在第三屆 NVIDIA DPU 黑客松競賽中，我們見證了開發(fā)者與 NVIDIA 網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的深度碰撞。在 23 支參賽隊伍中，有 5 支隊伍脫穎而出，展現(xiàn)了在 AI 網(wǎng)絡(luò)、存儲和安全等領(lǐng)域的創(chuàng)新突破。

由劉松，雷瑋琛，張琳，高鎧煒，苑新婧組成的 FireMoth42 團(tuán)隊?wèi){借其項目“基于 NVIDIA BlueField DPU 的 5G UPF 數(shù)據(jù)面加速方案”，成功將 5G 用戶面功能（UPF）卸載到 DPU，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)面的加速和低時延處理，為邊緣網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)帶來新的可能。

聚焦可編程網(wǎng)絡(luò) 從實(shí)驗(yàn)到項目落地

FireMoth42 團(tuán)隊的研究方向長期聚焦于可編程網(wǎng)絡(luò)、5G 與邊緣計算的發(fā)展。在實(shí)際研究與行業(yè)調(diào)研中，他們注意到：隨著網(wǎng)絡(luò)流量和用戶數(shù)量急劇增長，UPF 已成為電信網(wǎng)絡(luò)核心網(wǎng)的性能瓶頸之一。而 NVIDIA BlueField DPU 的推出，為他們提供了將數(shù)據(jù)面（UPF）處理任務(wù)從通用服務(wù)器卸載到 DPU 專用加速硬件的絕佳契機(jī)。

“基于 DOCA Flow 庫，我們在 NVIDIA BlueField DPU 上實(shí)現(xiàn)了 UPF 的數(shù)據(jù)面處理，并設(shè)計了一套針對大流與小流的差異化轉(zhuǎn)發(fā)策略，”團(tuán)隊介紹道，“大流通過 eSwitch 直接轉(zhuǎn)發(fā)，小流則由 CPU 處理，從而在性能與資源之間取得最優(yōu)平衡?！?/p>

深挖 DOCA 官方文檔 破局開發(fā)瓶頸

由于 DOCA Flow 庫是一個高度抽象的庫，團(tuán)隊在開發(fā)初期并未能查看到流處理的匹配路徑和狀態(tài)變化，這導(dǎo)致了一些未知錯誤，比如數(shù)據(jù)包并未按照設(shè)計的匹配條件進(jìn)行正確轉(zhuǎn)發(fā)，并在 pipe 串聯(lián)處理數(shù)量超過 15 個時還出現(xiàn)了數(shù)據(jù)流處理性能下降的問題。團(tuán)隊想要定位這些錯誤和問題出現(xiàn)了較大困難，故在程序調(diào)試上耗費(fèi)了較多的時間，當(dāng)然這也極大的考驗(yàn)了團(tuán)隊的耐心與協(xié)作能力。

面對這些挑戰(zhàn)，團(tuán)隊采取了多管齊下的策略。首先，他們深入查閱了 DOCA 官方文檔和 SDK 示例，積極向 NVIDIA 導(dǎo)師團(tuán)隊請教，在導(dǎo)師的幫助下逐步厘清了開發(fā)框架中的多個關(guān)鍵概念，加速了團(tuán)隊對 DOCA Flow 架構(gòu)的理解。

其次，團(tuán)隊還采取“反復(fù)嘗試+精細(xì)驗(yàn)證”的策略。在調(diào)試過程中，重復(fù)執(zhí)行“注釋和添加代碼——編譯——運(yùn)行——測試”的閉環(huán)流程。通過對代碼邏輯進(jìn)行精細(xì)拆分與變動，逐步縮小問題范圍，嘗試各種可能的配置組合，從而找出導(dǎo)致行為異常的根本原因。

此外，為了解決性能瓶頸定位難的問題，團(tuán)隊還編寫了一系列 DOCA Flow 測試程序，通過簡化邏輯、控制變量，逐步推導(dǎo)出 pipe 串聯(lián)與表項下發(fā)的最佳實(shí)踐，為后續(xù)優(yōu)化提供了堅實(shí)依據(jù)。

流量分發(fā)邏輯的全面創(chuàng)新

本項目的核心創(chuàng)新在于實(shí)現(xiàn)了 5G UPF 從通用 CPU 到BlueField DPU的卸載與加速。團(tuán)隊不僅將數(shù)據(jù)面轉(zhuǎn)發(fā)邏輯遷移至 BlueField DPU，還結(jié)合了實(shí)際網(wǎng)絡(luò)流量在大、小流上的差異特征，設(shè)計了一套基于流量分類的轉(zhuǎn)發(fā)策略：將大流直接通過 eSwitch 轉(zhuǎn)發(fā)，以降低 CPU 干預(yù)和轉(zhuǎn)發(fā)延遲；而將小流保留在 CPU 側(cè)處理，實(shí)現(xiàn)資源分配的最優(yōu)化。

