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1.堆栈效带宽这句话的数据数据理解
2.NVIDIA OFED堆栈架构
3.英伟达CPU问世:ARM架构,对比x86实现十倍性能提升
4.数据中心堆栈是什么意思
5.交换机堆栈
6.NVIDIA DPU综合介绍

堆栈效带宽这句话的理解

       堆栈交换机的有效带宽提升的含义在于，通过堆栈模块和线缆连接多个交换机，中心中心数据传输通过堆栈接口进行，堆栈堆栈其带宽远超常规接口。源码源码与单一接口直接连接相比，数据数据堆栈技术显著提高了数据传输速度。中心中心tourex源码下载在企业级网络环境中，堆栈堆栈堆栈技术在大规模实验室部署和需要高速数据交换的源码源码场景中尤为常见。同时，数据数据堆栈设计也简化了交换机管理，中心中心提升了网络管理的堆栈堆栈效率。

       堆栈接口的源码源码优势在于它能够实现交换机之间的高效并行通信，减少了数据传输的数据数据瓶颈，使得整体网络性能得到提升。中心中心在实际应用中，堆栈堆栈比如在大型数据中心或者科研设施中，使用堆栈交换机能够更好地支持大量设备间的高速通信，提高网络的吞吐量和响应速度。同时，通过堆栈技术，管理员可以方便地管理多台交换机，实现资源的集中控制和维护，从而提高了网络的稳定性和可靠性。

       总结来说，堆栈交换机通过堆栈接口和优化的连接方式，实现了带宽的有效利用和网络性能的提升，为需要高带宽和复杂网络管理的场景提供了理想的解决方案。

NVIDIA OFED堆栈架构

       本文详细介绍了NVIDIA OFED堆栈架构的各个组件及其功能。NVIDIA OFED堆栈包含了驱动、内核模块、库、中间层核心服务以及上层协议，适用于不同的市场和需求。

       其中，MLX4 VPI Driver不再支持，而MLX5 Driver/驱动程序是专为ConnectX-4及以上适配器设计的，处理InfiniBand和以太网接口。

       MLX5_core驱动程序提供基础功能，如复位后初始化设备和以太网接口，而mlx5_ib则专注于InfiniBand功能。

       libmlx5库实现了硬件特定的用户空间功能，环境变量确保了驱动程序的兼容性。

       中间层核心提供核心服务接口，如管理接口、连接管理器接口和子网管理员接口，支持用户模式和内核应用程序。

       上层协议包括IP over IB（IPoIB）驱动程序，用于基于InfiniBand的网络接口，以及RDMA的iSCSI扩展（iSER）和SCSI RDMA协议（SRP），优化了InfiniBand架构的压缩算法汇编源码协议卸载和RDMA功能。

       用户直接访问编程库（uDAPL）通过RDMA互连提升数据中心应用程序数据消息传递的性能、可扩展性和可靠性。

       MPI库使并行软件库能够利用并行计算机、集群和异构网络，NVIDIA OFED包含多个MPI实现。

       此外，NVIDIA OFED还包括MPI基准测试以及InfiniBand子网管理器（SM），用于维持InfiniBand结构的正常运行。

       为了诊断和管理网络，NVIDIA OFED提供了NVIDIA固件工具（MFT），用于固件管理和调试。

       NVIDIA OFED堆栈架构集成了高性能网络接口、驱动程序、库、服务和协议，旨在优化数据中心和高性能计算环境的性能和效率。

英伟达CPU问世:ARM架构,对比x实现十倍性能提升

       机器之心报道，机器之心编辑部，「只需一张 GeForce 显卡，每个学生都可以拥有一台超级计算机，这正是 Alex Krizhevsky、Ilya 和 Hinton 当年训练 AI 模型 AlexNet 的方式。通过搭载在超级计算机中的 GPU，我们现在能让科学家们在有生之年追逐无尽的科学事业，」英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋说道。

