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        中國智能網(wǎng)卡(SmartNIC)行業(yè)概覽(2021)

        共 5259字,需瀏覽 11分鐘

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        2021-07-31 12:00


        智能網(wǎng)卡萌發(fā)的主要原因為CPU算力相對網(wǎng)絡(luò)傳輸速率的差距持續(xù)擴(kuò)大,激發(fā)網(wǎng)絡(luò)側(cè)專用計算需求,且智能網(wǎng)卡可搭載多元化功能如虛擬交換、存儲、數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)加密等。

        本文來源頭豹“2021中國智能網(wǎng)卡(SmartNIC)行業(yè)概覽”,包括智能網(wǎng)卡行業(yè)綜述、行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈、行業(yè)驅(qū)動因素、智能網(wǎng)卡行業(yè)壁壘以及智能網(wǎng)卡企業(yè)介紹。

        下載地址:2021中國智能網(wǎng)卡行業(yè)概覽

        CPU算力增長速度與數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)傳輸速率增長速度差距逐漸拉大,催生了智能網(wǎng)卡的需求。后摩爾時代下,CPU算力無法按照摩爾定律增長,提升遭遇瓶頸,而數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)向高帶寬和新型傳輸體系發(fā)展,其網(wǎng)絡(luò)傳輸速率邁向100Gbps,且未來快速向200Gbps與400Gbps發(fā)展。


        智能網(wǎng)卡作用為靈活卸載CPU不適合的處理任務(wù),滿足數(shù)據(jù)平面網(wǎng)絡(luò)處理需求并兼容現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)協(xié)議生態(tài)。其核心作用在于減輕CPU算力負(fù)擔(dān)并讓其處理更重要的任務(wù)。而傳統(tǒng)的網(wǎng)卡僅負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)鏈路的傳輸、網(wǎng)絡(luò)堆棧算法和協(xié)議,其他如存儲、網(wǎng)絡(luò)加解密和安全等功能會占用大量CPU資源。

        智能網(wǎng)卡理論上可基于FPGA、MP與ASIC三類核心處理器進(jìn)行設(shè)計,而已商用的智能網(wǎng)卡產(chǎn)品形態(tài)為"ASIC+GP"和"NP+GP",基于不同核心處理器的智能網(wǎng)卡類別及其特點(diǎn)。

        全球智能網(wǎng)卡行業(yè)未來五年新增市場規(guī)模逐步攀升,主要得益于智能網(wǎng)卡方案的逐步成熟,疊加全球通用服務(wù)器出貨量的穩(wěn)定增長以及L3級別智能駕駛汽車的技術(shù)落地。


        中國智能網(wǎng)卡行業(yè)在2023-2025年迎來高速增長,主要得益于新一輪服務(wù)器在網(wǎng)更新周期及各類云應(yīng)用普及率的提升中國智能網(wǎng)卡新增市場規(guī)模及預(yù)測。中國互聯(lián)網(wǎng)+云計算廠商更偏好采用中國自研的智能網(wǎng)卡產(chǎn)品,而非北美廠商如lntel、NVIDIA、Broadcom等,但中國廠商在技術(shù)上與北美廠商存在較大差距,且中國廠商缺乏商用經(jīng)驗,其產(chǎn)品大多停留在實(shí)驗室階段,量產(chǎn)存在困難。同時,不同廠家技術(shù)方案差異化巨大,導(dǎo)致服務(wù)器升級改造時易出現(xiàn)硬件不兼容的情況。

        智能網(wǎng)卡產(chǎn)業(yè)鏈為從上游軟件側(cè)EDA、IP核、硬件側(cè)的制造和封裝到中游智能網(wǎng)卡的集成和供應(yīng),再到下游云計算、通信和智能駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用。

        EDA工具軟件可分為芯片設(shè)計輔助軟件、可編程芯片輔助設(shè)計軟件、系統(tǒng)設(shè)計輔助軟件等。Synopsys、Cadence、Mentors約占全球EDA市場份額的80%,占中國市場份額的90%。


        IP核將一些在數(shù)字電路中常用但較為復(fù)雜的功能塊設(shè)計成可修改參數(shù)的模塊,主要有三種存在形式∶ HDL語言形式,網(wǎng)表形式和版圖形式。ARM占全球IP核市場份額的40.8%。

        智能網(wǎng)卡上游EDA軟件主要應(yīng)用在可編程邏輯芯片設(shè)計中,其市場已在全球范圍內(nèi)形成較為成熟的競爭格局, EDA三巨頭通過兼并收購持續(xù)擴(kuò)大規(guī)模并占據(jù)全球80%市場份額。


