浙江移动 & 芯启源成立DPU算力网络加速联合创新实验室-PR-Newswire

2022-05-23 16:33:15 来源: 美通社

上海 2022年5月23日 // -- 2021年 ,国家发改委等四部委联合出台《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》,明确提出 布局全国算力网络国家枢纽节点,打通网络传输通道,提升跨区域算力调度水平,加快实施"东数西算"工程,构建国家算力网络体系

随着今年"东数西算"工程的全面启动,全国一体化大数据中心开始体系布局,8个国家算力枢纽节点将作为我国算力网络的骨干连接点,发展数据中心集群,开展数据中心与网络、云计算、大数据之间的协同建设。

5月19日,中国浙江移动倾力打造共同富裕数智基座,暨5G-Advanced&算力网络创新成果发布大会在杭州召开。

中国移动浙江公司和芯启源电子科技有限公司以"算力网络与 DPU创新应用"为主题达成战略合作,联合设立DPU算力网络加速联合创新实验室: 双方将利用移动的场景优势和芯启源的DPU技术及产品优势,开启云网POP创新应用项目、实现基于DPU的边缘虚拟网络可视化以及硬件卸载的流量预分类等具体合作项目,共同提升算力网络速度,提升网络安全质量。

芯启源与浙江移动等企业共同签署浙江省数字基础设施产业技术联盟框架协议(左一:芯启源CFO 周敏慧) 芯启源与浙江移动等企业共同签署浙江省数字基础设施产业技术联盟框架协议(左一:芯启源CFO 周敏慧)

产品市场部总监 胡侃(左一)接受媒体采访 产品市场部总监 胡侃(左一)接受媒体采访

中国移动助推"算力 +网络"协同发展

中国移动作为信息通信领域的领先运营商,在去年年底提出并发布了 "算力网络" 的全新理念。《中国移动算力网络白皮书》指出将算力网络与5G网络、智慧中台共同构成中国移动的新一代信息服务体系。而网络作为连接用户、数据、算力的主动脉,与算力的融合共生不断深入。

算力网络的核心是需要将部分计算任务从主机侧迁移至网络侧。通过在DPU智能网卡等硬件网络设备侧完成计算加速, 大幅提升网络吞吐量,降低网络时延,减小总体能耗 。DPU智能网卡也可以协同完成诸如分布式机器学习结果聚合等轻量级计算任务,从而降低数据中心网络内部的网络流量。

另一方面,由于计算任务在网络中完成,不必再送往端侧进行处理,可以降低计算任务和计算结果的传输跳数,大幅降低整体任务处理时延,达到算网协同的效果。算力网络将在DPU的赋能下实现 低碳、高效 ,从而使算力网络 更绿色、更安全

芯启源 DPU芯片

当前我国高性能计算、5G、云原生、网络安全、边缘云等DPU典型适配场景发展迅猛,芯启源具有完全自主知识产权的DPU芯片,实现了对DPU领域应用的产品化,符合中国移动正在推进的系统构建以5G、算力网络、智慧中台为重点的新型信息基础设施,构成 "连接 +算力+能力" 新型信息服务体系。

基于DPU的芯启源智能网卡 基于DPU的芯启源智能网卡

中国移动 通信集团有限公司董事,浙江移动党委书记、董事长、总经理郑杰 表示 ,加快算力网络创新发展,有助于赢得科技竞争主动权,有助于做大做强数字经济,加速构建数字经济引领的现代产业体系,助推共同富裕。

紧密合作

中国移动浙江公司和芯启源公司一直都保持着紧密的合作,借助智能网卡的特性,通过软硬件超融合方式实现业务网络的提质增效,完成双碳目标。在SD-WAN网络中,智能网卡可借助硬件加解密单元完成数据加解密功能卸载,有效提升了数据面处理能力,业务处理能力提升633%,硬件投资降低50%以上,单位业务能耗下降60%,助力浙江移动SD-WAN业务控制成本、快速发展。

未来展望

  • 基于 DPU智能网卡的云网POP安全服务: 相对于云计算虚拟网络中的纯CPU解决方案,基于DPU和智能网卡的方案可实现对L2-L7层的深度报文解析,支持微隔离,结合可配置的超大流表和匹配算法,大幅提升IPS/IDS等安全服务的性能。
  • 基于 DPU智能网卡的边缘虚拟网络可视化: 传统的网络监控,需修改内核源代码或加载其他额外的模块来实现。而通过扩展伯克利数据包过滤器 (eBPF) 内核技术,则无需更改内核源代码;通过DPU智能网卡的硬件卸载,用户可以将自己的程序以沙箱的形式运行在内核,以更低的侵入性实现更高性能。
  • 基于 DPU智能网卡硬件卸载的流量预分类: 通过DPU智能网卡的可编程能力,可对流量报文的特征进行定义,从而提前在硬件底层进行预先的预过滤和预分类处理,实现对报文预处理的硬件加速。

芯启源电子科技有限公司董事长、 CEO卢笙

"在与浙江移动的合作中,芯启源DPU智能网卡以对网络、安全更高性能的处理能力和灵活可编程性,满足了浙江移动算力网络的发展需要,为业务快速推广提供了强大助力。后续,芯启源DPU芯片及智能网卡产品将继续助力浙江移动算力网络技术体系,实现算、网同步演进,赋能更多的算力网络应用场景。"

责任编辑:Sophie
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