开发者故事 | 构建高性能 DPU 数据面开发框架

抖音快讯 2025年08月29日 18:59 1 admin

在第三届 NVIDIA DPU 黑客松竞赛中，我们见证了开发者与 NVIDIA 网络技术的深度碰撞。在 23 支参赛队伍中，有 5 支队伍脱颖而出，展现了在 AI 网络、存储和安全等领域的创新突破。

黄昕阳、刘博文、任正行、张云轩、刘翔洲组成的 Axio 团队在本届黑客松中展现出卓越的技术实力，其创新项目“面向 DPU 加速的业务的高性能数据面开发框架”，荣获第三名。该项目通过系统化的设计原则和编程接口，有效突破了传统数据面开发方法的性能瓶颈，显著提升了 DPU 程序的开发效率。

DPU 数据面开发框架的创新设计与实现

在现代数据中心网络中，DPU 的硬件架构为高性能数据处理提供了新的可能性，然而传统的开发方法难以充分发挥其潜力。基于以往 DPU 的开发经验，Axio 团队发现 DPU 数据面和 CPU 或 GPU 数据面的设计原则存在显著差异，采用传统的数据面设计方法开发 DPU 加速的应用程序会导致性能下降。基于这一问题，Axio 团队提出了一套全新的 DPU 数据面开发框架。该框架系统化了 DPU 硬件架构的设计原则，开发出相应的编程接口和运行时框架，从而显著提升了 DPU 加速的应用程序的性能。

从需求分析到技术实现的全过程中，Axio 团队展现了扎实的专业知识和高效的协作能力。

攻克底层难题，实现性能提升

在开发过程中，团队面临的核心挑战来自于底层编程库的“无人区”。由于框架开发涉及最底层的编程库（如 librdma 和 flexio），网络上几乎找不到可参考的案例，团队遇到的每一个 bug 都像一道需要原创解法的高数题。

“每次遇到问题，我们都需要花费大量时间排查。”黄昕阳解释道。依托 DOCA 社区的帮助，团队仔细阅读底层代码库的文档，逐步验证每一个 API 调用的正确性。此外，团队还编写了一些示例来验证 DPU 的配置的合理性。最终，成功解决了这些问题，构建出高性能的数据面框架，为后续开发防火墙、虚拟交换机等功能奠定了基础。

对未来数据中心网络的展望

本次项目的创新之处在于其系统化的设计原则和高性能的编程接口。Axio 团队的框架不仅解决了 DPU 开发中的性能瓶颈，还为未来数据中心网络的高效运行提供了新的可能性。展望未来，团队计划结合 NVIDIA DOCA 软件框架和 NVIDIA BlueField-3 DPU 强大的硬件特性，继续深入探索 DPU 在 AI 和云场景中的更多应用，例如加速终端内部的数据搬运和协议栈处理，实现终端负载均衡。

谈及未来 DPU 领域的发展前景，黄昕阳指出：“在 AI 时代，DPU 凭借其独特的生态位展现出巨大潜力——不仅能作为加速器优化 GPU 间通信，还可以充当控制器实现以 AI 为中心的智能组网，这让我对 DPU 的未来充满信心。”

DOCA 开发者快问快答

您是从哪里了解到 NVIDIA DPU 黑客松竞赛的？参赛的目标是什么？

我们通过 NVIDIA 官方微信公众号了解到本次竞赛。参赛的核心目标是与其他同行交流，听取大家对我们项目的建议，同时提升我们在 DPU 开发领域的技术能力。

赛前举办的 DPU 线上技术训练营对您的备赛起到哪些帮助？

训练营让我们对 DPU 开发库有了更全面的了解，也提供了与 NVIDIA 专家直接沟通的机会，帮助我们少走了许多弯路。

参与 NVIDIA DPU 黑客松竞赛有哪些收获？

最大的收获是与同行交流，解决了一些项目遗留的问题。例如，在实现 DPA 处理 RDMA 流时，我们通过交流发现并纠正了 DPU 配置中的错误，顺利完成了后续开发。

您是从什么渠道了解到 NVIDIA DOCA 的？什么契机使您成为 DOCA 开发者？

作为网络研究领域的博士生，我们一直关注最新的网络设备。DPU 是网络研究的重要工具，而 DOCA 简化了 DPU 开发流程，因此成为 DOCA 开发者也是一种必然。最早在 2022 年接触 DOCA 时，我主要研究 BlueField-2 DPU 的 RDMA 可编程化应用。随着 BlueField-3 DPU 的发布，我便转向探索 DPU 在数据加速和 AI 负载均衡的应用，这促使我们参加黑客松以寻求更多技术交流。

最初从事 DOCA 开发时，有具体明确的目标吗？

最初的目标是探索 DPU 在高速网络中的生态位，研究其能否加速 CPU/GPU 网络 I/O。后来逐渐转向 DPU OS 的优化和特定应用的数据面框架开发。这些都是服务于网络系统的研究。

过往有其他成功的 DOCA 开发经历吗？

最近我们用 DPU 和 DOCA 实现了对 CPU I/O 通信中的 L3 缓存资源的优化，也作为成果发表在 ACM SIGCOMM 中。这个项目重点使用 DPU 中的 DPA 和 Arm 核心作为网络 I/O 通信的控制器，在网络数据流进入 L3 缓存前预先调速，防止 L3 缓存出现溢出；并且利用 DPU 片上 DRAM 资源去预防网络 burst 等场景。

我认为 DPU 和 DOCA 是实现学术想法的一个的理想工具，其一是 DPU 具备强大的性能支撑，可提供高达 400Gbps 的网络带宽；其二是 DOCA 框架大幅降低了开发门槛，特别是 DPA 核的引入使得功能开发更加完备，相比传统 FPGA 开发方式显著提升了效率。

成为 DOCA 开发者对未来职业发展有何帮助？

成为 DOCA 开发者也可以参与到现在最热门的 AI 数据中心的网络研究中，这大大提升未来就业的竞争力。

NVIDIA DOCA 中国开发者社区对你们有何帮助？

社区提供了丰富的技术资源和友好的交流环境，帮助我们解决了许多开发中的难题，也让我们能够与其他开发者分享经验。

开发者寄语

“高性能网络是现代数据中心的基石，也是最具挑战性的领域之一。我们希望更多志同道合的朋友加入进来，成为 DOCA 开发者，共同为下一代 AI 和云数据中心的网络技术贡献力量。”

——Axio 团队队长黄昕阳