中国数据处理器行业报告：数据处理器在电信市场的应用（22页）

行业报告下载 2021年08月14日 05:33 管理员

数据处理器由加速芯片（FPGA、ASIC、SoC）与网卡构成。不同加速芯片在吞吐量、灵活性以及是否可编程有着不同的表现，例如从吞吐量指标分析，ASIC吞吐量最大；SoC吞吐量最低； FPGA位于两者之间。从可编程性与灵活性分析，SoC最为优异； ASIC不具备可编程性；FPGA可编程，但FPGA对应的硬件编程语言在编程复杂度上较繁琐，需要高效的编程框架（如 ClickNP）支持。当前，业界部分厂商推出基于“ASIC+GP”的数据处理器，例如Mellanox（被英伟达收购）的BlueField系列，解决ASIC可编程性不足以及GP性能不足的，寻求灵活性与性能之间平衡点。目前，市场上数据处理器主流的技术路径为FPGA与SoC，其中 FPGA成本较高，多为云计算厂商巨头自研。SoC研发成本与难度相对较低，更适合初创企业。在NFV场景下，虚拟机与网卡之间数据交换的通路主要包括两大类技术，分别是软交换（OvS或OvS+DPDK）或硬直通的方式（SR-IOV）。当前，软交换技术具备灵活性强、虚拟机无绑定、端口数量无限制、支持虚拟机热迁移等优势，更迎合边缘场景网络需求，成为主流的数据通路交换技术。硬直通的方式（SR-IOV）VF驱动与虚拟机紧耦合、虚拟机热迁移方案不完善等导致的灵活性差、组网复杂，导致使用场景受限。

然而，软交换方式小包（64B、128B）转发能力差，并且存在 CPU消耗问题。当前针对25G网卡，OvS占有3-4个物理核资源，随着数据中心向100G网卡发展，届时OvS绑核的数目会大幅增加，占用原本提供给上层应用的宝贵计算资源。为了解决软交换技术占用物理核资源的问题，运营商考虑在底层通用服务器中引入数据处理器，负责OvS卸载，利用加速硬件提高转发能力，释放软件占用的CPU资源。提速降费以及无限量套餐的普及推动核心网数据转发量的增长。自4G时代起，移动数据流量呈几何倍数增长，驱动电信数据中心带宽升级。5G时代，AR/VR、4K/8K高清视频、智能驾驶等大带宽应用将进一步驱动带宽升级。随着带宽需求增加，5G UPF使用100G网卡是未来的发展趋势。高吞吐代表大量并行数据包处理工作，CPU本身的串行处理机制在大吞吐场景下存在局限性，加速硬件如数据处理器的并行处理能力在高吞吐需求下具备更强优势，协助CPU应对高速增长的流量。边缘机房场景受限，CPU堆叠算力的方式失效为满足业务的低时延需求，UPF下沉部署至边缘机房。由于机房的电力、承重无法按照核心机房要求建设，且空间较小，运营商通过引入数据处理器提高单设备转发能力，从而减少服务器数量，并降低边缘节点运维难度。