        EDA軟件主要應(yīng)用在可編程的邏輯芯片設(shè)計中,如FPGA芯片的設(shè)計。其設(shè)計流程主要為7個步驟,分別為設(shè)計準(zhǔn)備、設(shè)計輸入、功能仿真、邏輯綜合、布局布線、時序仿真、編程下載與硬件測試。

        整個芯片設(shè)計流程需要用到的EDA工具有設(shè)計輸入編輯器、仿真器、HDL綜合器、適配器和編輯器。整個過程需要不停低迭代,直到通過功能仿真和時序仿真驗證。


        EDA軟件行業(yè)在全球范圍內(nèi)已形成成熟的競爭格局,三大EDA巨頭Synopsys、Cadence和Mentor占據(jù)全球80%的市場份額。三大EDA巨頭總體在邏輯綜合工具、時序分析工具、模擬/混合信號定制化電路、版圖設(shè)計、布局布線工具相較于其他EDA軟件開發(fā)商有著絕對的優(yōu)勢。

        智能網(wǎng)卡上游封測環(huán)節(jié)為集成電路制造的后道工序,對提升智能網(wǎng)卡芯片的穩(wěn)定性及制造水平尤為關(guān)鍵。未來高端集成電路國產(chǎn)化替代空間大,中國本土封測廠商市占率有望提升。


        封測為IC制造的后道工序,分為封裝和測試,是提高IC穩(wěn)定性及制造水平的關(guān)鍵工序。封裝環(huán)節(jié)是將引線框架上的集成電路焊盤與引腳相連接以達(dá)到穩(wěn)定驅(qū)動集成電路的目的,并用塑封料保護(hù)集成電路免受外部環(huán)境損傷;廣義半導(dǎo)體測試工藝貫穿IC設(shè)計、制造、封測三大過程,包括驗證設(shè)計、晶圓檢測(CP)和封測環(huán)節(jié)中的成品檢測(FT)。

        智能網(wǎng)卡產(chǎn)線的萌生受到數(shù)通市場需求的強(qiáng)驅(qū)動,其將網(wǎng)絡(luò)、存儲、操作系統(tǒng)中需要高性能的數(shù)據(jù)平面卸載到智能網(wǎng)卡以降低"數(shù)據(jù)中心稅",讓CPU集中精力于客戶的應(yīng)用程序。

        數(shù)據(jù)中心是進(jìn)行大規(guī)模計算、海量數(shù)據(jù)存儲和提供互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的基礎(chǔ)設(shè)施。近年來,人工智能和大數(shù)據(jù)的興起對算力的要求激增,然而,在后摩爾定律時代,CPU算力增長放緩,需要新的體系結(jié)構(gòu)以增強(qiáng)其算力、網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)确矫娴男阅?。同時,相比數(shù)據(jù)中心,云數(shù)據(jù)中心的應(yīng)用類型和用戶交互方式更豐富,硬件更加定制化。資源虛擬化、分布式計算、定制化計算和細(xì)粒度計算是云數(shù)據(jù)中心的四大趨勢。


        在四大趨勢下,從虛擬網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)功能、操作系統(tǒng)和數(shù)據(jù)處理四個方面產(chǎn)生的除用戶應(yīng)用程序外的"數(shù)據(jù)中心稅"不僅浪費(fèi)了 CPU資源,還導(dǎo)致應(yīng)用程序無法充分利用硬件的低延遲和高吞吐量。將虛擬網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)功能、操作系統(tǒng)和數(shù)據(jù)處理等功能卸載至智能網(wǎng)卡上進(jìn)行處理,對現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心的性能和成本有重要意義。

        數(shù)據(jù)中心分布式計算催生了高性能數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò),而虛擬化、網(wǎng)絡(luò)功能、操作系統(tǒng)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)處理伴隨著巨大性能開銷。

         數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)處理中,鍵值存儲通?;诠1韺?shí)現(xiàn),高性能鍵值存儲系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心稅吞吐量瓶頸可歸因為鍵值操作中的計算和隨機(jī)存儲器訪問中的延遲?;?CPU的鍵值存儲需花費(fèi)CPU周期來進(jìn)行鍵比較和哈希槽計算,KV-Direct可將鍵值處理從CPU移動到智能網(wǎng)卡上進(jìn)行。


        基于虛擬交換機(jī)的網(wǎng)絡(luò)虛擬化模型中,虛擬機(jī)發(fā)送和接收的每個數(shù)據(jù)包都需要由虛擬交換機(jī)(vSwitch)處理,與非虛擬化環(huán)境相比,這種額外的主機(jī)處理會降低性能和吞吐量,增加平均延遲,并增加CPU的使用率。

        雖然軟件實(shí)現(xiàn)的虛擬交換機(jī)和網(wǎng)絡(luò)高層次虛擬化功能可以使用更多數(shù)量的CPU核來支持更高的性能,但這會加大資產(chǎn)和運(yùn)營成本。把硬件資源抽象成順序讀寫的套接字連接。存儲被抽象成文件系統(tǒng)。

