来源：内容由半导体行业观察
（ID：icbank）
编译自
theregister
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英特尔最近关于基础设施处理单元 (IPU) 的介绍促使我们重新审视如何在计算系统中划分功能的话题。
正如我们在之前的一篇文章中所说，开发者试图从通用 CPU 向更专业的 NIC 卸载负载已经有了多年的历史，他们在更高度专业化的卸载之间也进行了同样漫长的斗争。
IPU 只是一系列通用卸载引擎中的最新产品，我们现在看到了非常多样化的选择集，不仅来自英特尔，还来自其他公司，例如 Nvidia 、Marvell和Pensando，在中国也涌现出来云豹智能、云脉芯联、中科驭数、芯启源、大禹智芯、星云智联以及包括云供应商在内的一大堆厂商、后面的这些公司使用术语 DPU（数据处理单元），但他们达成的共识似乎是这些设备解决同一类问题。
首先，人们逐渐达成共识，即通用 x86（或 Arm）服务器不再是运行云基础设施功能的最佳场所。“基础设施功能”是指运行多租户云所需的所有东西，例如管理程序、网络虚拟化、存储服务等实际上不是guest工作负载：。
虽然服务器曾经是guest工作负载和基础设施服务的所在地，但这些功能越来越被视为“overhead”，它们只会占用guest的周期。一篇经常被引用的论文是 Facebook 的Accelerometer研究，该研究测量了 Facebook 数据中心内高达 80% 的开销，尽管这可能无法推广到所有云提供商。谷歌在 2015 年也有一个相关报道：
“Datacenter tax”可占周期的近 30% [...]，这使其成为未来服务器片上系统硬件专业化的主要候选者。
亚马逊网络服务大概也看到了同样的问题，为此他们削减了创收工作负载，并在 2015 年收购Annapurna Labs时开始将专用硬件用于基础设施服务，为其Nitro架构奠定基础。其做法是将几乎所有基础设施服务从服务器中移出，让它们可以自由地运行guest工作负载，而几乎没有其他功能。
一旦您决定将某个功能从通用 CPU 复合体中移出到某种卸载引擎中，剩下的问题就是如何保持适当的灵活性。这些卸载的功能不是静态的，因此将它们放入固定功能的硬件中将是一种短视的举动。
这就是为什么我们看到近年来 NIC 从固定功能卸载（例如 TCP 分段）转向更灵活的 SmartNIC 架构的原因。因此，我们的目标是构建一个卸载系统，该系统比通用 CPU 更针对性地对卸载服务进行优化，但仍具有足够的可编程性以支持卸载服务的创新和演进。
英特尔的 IPU 家族包含多个进产品，它们采用不同的方法来提供这种灵活性，包括基于 FPGA 和基于 ASIC 的版本。他们的Mount Evans ASIC是一款特别有趣的产品，因为它包括了ARM的CPU核心和可编程网络硬件（源自Barefoot Networks 团队），后者还支持P4可编程。
这是我们深切关注的主题，因为 P4 工具链是我们在SDN 书中所写的大部分技术的核心。
将 P4 可编程交换机放在 IPU/DPU 中很有意义，因为可能被卸载的网络功能包括虚拟交换机的功能。我们在 Nicira 以及后来在 VMware 的 NSX 团队中学到的一件事是，如果您想将 vswitch 移至卸载引擎，该引擎需要完全可编程。
如果 NIC 不够通用，无法实现整个 vswitch，则只能将 vswitch 功能的某些子集移至卸载引擎。即使您可以移动 90% 的功能，剩下的 10% 必须在 CPU 中继续执行，这也可能会成为瓶颈。
因此，基于协议独立交换架构 ( PISA )的 P4 可编程卸载引擎提供了所需级别的灵活性和可编程性，它让卸载整个 vswitch 成为可能。将其与其他一些可编程硬件（例如 Arm 内核）结合使用，您可以看到整套基础设施功能，包括管理程序、存储虚拟化等是如何卸载到 IPU 的。
查看最新一代 DPU/IPU 的一种方式是，SDN 移动创造更多可编程交换机的努力已在新领域实现了创新。
SDN 最初承诺通过将交换硬件与控制它的软件解耦来推动控制平面创新。网络虚拟化是 SDN 最早起飞的应用场景之一，它具有控制平面和数据平面的分离以及高度灵活的软件交换机，使网络能够完全在软件中创建（在基于硬件的底层之上）。
PISA 和 P4 导致了一种更灵活的交换硬件形式和一种定义硬件-软件接口的新方法（改进了 OpenFlow 的早期努力）。所有这些线程——控制平面创新、网络虚拟化和灵活、可编程的交换机硬件——现在都被整合到 IPU 和 DPU 中。
我们还可以将 IPU/DPU 的发展视为处理器既高度灵活又专用于某些任务的趋势的延续。
GPU 和 TPU 非常灵活，可用于从加密挖掘到机器学习再到图形处理的所有领域，但与 CPU 相比仍然非常专业。（在我们有 PISA 和 P4 之前的时代，GPU 甚至用于数据包处理。）
DPU 和 IPU 现在似乎已经确立为一种新的高度可编程设备类别，它们针对需要在现代云数据中心执行的一组特定任务进行了优化。更高的专业化带来更高的效率，而灵活性仍然足以支持未来的创新。
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