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随着工业互联网、人工智能、大数据、5G等产业快速发展，存储需求呈爆炸式增长。数据中心I/O带宽不断增长，同时多样的应用对数据中心存储性能提出越来越严苛的要求。数据中心存储网络的延时也在不断下降，从原来的毫秒级到如今的微秒级，未来甚至逼近纳秒级，这对CPU处理存储网络数据的时效性提出更高要求。

中兴通讯认为，为了适应未来数据中心的存储需求，需要从四个维度来考量：高性能、稳定性、可编程性和安全性。

高性能方面，由于主机侧所面临的网络处理压力不断增长，延迟方面则是由毫秒级逐渐走向微秒级别，单个报文留给存储软件来处理的时间越来越短；

稳定性方面，即包含对网络故障处理、转发稳定性及本身软硬件的稳定；

可编程性方面，各种硬件加速之后，要周全考虑如何让硬件能够很好地去支撑存储业务所需要的不断迭代；

安全性方面，全面实现数据加密，客户访问IO流量防护等。

从2016年开始，摩尔定律终结的各种声音此起彼落，摩尔定律趋近极限。然而随着人工智能业务的普及，越来越多的云上AI计算又对网络和存储I/O的时延性能提出了更极致的需求，RDMA（Remote Direct Memory Access）和NVMe（NVM Express）等高性能网络和存储协议在传统架构下，60%以上的CPU 资源会被网络处理占用，使得存储应用层可分配的CPU 资源捉襟见肘。

为解决后摩尔时代I/O性能瓶颈，保证存储协议处理高效，使用DPU（Data Processing Unit，数据处理器）来释放CPU资源的存储硬件加速卸载方案应运而生。

分布式存储加速走向可编程的硬件加速

DPU是一种新型可编程处理器，集多个关键要素于一身：

算力卸载能力。将存储协议和安全协议的封装与解封装等耗费大量CPU算力任务卸载到DPU上，节约更多CPU算力支撑更多的应用业务。

数据加速能力。可将存储去重，压缩协议处理提前到DPU上处理，加速数据协议处理速度，减少数据流量。

NVMe-of能力。在分散的计算架构中，连接不同资源池的方式将从原来的系统总线承载，转变成总线-网络-总线的方式。

网络侧无损网络传输。网络侧为存储系统提供高效拥塞控制机制和增强的负载均衡能力，降低长尾时延，提供更可靠更高效的存储传输网络。

安全能力。可将数据加密交给DPU来处理，简化软件实现；精细化的流量测量支撑精细化的故障检测能力，让流量数据更透明安全。

这些DPU功能对于实现安全的、高速、可靠的存储加速方案至关重要，它的应用场景变得越来越宽。