在應(yīng)用落地方面，該方案特別適用于未來的邊緣電信場景，尤其是 MEC（邊緣計算）架構(gòu)下的小型數(shù)據(jù)中心或邊緣匯聚點(diǎn)。相比傳統(tǒng)方案，基于 DPU 的 UPF 加速模型不僅具備更低的時延、更優(yōu)的能耗效率，還能有效釋放邊緣機(jī)房中寶貴的 CPU 資源，將其用于更多控制面、業(yè)務(wù)邏輯和 AI 推理等其他處理任務(wù)。

DOCA 開發(fā)者快問快答

Q

您是從哪里了解到 NVIDIA DPU 黑客松競賽的？參賽的目標(biāo)是什么？

A

我們在搜索 BlueField DPU 資料時通過知乎和搜索引擎了解到此次競賽。參賽是為了系統(tǒng)的學(xué)習(xí)和使用 DOCA SDK，并與業(yè)界同行交流。

Q

賽前舉辦的 DPU 線上技術(shù)訓(xùn)練營對您的備賽起到哪些幫助？

A

在訓(xùn)練營中，NVIDIA 導(dǎo)師系統(tǒng)講解了 DPU 架構(gòu)、DOCA 軟件棧以及典型開發(fā)案例。這幫我們快速建立了對 DOCA 開發(fā)框架和 BlueField 應(yīng)用場景的整體認(rèn)知，尤其是 DOCA Flow 的處理機(jī)制和代碼實(shí)例，為我們節(jié)省了大量入門時間。

Q

參與 NVIDIA DPU 黑客松競賽有哪些收獲？

A

此次競賽對我們來說是一次完整的系統(tǒng)級工程開發(fā)體驗(yàn)。從搭建環(huán)境、明確需求、模塊劃分到調(diào)試聯(lián)通，每一步都考驗(yàn)團(tuán)隊協(xié)作與問題解決能力。我們不僅掌握了 DOCA 開發(fā)的核心流程，也深刻體會到 DPU 技術(shù)在現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施中的應(yīng)用潛力。

Q

本次競賽有沒有難忘或有趣的經(jīng)歷？

A

太多了，有一次因?yàn)樯賹懸粋€下發(fā)語句，導(dǎo)致表項遲遲不生效，排查了 40 多分鐘才找到問題。還有一次因字節(jié)序問題導(dǎo)致 ARM 側(cè)計算結(jié)果完全顛倒。解決這些問題的過程既痛苦又充滿成就感。

Q

團(tuán)隊里是否有女性開發(fā)者？她們發(fā)揮了怎樣的作用？

A

我們團(tuán)隊共有兩位女性成員，她們不僅參與核心架構(gòu)設(shè)計，還在代碼實(shí)現(xiàn)、性能測試、調(diào)試驗(yàn)證中發(fā)揮關(guān)鍵作用。她們思維細(xì)膩、耐心包容，經(jīng)常能在團(tuán)隊陷入困境時提出新思路，也是團(tuán)隊的“粘合劑”，增強(qiáng)了整體凝聚力。

這次競賽也讓我們意識到，技術(shù)從不是某類群體的專屬舞臺，而是每一個熱愛探索、勇于挑戰(zhàn)的開發(fā)者共同創(chuàng)造的空間。

Q

什么契機(jī)讓您成為 DOCA 開發(fā)者？

A

我們實(shí)驗(yàn)室的研究方向本身就聚焦于可編程網(wǎng)絡(luò)，而其中最重要的設(shè)備類型就是可編程交換機(jī)與智能網(wǎng)卡。BlueField DPU 正是智能網(wǎng)卡領(lǐng)域中的代表性硬件，它不僅在工業(yè)界的實(shí)際部署中表現(xiàn)優(yōu)異，在學(xué)術(shù)研究中也逐漸成為熱點(diǎn)。因此，作為研究生，我們也想探索 BlueFiled 的強(qiáng)大功能，故而逐步走上了 DOCA 開發(fā)者的道路。

Q

您對 DOCA 和DOCA 中國開發(fā)者社區(qū)有何評價？

A

DOCA 是我們用過文檔最完整、功能也最豐富的網(wǎng)絡(luò)加速開發(fā)工具之一。無論是開發(fā)框架、API 文檔，還是代碼示例，整體結(jié)構(gòu)都非常清晰，對新手來說也非常友好。

DOCA 中國開發(fā)者社區(qū)也給了我們很多幫助。無論是查資料、問問題，還是參與線上活動、獲取導(dǎo)師建議，都非常高效。社區(qū)里的技術(shù)氛圍也很好，很適合成長、交流和結(jié)識志同道合的伙伴。

開發(fā)者寄語

“技術(shù)的賽場不分性別，而是每一個熱愛探索的人的共同舞臺。歡迎更多同學(xué)加入 DPU 與 DOCA 的開發(fā)行列，在邊緣智能與網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新的浪潮中，寫下屬于你們的代碼故事！”