマブルDPUの開発の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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C++ クラウド アプリケーションの効果的なデプロイメントを実現するためのベスト プラクティスには、Docker などのコンテナを使用したコンテナ化されたデプロイメントが含まれます。 CI/CD を使用してリリース プロセスを自動化します。バージョン管理を使用してコードの変更を管理します。アプリケーションの健全性を追跡するために、ログ記録と監視を実装します。自動スケーリングを使用して、リソースの使用率を最適化します。クラウド管理サービスを使用してアプリケーション インフラストラクチャを管理します。水平スケーリングと垂直スケーリングを使用して、需要に基づいてアプリケーションの容量を調整します。

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クラウド コンピューティング大手 3 社の成長は 2024 年まで衰える気配がなく、Amazon、Microsoft、Google はいずれもクラウド コンピューティングでこれまで以上の収益を上げています。クラウド ベンダー 3 社はいずれも最近収益を報告し、一貫した収益成長を目指す複数年戦略を継続しています。 4月25日、GoogleとMicrosoftの両社が結果を発表した。 Alphabet の 2024 会計年度第 1 四半期における Google Cloud の収益は 95 億 7,000 万米ドルで、前年比 28% 増加しました。 Microsoft のクラウド収益は 351 億ドルで、前年比 23% 増加しました。 4 月 30 日、アマゾン ウェブ サービス (AWS) は、前年比 17% 増の 250 億米ドルの収益を報告し、3 つの巨人の中にランクされました。クラウド コンピューティング プロバイダーは、過去の市場リーダー 3 社の成長率に満足することがたくさんあります。

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この記事では、Java クラウド コンピューティング アプリケーションの高可用性およびフォールト トレランス戦略に関するガイダンスを提供します。これには、次の戦略が含まれます。 高可用性戦略: ロード バランシング 自動スケーリング 冗長展開 マルチリージョンの永続性 フェイルオーバー フォールト トレランス戦略: 再試行メカニズム 回線中断 冪等操作タイムアウトおよびコールバック バウンス エラー処理の実際のケースでは、ピーク トラフィックに対処するためのロード バランシングと自動スケーリング、信頼性を向上させるための冗長展開とフェイルオーバー、データ損失を防ぐための再試行メカニズムと冪等操作など、さまざまなシナリオでのこれらの戦略の適用を示します。