       4 月 日晚，英伟达 GTC 大会在线上拉开了序幕。或许是因为长期远程办公不用出门，人们惊讶地看到在自家厨房讲 Keynote 的黄老板居然留了一头摇滚范的长发。如果你只是对他的黑色皮衣印象深刻，先对比一下 、 和 的 GTC，老黄气质越来越摇滚。如此气质，黄仁勋今天推出的新产品肯定将会与众不同。

       「这是世界首款为 terabyte 级别计算设计的 CPU，」在 GTC 大会上，黄仁勋推出了英伟达的首款中央处理器 Grace，其面向超大型 AI 模型的和高性能计算。

       英伟达也要做 CPU 了。Grace 使用相对能耗较低的 Arm 核心，但它又可以为训练超大 AI 模型的系统提供 倍左右的性能提升。英伟达表示，它是超过一万名工程人员历经几年的研发成果，旨在满足当前世界最先进应用程序的计算需求，其具备的计算性能和吞吐速率是以往任何架构所无法比拟的。

       「结合 GPU 和 DPU，Grace 为我们提供了第三种基础计算能力，并具备重新定义数据中心架构，源码二改教程推进 AI 前进的能力，」黄仁勋说道。

       Grace 的名字来自于计算机科学家、世界最早一批的程序员，也是最早的女性程序员之一的格蕾丝 · 赫柏（Grace Hopper）。她创造了现代第一个编译器 A-0 系统，以及第一个高级商用计算机程序语言「COBOL」。计算机术语「Debug」（调试）便是她在受到从电脑中驱除蛾子的启发而开始使用的，于是她也被冠以「Debug 之母」的称号。

       英伟达的 Grace 芯片利用 Arm 架构的灵活性，是专为加速计算而设计的 CPU 和服务器架构，可用于训练具有超过 1 万亿参数的下一代深度学习预训练模型。在与英伟达的 GPU 结合使用时，整套系统可以提供相比当今基于 x CPU 的最新 NVIDIA DGX 快 倍的性能。

       目前英伟达自家的 DGX，使用的是 AMD 7 纳米制程的 Rome 架构 CPU。

       据介绍，Grace 采用了更为先进的 5nm 制程，在内部通信能力上，它使用了英伟达第四代 NVIDIA NVLink，在 CPU 和 GPU 之间提供高达 GB/s 的双向带宽，相比之前的产品提升了八倍。Grace 还是第一个通过错误校正代码（ECC）等机制利用 LPDDR5x 内存系统提供服务器级可靠性的 CPU，同时提供 2 倍的内存带宽和高达 倍的能源效率。在架构上，它使用下一代 Arm Neoverse 内核，以高能效的设计提供高性能。

       基于这款 CPU 和仍未发布的下一代 GPU，瑞士国家超级计算中心、苏黎世联邦理工大学将构建一台名为「阿尔卑斯」的超级计算机，算力 Exaflops（目前全球第一超算「富岳」的算力约为 0.Exaflops），将实现两天训练一次 GPT-3 模型的能力，比目前基于英伟达 GPU 打造的 Selene 超级计算机快 7 倍。

       美国能源部下属的洛斯阿拉莫斯国家实验室也将于 年推出一台基于 Grace 的超级计算机。

       「GPU+CPU+DPU，三管齐下」

       「简单说来，目前市场上每年交付的 万台数据中心服务器中，有 1/3 用于运行软件定义的数据中心堆栈，其负载的增长速度远远快于摩尔定律。除非我们找到加速的办法，否则用于运行应用的算力将会越来越少，」黄仁勋说道。「新时代的计算机需要新的芯片、新的系统架构、新的网络、新的软件和工具。」

       除了造 CPU 的大新闻以外，英伟达还在一个半小时的 Keynote 里陆续发布了大量重要软硬件产品，覆盖了 AI、jsp购物平台源码汽车、机器人、5G、实时图形、云端协作和数据中心等领域的最新进展。英伟达的技术，为我们描绘出了一幅令人神往的未来愿景。

       黄仁勋表示，英伟达全新的数据中心路线图已包括 CPU、GPU 和 DPU 三类芯片，而 Grace 和 BlueField 是其中必不可少的关键组成部分。投身 Arm 架构的 CPU，并不意味着英伟达会放弃原有的 x、Power 等架构，黄仁勋将英伟达重新定义为「三芯片」公司，覆盖 CPU、GPU 和 DPU。