        對于分布式應(yīng)用程序普遍使用操作系統(tǒng)中的套接字原語進(jìn)行通信,而對于HTTP負(fù)載均衡器、DNS服務(wù)器、 Redis鍵-值存儲服務(wù)器等通信密集型的應(yīng)用程序,操作系統(tǒng)占用了50%至90%的CPU時間,大部分用來處理套接字操作。

        數(shù)據(jù)中心低延時、高帶寬的網(wǎng)絡(luò)服務(wù),以及虛擬網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)發(fā)性能提升的迫切需求驅(qū)動著智能網(wǎng)卡的發(fā)展,在網(wǎng)絡(luò)協(xié)議和硬件卸載等方面為CPU釋放寶貴資源。


        智能網(wǎng)卡作為一種有編程能力的網(wǎng)卡,可以快速處理網(wǎng)絡(luò)協(xié)議,提供高效的網(wǎng)絡(luò)I/O。傳統(tǒng)的網(wǎng)卡僅支持標(biāo)準(zhǔn)以太網(wǎng)或Infiniband中的一種網(wǎng)絡(luò)協(xié)議,而智能網(wǎng)卡除了傳統(tǒng) TCP/IP協(xié)議,還支持RoCE v1/v2、iWARP等加速數(shù)據(jù)通路的協(xié)議,進(jìn)而從CPU上卸載更多網(wǎng)絡(luò)協(xié)議處理到網(wǎng)卡上,在數(shù)據(jù)中心中也能提供低延時、高帶寬的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。

        云計算場景下的虛擬化技術(shù)需要靠軟來實(shí)現(xiàn)Hypervisor,但伴隨巨大的性能開銷。虛擬機(jī)和物理機(jī)仍存在較大的性能差距,阿里云和亞馬遜等云廠商將虛擬化、網(wǎng)絡(luò)、存儲等相關(guān)組件卸載到智能網(wǎng)卡上,從而消除虛擬化、網(wǎng)絡(luò)和存儲組件帶來的開銷,提高虛擬機(jī)的性能。


        5G技術(shù)要求網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)"大容量、大帶寬、大聯(lián)結(jié)、低延遲、低功耗"驅(qū)動了智能網(wǎng)卡在邊緣機(jī)房部署的可能。在當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中,核心網(wǎng)部署在遠(yuǎn)端,傳輸時延較大,且無法滿足5G時代下數(shù)字化和智能化對算力的高要求。

        為了分擔(dān)終端算力,將算力向云端移動,同時為了降低時延,將業(yè)務(wù)向邊緣移動。MEC部署在網(wǎng)絡(luò)邊緣, 可以減少數(shù)據(jù)傳輸過程中的轉(zhuǎn)發(fā)和處理時延,并降低終端成本。但隨著各種業(yè)務(wù)和應(yīng)用匯聚在邊緣端,導(dǎo)致MEC邊緣云的計算開銷激增,而邊緣機(jī)房的供電、散熱及承重能力有限,無法通過堆加大量的X86 CPU來提升算力,且 CPU性能已無法按摩爾定律增長。

        中國智能網(wǎng)卡廠商硬件性能較國際巨頭差距較大,落后原因為技術(shù)積累不足以及上游EDA和先進(jìn)制程工藝被外國掌控;智能網(wǎng)卡軟件行業(yè)進(jìn)入門檻較低,但中國本土企業(yè)創(chuàng)新速度同樣落后于國際巨頭智能網(wǎng)卡硬件壁壘。


        中國網(wǎng)絡(luò)芯片的傳輸速率落后國際巨頭1-2代,停留在10Gbps。中國網(wǎng)絡(luò)芯片時延為5ms左右,與國際巨頭NVIDIA和Boradcom的網(wǎng)絡(luò)芯片時延高2-4ms。落后的主要原因為高傳輸速率的網(wǎng)絡(luò)芯片是基于調(diào)制解調(diào)模型QAM完成的,而中國本土企業(yè)對OAM算法優(yōu)化程度不足,難以開發(fā)高速率網(wǎng)絡(luò)芯片;另外,25/40Gbps的網(wǎng)絡(luò)芯片采用的是10/14nm制程工藝,研發(fā)周期超過2年且研發(fā)成本超千萬,初創(chuàng)企業(yè)難以負(fù)擔(dān)。

        中國處理芯片如FPGA門級數(shù)停留在千萬級,制程為28nm,而國際巨頭FPGA先進(jìn)制程為7/10nm,門級數(shù)過億。落后的主要原因為中國缺乏EDA工具,不能支持門級數(shù)過億的設(shè)計工作,且美國對中國施加EDA出口限制; 另外,14nm處理芯片產(chǎn)線開工成本高、若無一定訂單量支撐,芯片代工廠難以投產(chǎn)。


