Во время открытия GTC’21 наибольшее внимание привлёк, конечно, анонс собственного серверного Arm-процессора NVIDIA — Grace. Говорят, из-за этого даже акции Intel просели, хотя в последних решениях самой NVIDIA процессоры x86-64 были нужны уже лишь для поддержки «обвязки» вокруг непосредственно ускорителей. Да, теперь у NVIDIA есть три точки опоры, три столпа для будущего развития: GPU, DPU и CPU. Причём расположение их именно в таком порядке неслучайно.
У процессора Grace, который выйдет только в 2023 году, даже по современным меркам «голая» производительность не так уж высока — в SPECrate2017_int его рейтинг будет 300. Но это и неважно потому, что он, как и сейчас, нужен лишь для поддержки ускорителей (которые для краткости будем называть GPU, хотя они всё менее соответствуют этому определению), что возьмут на себя основную вычислительную нагрузку.
Гораздо интереснее то, что уже в 2024 году появятся BlueField-4, для которых заявленный уровень производительности в том же SPECrate2017_int составит 160. То есть DPU (Data Processing Unit, сопроцессор для данных) формально будет всего лишь в два раза медленнее CPU Grace, но при этом включать 64 млрд транзисторов. У нынешних ускорителей A100 их «всего» 54 млрд, и это один из самых крупных массово производимых чипов на сегодня.
Значительный объём транзисторного бюджета, очевидно, пойдёт не на собственной сетевую часть, а на Arm-ядра и различные ускорители. Анонсированные в прошлом году и ставшие доступными сейчас DPU BlueField-2 намного скромнее. Но именно с их помощью NVIDIA готовит экосистему для будущих комплексных решений, где DPU действительно станут «третьим сокетом», как когда-то провозгласил стартап Fubgible, успевший анонсировать до GTC’21 и собственную СХД, и более общее решение для дата-центров. Однако подход двух компаний отличается.
Напомним основные характеристики BlueField-2. Сетевая часть, представленная Mellanox ConnectX-6 Dx, предлагает до двух портов 100 Гбит/с, причём доступны варианты и с Ethernet, и с InfiniBand. Есть отдельные движки для ускорения криптографии, регулярных выражений, (де-)компрессии и т.д. Всё это дополняют 8 ядер Cortex-A78 (до 2,5 ГГц), от 8 до 32 Гбайт DDR4-3200 ECC, собственный PCIe-свитч и возможность подключения M.2/U.2-накопителя. Кроме того, будет вариант BlueField-2X c GPU на борту. Характеристики конкретных адаптеров на базе BlueField-2 отличаются, но, в целом, перед нами полноценный компьютер. А сама NVIDIA называет его DOCA (DataCenter on a Chip Architecture), дата-центром на чипе.
Для работы с ним предлагается обширный набор разработчика DOCA SDK, который включает драйверы, фреймворки, библиотеки, API, службы и собственно среду исполнения. Все вместе они покрывают практически все возможные типовые серверные нагрузки и задачи, а также сервисы, которые с помощью SDK относительно легко перевести в разряд программно определяемых, к чему, собственно говоря, все давно стремятся. NVIDIA обещает, что DOCA станет для DPU тем же, чем стала CUDA для GPU, сохранив совместимость с последующими версиями ПО и «железа».
На базе этого программно-аппаратного стека компания уже сейчас предлагает несколько решений. Первое — платформа NVIDIA AI Enterprise для простого, быстрого и удобного внедрения ИИ-решений. В качестве основы используется VMware vSphere, где развёртываются виртуальные машины и контейнеры, что упрощает работу с инфраструктурой, при этом производительность обещана практически такая же, как и в случае bare-metal.
DPU и в текущем виде поддерживают возможность разгрузки для некоторых задач, но VMware вместе с NVIDIA переносят часть типовых задач гипервизора с CPU непосредственно на DPU. Кроме того, VMware продолжает работу над переносом своих решений с x86-64 на Arm, что вполне укладывается в планы развития Arm-экосистемы со стороны NVIDIA. Одним из направлений является 5G, причём работа ведётся по нескольким направлениям. Во-первых, сама Arm разрабатывает периферийную платформу на базе Ampere Altra, дополненных GPU и DPU.
NVIDIA Aerial A100
Во-вторых, у NVIDIA конвергентное решение — ускоритель Aerial A100, который объединяет в одной карте собственно A100 и DPU. При этом он может использоваться как для ускорения работы собственно радиочасти, так и для обработки самого трафика и реализации различных пограничных сервисов. Там же, где не требуется высокая плотность (как в базовой станции), NVIDIA предлагает использовать более привычную EGX-платформу с раздельными GPU (от A100 и A40 до A30/A10) и DPU.
Одним из вариантов комплексного применения таких платформ является проект Morpheus. В его рамках предполагается установка DPU в каждый сервер в дата-центре. Мощностей DPU, в частности, вполне хватает для инспекции трафика, что позволяет отслеживать взаимодействие серверов, приложений, ВМ и контейнеров внутри ЦОД, а также, очевидно, применять различные политики в отношении трафика. DPU в данном случае выступают как сенсоры, данных от которых стекаются в EGX, и, вместе с тем локальными шлюзами безопасности.
Ручная настройка политик и отслеживание поведения всего парка ЦОД возможны, но не слишком эффективны. Поэтому NVIDIA предлагает как возможность обучения, так и готовые модели (с дообучением по желанию), которые исполняются на GPU внутри EGX и позволяют быстро выявить аномальное поведение, уведомить о нём и отсечь подозрительные приложения или узлы от остальной сети. В эпоху микросервисов, говорит компания, более чем актуально следить за состоянием инфраструктуры внутри ЦОД, а не только на его границе, как было раньше, когда всё внутри дата-центра по умолчанию считалось доверенной средой.
Кроме того, с помощью DPU и DOCA можно перевести инфраструктуру ЦОД на облачную модель и упростить оркестрацию. Но не только ЦОД — обновлённая суперкомпьютерная платформа DGX SuperPOD for Enterprise теперь тоже обзавелась DPU (с InfiniBand) и ПО Base Command, которые позволяют «нарезать» машину на изолированные инстансы с необходимой конфигурацией, упрощая таким образом совместное использование и мониторинг. А это, в свою очередь, повышает эффективность загрузки суперкомпьютера. Base Command выросла из внутренней системы управления Selene, собственным суперкомпьютером NVIDIA, на котором, например, компания обучает модели.
DPU доступны как отдельные устройства, так и в составе сертифицированных платформ NVIDIA и решений партнёров компании, причём спектр таковых велик. Таким образом компания пытается выстроить комплексный подход, предлагая программно-аппаратные решения вкупе с данными (моделями). Аналогичный по своей сути подход исповедует Intel, а AMD с поглощением Xilinx, надо полагать, тоже будет смотреть в эту сторону. И «угрозу» для них представляют не только GPU, но теперь и DPU. А вот новые CPU у NVIDIA, вероятно, на какое-то время останутся только в составе собственных продуктов, в независимости от того, разрешат ли компании поглотить Arm.
Источник:
