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《专用数据处理器(DPU)性能基准评测方法与实现》
DPU Benchmark Methodology and Implementation
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编写单位

主编单位
  • 中国科学院
    计算技术研究所

  • 中科驭数(北京)科技有限公司

联合编写发布单位
  • 处理器芯片全国重点实验室

  • 中国计算机学会集成电路设计专委

  • 中国计量测试学会
    集成电路测试专业委员会

白皮书目录

一、DPU性能评测导论
  1. 1.1. DPU评测的挑战和重点
  2. 1.2. 开展DPU评测建议标准
  3. 1.3. 系统测试的四个维度
  4. 1.4. 内容的组织结构
二、DPU性能评测系统框架与测试流程
  1. 2.1. DPU测试系统(SUT)
  2. 2.2. 测试要求
  3. 2.3. 测试活动
三、面向网络的基准评测
  1. 3.1. 基础网络加速
  2. 3.2. RDMA
  3. 3.3. 虚拟交换机/路由器卸载加速
  4. 3.4. SD-WAN网关卸载加速
  5. 3.5. 负载均衡LB卸载加速
  6. 3.6. 5G MEC
四、面向存储的基准评测
  1. 4.1.NVMe-oF加速
五、面向计算的基准评测
  1. 5.1.Spark加速
  2. 5.2.AI加速
  3. 5.3.数据库加速
  4. 5.4.视频/图像编解码
  5. 5.5.云原生加速
六、面向安全的基准评测
  1. 6.1. DPI
  2. 6.2. 防火墙
  3. 6.3. IPS/IDS
  4. 6.4. IPSec
七、总结

内容摘要


芯片评测通行的评价维度是PPA,即性能(Performance)、功耗(Power)、面积(Area), 这三个维度可以用于比较同类芯片产品的优劣。然而,这个评价维度适用的前提是芯片 要“同类”,例如,基于 X86 或 ARM 指令集的服务器级 CPU;或者即便不属于同一类指 令集,但至少是级别相近的 CPU,并且可以运行同类操作系统。对于不同类别的芯片, PPA 的比较没有实际意义。对于新近发展起来的 DPU(Data Process Units)芯片,现有 不同厂商的DPU 从功能角度来看,存在较大差异。虽笼统属于 DPU 大类,但是否属于 “同类”仍有待商榷。这必然导致性能评价的维度各有侧重,呈现多元化,给建立一个 公平的 DPU 的评价体系带来了较大的挑战。本文针对现阶段 DPU 产品的功能定义,充 分考虑 DPU 使用环境等的差异性,试图为未来 DPU 产品建立一套公平、开放、全面、 客观的 DPU 评测体系。一方面为 DPU 用户提供参考,一方面也为未来 DPU 产品的标 准化提供引导。

《专用数据处理器(DPU)性能基准评测方法与实现》
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