        智能網(wǎng)卡功能的實(shí)現(xiàn)如VxLAN、RDMA、DPI等功能的開發(fā)難度相對較低,只需要研發(fā)團(tuán)隊對匯編語言和底層協(xié)議熟悉即可,但功能的創(chuàng)新研發(fā)速度相比國際巨頭至少落后半年,市面上的硬件與虛擬操作系統(tǒng)版本眾多,智能網(wǎng)卡企業(yè)難以做到同時兼容所有版本。

        1、英偉達(dá)(NVIDIA)

        全球可編程圖形處理技術(shù)領(lǐng)袖,是GPU(圖形處理器)的發(fā)明者,也是人工智能計算的引領(lǐng)者。英偉達(dá)2020Q1營收同比增長83.8%,游戲業(yè)務(wù)和加密貨幣為主要推動因素。


        英偉達(dá)2021年Q1營收為56.6億美元,同比增長84%。英偉達(dá)擬以400億美元收購Arm,Am的芯片設(shè)計IP被廣泛應(yīng)用于各類終端市場,在全球移動芯片市場中,Arm架構(gòu)占比超過九成。收購Am可讓英偉達(dá)利用其數(shù)據(jù)中心智能網(wǎng)卡方面的領(lǐng)先地位,開創(chuàng)一個基于Arm架構(gòu)的服務(wù)器解決方案新時代,但目前此筆收購存在巨大不確定性。

        數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)連創(chuàng)新高英偉達(dá)自收購Mellanox以來,其數(shù)據(jù)中心產(chǎn)品表現(xiàn)強(qiáng)勁,下游客戶對以太網(wǎng)和InfiniBand需求旺盛。數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)已連續(xù)6季度營收創(chuàng)歷史新高。

        2、英特爾(Intel)

        半導(dǎo)體行業(yè)和計算創(chuàng)新領(lǐng)域的全球領(lǐng)先廠商,其SmartNIC C5020X和N5010智能網(wǎng)卡可將交換、存儲和安全等功能從服務(wù)器CPU上卸載并釋放CPU資源,提升數(shù)據(jù)中心性能。英特爾微處理器包括ltanium,Xeron,PentiumⅢ及Celeron等著名的品牌。


        英特爾公司業(yè)績整體表現(xiàn)疲軟,主要原因為上游云廠商庫存去化和資本開支放緩,以及政企客戶需求降低。針對數(shù)據(jù)中心的10nm至強(qiáng)可拓展處理器IceLake也進(jìn)入交付階段。


        英特爾2021年Q1營收為196.7億美元,同比下降0.78%。英特爾針對數(shù)據(jù)中心研發(fā)的最強(qiáng)數(shù)據(jù)中心處理器Ice Lake正式發(fā)布并進(jìn)入交付階段。其采用10nm制程工藝,并搭配英特爾傲騰持久內(nèi)存與存儲產(chǎn)品組合、以太網(wǎng)適配器、以及FPGA和經(jīng)過優(yōu)化的軟件解決方案,可在數(shù)據(jù)中心、云計算、5G和邊緣計算等領(lǐng)域提供強(qiáng)大的性能與工作負(fù)載優(yōu)化。

        3、博通(Broadcom)

        全球領(lǐng)先的有線和無線通信半導(dǎo)體公司,前身安華高科技(Avago Technologies)收購芯片制造商博通公司(Broadcom);其智能網(wǎng)卡BCM58800采用了TruFlow技術(shù),可在硬件上卸載OvS以及實(shí)現(xiàn)SDN等功能。


        博通主營構(gòu)成為有線基礎(chǔ)設(shè)施和半導(dǎo)體及相關(guān)產(chǎn)品,銷售毛利率穩(wěn)步上升,其在路由器和交換機(jī)芯片市場份額第一,但在服務(wù)器處理器布局較少。


        博通2021年Q1營收 為132.65億美元,同比增長14.35%。博通業(yè)績增長的原因之一或為在半導(dǎo)體領(lǐng)域多次并購整合優(yōu)質(zhì)資源后顯現(xiàn)成效。博通在路由器與交換機(jī)芯片市場份額第一,但在服務(wù)器處理器的布局較少。博通發(fā)揮自身在網(wǎng)絡(luò)解決方案的優(yōu)勢,搶奪智能網(wǎng)卡市場,填補(bǔ)其在服務(wù)器處理器空白。


        下載地址:2021中國智能網(wǎng)卡行業(yè)概覽

        中國數(shù)據(jù)處理器行業(yè)概覽(2021)

        DPU在數(shù)據(jù)中心和邊緣云上的應(yīng)用

        英偉達(dá)DPU集數(shù)據(jù)中心于芯片


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