       对于未来的发展节奏，黄仁勋表示：「我们的发展将覆盖三个产品线——CPU、GPU 和 DPU，以每两年一次更新的节奏进行，第一年更新 x，第二年就更新 Arm。」

       最后是自动驾驶。「对于汽车而言，更高的算力意味着更加智能化，开发者们也能让产品更快迭代。TOPS 就是新的马力，」黄仁勋说道。

       英伟达将于 年投产的 NVIDIA 自动驾驶汽车计算系统级芯片——NVIDIA DRIVE Orin，旨在成为覆盖自动驾驶和智能车机的汽车中央电脑。搭载 Orin 的量产车现在还没法买到，但英伟达已经在为下一代，超过 L5 驾驶能力的计算系统作出计划了。

       Atlan 是这家公司为汽车行业设计的下一代 SoC，其将采用 Grace 下一代 CPU 和下一代安培架构 GPU，同时也集成数据处理单元 (DPU)。如此一来，Atlan 可以达到每秒超过 万亿次（TOPS）运算次数。如果一切顺利的话， 年新生产的车型将会搭载 Atlan 芯片。

       与此同时，英伟达还展示了 Hyperion 8 自动驾驶汽车平台，业内算力最强的自动驾驶汽车模板——搭载了 3 套 Orin 中心计算机。

       不知这些更强的芯片和系统，能否应付未来几年里人们对于算力无穷无尽的需求。在 GTC 上，英伟达对于深度学习模型的指数增长图又更新了。「三年间，量芝麻点源码大规模预训练模型的参数量增加了 倍。我们估计在 年会出现 万亿参数的模型。」黄仁勋说道。

       英伟达今天发布的一系列产品，让这家公司在几乎所有行业和领域都能为你提供最强大的机器学习算力。在黄仁勋的 Keynote 发表时，这家公司的股票一度突破了 美元大关。

       「 年前，这一切都只是科幻小说的情节； 年前，它们只是梦想；今天，我们正在实现这些愿景。英伟达每年在 GTC 大会上发布的新产品，已经成为了行业发展的风向。不知在 Grace 推出之后，未来我们的服务器和电脑是否会快速进入 Arm 时代。

数据中心堆栈是什么意思

       数据中心是用于存储、处理和分发大型数据的设施中心，数据中心堆栈是指在这个过程中涉及到的各种硬件和软件技术。这些技术通常包括存储、服务器、网络和虚拟化等方面的内容。数据中心堆栈的有效管理对于数据中心的高效运营和数据安全管理至关重要。

       数据中心堆栈分为三个主要方面：计算和存储、网络和虚拟化。计算和存储方面主要包括服务器硬件和操作系统软件，存储设备以及数据备份和恢复等。网络方面主要包括网路设备和协议、网络安全和网络管理等。虚拟化方面则是使用软件平台以最大化物理资源的使用效率。

       数据中心堆栈在数据中心所有方面的管理和运营都发挥着极为重要的作用。一个完整的数据中心堆栈能够提供自动化部署、兼容性、易用性、自动化备份与恢复等优势。同时，它能够帮助企业管理复杂的IT基础设施，从而提升了数据中心效率和安全性。因此，数据中心堆栈的选择和管理必须严谨，以保证企业的数据和资源得到充分的保障。

交换机堆栈

       交换机堆栈是指交换机支持的一种特性，允许将多台交换机通过特定的方式连接起来，形成一个堆叠单元。这种连接方式可以增强网络性能、提高网络冗余性，并方便进行管理和维护。下面将详细解释交换机堆栈的相关内容：

       一、定义和功能：交换机堆栈是通过特定的物理连接将多台交换机连接起来的一种技术。这些交换机之间通过特定的协议进行通信，实现管理和数据交换的协同工作。通过这种方式，可以扩大网络规模，提高网络的可扩展性和灵活性。此外，交换机堆栈还可以提高网络性能，通过负载均衡和冗余备份等技术，确保网络的稳定性和可靠性。

