超级计算机的使命很纯粹——用来建模和模拟科学计算中最复杂的过程。说白了，就是探索那些在物理世界里根本没法实操、甚至不可能演示的新发现。但换个角度看，NVIDIA推出的BlueField DPU（数据处理器），正在把HPC资源变得更高效，同时在数学建模、分子动力学、天气预报、气候研究，乃至可再生能源这些广泛领域里，加速解决实际问题的进程。

先说说BlueField已经干成的事：在云网络、网络安全、通信和边缘计算这些领域，它已经带来了明显的改变。而在HPC的多个细分方向上，它更是引发了应用程序性能和系统效率层面的创新。拿BlueField-3来说，它提供了相当惊人的计算能力——基于多个Arm AArch64内核、多线程数据路径翻跟斗、集成的NVIDIA ConnectX-7 400Gb/s网络，再加上I/O路径里一堆可编程加速引擎。它还配了双DDR 6500MT/s DRAM控制器，以及高达32 GB的板载内存。这已经是第三代片上数据中心基础设施了，能让从云端到核心数据中心再到边缘的整个链条，都运行在软件定义、硬件加速的轨道上，既高效又强大。那么问题来了，这一切对HPC到底意味着什么？

提高HPC应用程序性能和可扩展性

HPC的核心追求，说到底就是性能和可扩展性。近二十年来，InfiniBand网络在这两方面一直是领跑者，这背后有几层原因。从宏观上看，InfiniBand本质上就是最高效的数据搬运方式：直接数据放置。当数据从网络接口奔向需要它的应用程序时，整个过程不需要惊动CPU或操作系统，也不用把数据复制好几份。但既然InfiniBand已经如此高效，BlueField又能带来什么额外的好处？

InfiniBand这些年一直在解决的一个关键问题，就是把网络通信的开销从CPU身上剥离，让它能专心应付自己最擅长的事：应用程序计算和分支代码。可惜，当今主流服务器里的CPU太“万能”了，不得不把自己的计算周期、时间和资源，分配给成百上千个几乎跟实际计算无关的进程。BlueField的做法，就是通过卸载、加速和隔离一系列高级网络、存储和安全服务，给超级计算带来了前所未有的创新和效率。

为什么人工智能时代带来了对BlueField DPU的需求

人工智能研究作为一个正式学科，1956年才成立。不过在那之前十年，科学家们就已经开始琢磨创造人工大脑的可能性。后来随着现代计算机硬件和软件的发展，这些概念才慢慢变成现实。2006年，NVIDIA推出了业界首个针对GPU的C编译器开发环境CUDA，复杂计算问题的求解速度一下比传统方法快了100倍。今天，AI成果遍地开花，几乎渗透到了科学研究的每一个角落，既改变了我们的生活方式，也重塑了整个工业格局。

同样是在2006年中，业界还提出了一个关于非阻塞集合操作的首个方案——为消息传递接口（MPI）的集合组通信功能设计的非阻塞接口。理论上这个想法很出色，但实际应用中，它始终没能得到广泛实现。原因或许在于，在DPU出现之前，它的全部好处根本没机会被兑现。如今，随着BlueField-3的问世，这项技术终于具备了实现创新、性能和效率所需的基本要素。为了提高应用程序性能和可伸缩性，同时消除操作系统抖动的影响，非阻塞集合操作再次回到了人们的视野中。科学计算还有几个领域——包括早期的一些例子——BlueField正在展示它如何把HPC变成一种高效且可持续的计算模式。

通过网络计算节省CPU周期

NVIDIA的Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol（SHARP）技术，通过把许多阻塞集体操作从CPU卸载到交换网络，而且不用在端点之间多次发送数据，从而有效提升了MPI操作的性能。这一创新举措，既减少了数据到达聚合节点时穿越网络的数据量，也大大缩短了MPI操作时间。BlueField则更进一步，利用其Arm内核实现非阻塞操作，额外扩展了网络计算能力，让系统主机CPU能够实现峰值重叠计算。

图2展示了一个使用MVAPICH2-DPU库的实例——这个库正在进行优化，目标就是充分释放BlueField的全部潜力。你可以看到，主机上的计算过程与MPI_Ialltoall通信之间，被成功提取出了峰值的重叠能力。

适用于HPC工作负载的计算存储

计算存储——或者说存储计算——就是给传统的存储设备配上HPC功能。具体操作是，在存储设备内部或旁边，完成部分选定的计算任务，这样就能减轻主机的处理负担，同时减少数据移动。BlueField的能力在于，它能在单卡上把存储和网络计算结合起来。它让存储软件堆栈可以从计算节点卸载下来，同时作为网络架构附加的NVMe控制器，还能加速压缩、校验和计算、奇偶校验生成这类关键存储功能。这些服务通常出现在并行文件系统里。

整个存储系统堆栈在Linux内核中透明卸载，而在NVMe目标端，由NVIDIA DOCA简单实现标准存储功能。新一代开放存储架构，为加速、隔离和保护高性能存储系统提供了全新的范式。这套系统采用硬件和软件协同设计，让DPU对用户来说既高效又透明。文件系统的加速，意味着存储系统里关键功能的性能会得到提升；而存储系统的性能，正是基于深度学习的科学探索得以顺利推进的关键因素。

能把存储客户端和服务器完全卸载到DPU上，这带来了此前根本无法实现的安全和性能隔离级别。关键数据平面和控制平面功能被迁移到DPU上单独的域里，这样既减轻了服务器CPU的负担，也在CPU或其软件受损的情况下，提供了可靠的功能保护。

NVIDIA DOCA软件框架

NVIDIA DOCA SDK是释放BlueField潜力的总钥匙。它和BlueField DPU一起，通过一个全面开放的开改平台，支撑起了能带来突破性网络、安全、存储和应用程序性能的应用开发。DOCA支持一系列操作系统和发行版，内含驱动、库、工具、文档和示例程序。即将发布的NVIDIA DOCA 1.5和2.0版本，引入了大量网络、存储、安全功能和增强特性，给HPC开发者提供了突破性的性能和高级编程能力：全新的通信通道库、快速访问主机内存以实现UCX加速、存储仿真（SNAP）——包括存储加密，以及全新的NVIDIA DOCA服务——比如UCC卸载服务和遥测服务，还有NVIDIA DOCA安全SDK。

改变HPC领域的今天和明天

好多创新领域已经初露锋芒。BlueField DPU、NVIDIA DOCA以及整个社区，还会持续给HPC领域带来变化。有些想法已经落地了，比如在数据中心范围内强化性能隔离，或者增强作业调度程序以实现更智能的作业安排。科学应用程序通常高度同步，因此系统噪声对大型HPC系统的负面影响，可能会导致性能大幅下降。减少由存储等其他环节引起的系统噪音，就成了至关重要的事。

遥测信息的力量巨大。它不只是收集路由器、交换机和网络流量的数据；更重要的是，可以通过工作负载和I/O特性，收集和共享有价值的信息。AI框架精确地调整了NVIDIA Quantum-2 InfiniBand平台中的性能隔离算法。那些共享公共数据中心资源（比如网络和存储）的多应用程序环境，能够确保获得可以实现的最佳性能，就像每个应用程序都作为单个实例在裸机上运行一样。BlueField DPU完全有能力应对大规模计算带来的种种挑战。