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NVIDIA acelera a adoção de DPU por meio do projeto Linux Foundation

Empreendimento

Um dos produtos menos conhecidos em que a Mellanox estava trabalhando antes da aquisição da NVIDIA era uma unidade de processamento de dados (DPU) chamada BlueField. O argumento de seis anos atrás é semelhante ao de hoje, fornecendo armazenamento (e agora aceleradores) acesso direto à rede sem a arquitetura x86 tradicional no caminho. Afinal, as CPUs são mais bem usadas para aplicativos do que o gerenciamento de faixa de tráfego PCIe. A adoção do BlueField tem sido muito lenta; há menos de um punhado de empreendimentos comerciais alavancando DPUs hoje. A NVIDIA tem um novo impulso para ajudar a mudar isso.

Por que DPUs em primeiro lugar?

O fascínio do DPU é bastante fascinante e é por isso que a NVIDIA está investindo pesadamente em seu sucesso. Em comparação com o NIC Ethernet de alta velocidade mais tradicional que a maioria conhece e adora, os DPUs simplesmente têm mais poder de processamento integrado, fazendo com que pareçam mais minicomputadores do que veículos de movimentação de dados. Para ser justo, porém, no contexto de armazenamento, o principal objetivo das DPUs é mover os dados rapidamente. Só que agora essa ação pode ser feita em um JBOF, sem a necessidade de x86.

dados vastos ceres dpu

NVIDIA DPU no nó de dados VAST

Vimos isso recentemente em alguns casos, um usando o produto da NVIDIA e outro desenvolvendo sua própria DPU. A VAST Data está aproveitando a DPU da NVIDIA em seus nós de dados , que agora são caixas 1U extremamente densas capazes de compartilhar 675 TB de flash bruto. Existem rotas alternativas, no entanto; a Fungible tem um plano para desagregação, utilizando sua própria DPU. Já tivemos seu array de armazenamento em laboratório e eles também anunciaram recentemente um projeto com GPUs.

Fungível FS1600 completo por dentro

Matriz de armazenamento fungível - DPUs internas

Se toda essa conversa sobre DPUs parece complexa, não se culpe. Não houve uma mudança fundamental na forma como os dados são gerenciados e transferidos há muito tempo. Temos um podcast com a NVIDIA sobre DPUs sob a perspectiva de armazenamento, que é uma ótima introdução ao que está acontecendo no mercado.

DPUs são difíceis

Mesmo depois de seis anos ou mais de trabalho, vimos apenas dois exemplos de DPUs funcionando bem na prática e podemos citar provavelmente menos de um punhado de empresas que passaram pela validação de laboratório. Por que é que? Pelo que os fornecedores de sistemas nos dizem, é realmente difícil aproveitar o BlueField. Há uma quantidade imensa de trabalho de software a ser feito e, até o momento, os cartões não são um produto simples, portanto, o levantamento é muito mais pesado. Junte isso ao fato de que as empresas de armazenamento tradicionais relutam em adotar tecnologia de ponta combinada com cada DPU exigindo uma abordagem de codificação diferente e temos pouca adoção de DPU.

A NVIDIA reconhece isso, é claro, e precisa desesperadamente de veículos mais rápidos para mover dados para suas GPUs. Para ser justo, os clientes também querem isso, especialmente em cargas de trabalho de HPC, nas quais manter investimentos caros em GPU operacionais em tempo integral é um objetivo de preço. Portanto, ontem a NVIDIA fez um esforço para ajudar a aliviar essa dor de adoção.

A NVIDIA tornou-se membro fundador do projeto Open Programmable Infrastructure (OPI) da Linux Foundation. Fundamentalmente, a NVIDIA disponibilizou amplamente suas APIs de software de rede DOCA. Isso significa que o trabalho de integração pesado para se tornar operacional em um DPU deve ser mais rápido agora.

De acordo com uma publicação no blog da NVIDIA, o projeto OPI visa criar um ecossistema aberto, baseado em padrões e orientado pela comunidade, para acelerar tarefas de rede e outras tarefas de infraestrutura de data center usando DPUs. Isso é, sem dúvida, uma ótima notícia. Organizações e fornecedores de sistemas que antes consideravam a adoção de DPUs um obstáculo intransponível agora terão um caminho muito mais fácil pela frente.

A NVIDIA passou a compartilhar o que pretende fornecer;

DOCA inclui drivers, bibliotecas, serviços, documentação, aplicativos de amostra e ferramentas de gerenciamento para acelerar e simplificar o desenvolvimento e desempenho de aplicativos. Ele permite flexibilidade e portabilidade para aplicativos BlueField escritos usando drivers acelerados ou bibliotecas de baixo nível, como DPDK, SPDK, Open vSwitch ou Open SSL. Planejamos continuar com esse suporte. Como parte do OPI, os desenvolvedores poderão criar uma camada de programação comum para oferecer suporte a muitos desses drivers e bibliotecas abertos com aceleração DPU.

O que vem a seguir para DPUs?

Com base no que vimos de VAST e Fungible, o mundo DPU é muito real e está pronto para causar um grande impacto no data center e na nuvem. A adoção tem sido um desafio porque a integração de software é difícil. Além disso, o hardware não é um substituto para NICs. Não que esteja posicionado para ser assim, mas não é como ir de 25 GbE para 200 GbE trocando NICs. O esforço para integrar DPUs está longe de ser trivial.

DPU NVIDIA

DPU NVIDIA

Iniciativas como essa devem ajudar a indústria, mesmo que apenas no silício da NVIDIA. As DPUs oferecem muito potencial quando se trata de tornar a infraestrutura mais rápida, mais segura e, por fim, mais eficiente. Com quase todas as grandes organizações trabalhando em iniciativas ecológicas, o data center é um bom lugar para começar a adotar infraestruturas modernas que não têm as mesmas dependências da pilha legada.

Esperamos que esse movimento em direção ao código aberto libere o impasse do DPU, porque o que é possível com essa tecnologia é bastante notável.

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Brian Beeler

Brian está localizado em Cincinnati, Ohio e é analista-chefe e presidente da StorageReview.com.