       二、优势：交换机堆栈具有以下优势。首先，它提高了网络的冗余性。当一台交换机出现故障时，其他堆叠在一起的交换机可以接管其工作，确保网络的正常运行。其次，交换机堆栈方便进行网络管理和维护。通过集中管理的方式，管理员可以轻松地管理和配置多台交换机，提高了管理效率。此外，交换机堆栈还提供了更好的扩展性。当网络规模扩大时，可以通过添加更多的交换机来扩展网络容量。

       三、应用场景：交换机堆栈广泛应用于各种网络环境。在企业网络中，可以通过交换机堆栈来连接不同的办公区域，提高网络的覆盖范围和可靠性。在数据中心等大规模网络环境中，交换机堆栈可以实现高速、可靠的数据传输和访问控制。此外，交换机堆栈还支持多种网络技术，使其能够适应不同的网络环境需求。

       总之，交换机堆栈是一种重要的网络技术，通过将多台交换机连接起来实现网络的扩展和管理。它提高了网络的性能、可靠性和可扩展性，广泛应用于各种网络环境。

NVIDIA DPU综合介绍

       数据中心技术设施单芯片。

       NVIDIA在GTC 秋发布了Bluefield DPU，并在GTC 进一步推出Bluefield3。NVIDIA的影响力在行业内引起巨大反响。现代数据中心的工作负载多元化，AI和数据分析应用在多个GPU和计算节点上分布式运行，云端服务由微服务组成并分散在不同节点。这导致东西向流量大幅增加，给网络带来巨大压力。为此，NVIDIA开发了Magnum I/O SDK，通过Mellanox RDMA技术卸载数据搬运任务，加速Mellanox网卡上的网络、存储和安全处理，并为每个计算域提供加速器。

       随着数据中心转变为软件定义，计算虚拟化使得资源池化更简单，管理扩展到了网络、存储和安全。为了应对对灵活性的极致要求，硬件功能被转化为CPU上的软件服务，整个数据中心成为软件可编程的“软件即服务”。虚拟机通过虚拟交换机和路由器发送数据包，防火墙虚拟化，保护每个节点，微切分确保东西向通信安全。软件定义数据中心是最佳选择，但软件执行所有“数据中心基础架构”处理给CPU带来负担。

       随着大规模数据中心工作负载增加，虚拟化、网络、存储和安全处理持续增长，消耗大量CPU资源。因此，设计新型处理器，专门用于数据传输和安全处理的DPU应运而生。DPU由加速器、ARM CPU组成，用于网络、存储和安全，减轻虚拟化Hypervisor的工作负载。Bluefield2 DPU是一个包含加速器引擎的可编程处理器，用于在线处理网络、存储和安全。它是一个数据中心基础架构单芯片，具有ARM CPU、高性能加速器和硬件引擎，可安全处理私有云、公有云和混合云。

       Bluefield2 DPU通过隔离应用程序域和技术设施域、存储加密秘钥、支持SHA认证和加密协议处理等功能，提供正则表达式、深度包检测加速、Web应用防火墙、带外恶意软件检测等功能。它还具备流量速率控制、支持NVMe存储处理器、计算和存储服务器的理想选择、支持弹性块存储服务、支持存储加密、去重和压缩等功能。此外，Bluefield2 DPU在高性能网络处理方面表现优秀，具有工业界最佳的RDMA和加速交换、支持OpenStack和Kubernetes的软件定义网络加速。

       Bluefield2 DPU具有接近亿晶体管，是一个可编程的单芯片数据中心技术设施处理器。NVIDIA发布了DOCA编程框架，允许开发者为软件定义的网络、存储、安全和遥测以及基于网络的计算应用开发应用程序。DOCA构建在开源API之上，如用于包处理的P4、用于网络的DPDK、用于存储的SPDK，以及CUDA和NVIDIA AI。DOCA完全兼容无缝集成到主流OS和Hypervisor中。基于DOCA编写的应用程序可以在Bluefield2 DPU上运行，并在后续DPU版本中继续运行。

       与VMWare合作，将虚拟化、网络、存储及安全功能转移到Bluefield中，构建分布式、零信任的安全架构。全球%的企业使用VMware平台，推动软件定义数据中心革命。合作将Bluefield作为基础架构处理器，VMware作为数据中心基础架构OS平台，重新定义数据中心。将虚拟化、网络、存储及安全功能转移到Bluefield上，建立分布式、零信任的安全架构，大幅提升全球3-4千万企业服务器的效率和安全性。

       Bluefield2只是一个起点，DPU的发展正在加速。Bluefield3已经进入设计阶段，Bluefield4正在开发规划中，将加入CUDA和NVIDIA AI技术。每一代Bluefield都能与DOCA兼容，提供从-Gbps的数据处理带宽。随着技术的引入，运算性能将在几年内提升倍。

       云计算和AI推动数据中心架构的根本性变化。过去，企业数据中心运行单一软件包，虚拟化开创了向软件定义数据中心迈进的趋势。应用可以迁移，并通过“单一管理平台”进行管理。虚拟化技术使得计算、网络、存储以及安全等功能可以通过软件仿真运行在CPU上，尽管更易于管理，但随之而来的CPU负荷降低数据中心运行应用的能力。云计算再次重构数据中心，为数亿消费者提供服务，大型应用分解为微服务，利用任何空闲资源，多个工程团队可以同时工作。微服务产生“东西向”流量，让数据中心网络变得拥挤。通过Mellanox的高速低延迟网络，解决了这一问题。随着深度学习的发展，GPU应用激增，消费级AI服务成为GPU超算技术的主要客户。基础设施软件数量上升，特别是“零信任”安全兴起，成为数据中心内最大的工作负载。

       结论是使用新型处理器专门处理数据中心基础架构，比如NVIDIA的Bluefield DPU。以云游戏服务GeForce Now为例，NVIDIA的云端GeForce服务为多个国家和万会员提供服务。GeForce Now使用NVIDIA vGPU技术，虚拟网络、存储和安全完全由软件完成，CPU负载高。通过Bluefield，基础设施从游戏负载中分离，卸载并加速网络、存储和安全。GeForce Now基础设施成本高，借助Bluefield，服务质量得以改进，同时增加并发用户量，投资回报率良好。

       DOCA是我们为Bluefield编程的SDK，简化了应用程序向Bluefield加速器和可编程引擎的卸载流程。每一代Bluefield都将支持DOCA，因此，下一次Bluefield到来时，今天的应用程序和基础设施将变得更快。NVIDIA首个数据中心基础设施SDK，DOCA 1.0现已发布，包括DPI、安全启动、TLS加密卸载、RegEx加速以及硬件实时时钟，用于数据中心5G和视频广播同步。与优秀合作伙伴合作，实现对各种领先平台的优化，包括基础设施软件供应商、边缘和CDN供应商、网络安全解决方案和存储供应商。涵盖了全球最杰出的数据中心基础设施公司，将使用Bluefield加速所有这些应用。

       虽然刚开始使用Bluefield2，但我们今天发布的Bluefield3是首款Gbps网络芯片，具有个ARM Core，可运行整个虚拟化软件栈，例如VMware ESX。Bluefield3使安全保障再上一个台阶，全面卸载并加速IPSEC和TLS加密算法、秘钥管理以及正则表达式。Bluefield2卸载相当于个CPU核的负载，通常需要个核才能达到卸载和加速网络流量到Gbps，性能提升倍。我们以每个月的节奏推出新一代Bluefield。Bluefield3提供Gbps处理带宽，性能是Bluefield2的倍。Bluefield4将实现Gbps处理带宽，并加入NVIDIA AI计算技术，计算能力提升倍。3年内性能提升倍，满足市场的需求。市场上每年交付的大约万台数据中心服务器中，有1/3用于运行软件定义数据中心堆栈。这种工作负载增长速度远超摩尔定律，因为我们一直在产生和传输大量数据。除非卸载或加速这些负载，否则数据中心用于应用的CPU将越来越少。