DPU-OS背景与需求 ​

概述 ​

在数据中心及云场景下，摩尔定律失效，通用处理单元CPU算力增长速率放缓，而网络IO类速率及性能不断攀升，二者增长速率差异形成剪刀差，即当前通用处理器的处理能力无法跟上网络、磁盘等IO处理的需求。传统数据中心下越来越多的通用CPU算力被IO及管理面等处理占用，这部分资源损耗称之为数据中心税（Datacenter Tax）。据AWS统计，数据中心税可能占据数据中心算力的30%以上，部分场景下甚至可能更多。

DPU (Data Processing Unit) 的出现就是为了将这部分算力资源从主机CPU上解放出来，通过将管理面、网络、存储、安全等能力卸载到专有的处理器芯片上进行处理加速，达成降本增效的结果。目前主流云厂商如AWS、阿里云、华为云都通过自研芯片完成管理面及相关数据面的卸载，实现数据中心计算资源100%售卖给客户。

目前DPU发展非常火热，云厂商及大数据在相关场景下对DPU存在较强烈的需求，国内也有很多DPU初创公司推出不同的DPU产品。在这一背景下，云和大数据等厂商需要考虑如何整合使用不同DPU产品，而DPU厂商也面临对不同客户交付时设备驱动适配客户指定操作系统的问题。openEuler作为国内领先的开源开放操作系统，通过基于openEuler构建的DPU-OS，解决DPU厂商及客户之间的适配问题。另外DPU上OS用于承载部分业务加速的需求，需要对DPU-OS进行性能优化加速，可以基于openEuler构建DPU相关加速能力，内置在DPU-OS中，构建DPU相关软件生态。

DPU-OS需求分析及设计 ​

DPU现状及对OS需求 ​

DPU普遍具有以下特点和问题：

• DPU通用处理能力资源受限

  当前DPU仍处在发展早期阶段，硬件上仍在不断演进，而且由于DPU供电限制，当前硬件规格普遍较低。主流DPU中通用处理器CPU核数普遍较少，约8-24CPU，且单核处理能力较弱。内存大小受限，普遍在16-32GB。DPU本地存储空间为几十到几百GB不等。运行于DPU之上的操作系统也需要考虑这些限制。

• DPU-OS安装方式多样

  当前DPU厂商及产品多种多样，对应操作系统的安装部署方式也不尽相同，包括PXE网络安装、U盘安装或其他自定义安装方式（由HOST下发安装镜像）。

• DPU性能需求

  DPU的应用场景决定其对性能有强烈需求，相比于通用服务器操作系统，DPU-OS可能对内核特性或功能组件有特殊要求，比如用于设备直通热迁移的vDPA特性、厂商特定驱动适配支持、DPU进程的无感卸载特性、定制优化的用户态数据面加速工具如DPDK/SPDK/OVS、DPU管理监控相关的工具类组件。

针对以上DPU现状，提出对DPU-OS的需求如下：

• 极致轻量的DPU-OS安装包

  通过裁剪openEuler系统镜像，减少非必要安装包的空间占用；通过优化系统服务，减少资源底噪开销。

• 裁剪配置及工具支持

  提供裁剪配置及裁剪工具支持，客户或DPU厂商可根据各自需求进行定制；openEuler提供ISO参考实现。

• 定制化内核及系统，提供极致性能

  通过定制内核及相关驱动，提供DPU竞争力内核特性；定制化加速类组件，使能DPU硬件加速能力；优化系统配置提供更优性能；通过DPU相关管理控制工具，方便用户统一管理。

DPU-OS设计 ​

图1DPU-OS整体设计

如图1所示，DPU-OS分为五层设计：

• 内核层：通过定制内核config，裁剪非必需内核特性及模块，达成内核轻量级效果；使能特定内核特性提供高性能DPU内核能力。

• 驱动层：对openEuler原生驱动进行裁剪定制，选择最小集合；DPU厂商相关底层驱动集成，原生支持部分DPU硬件产品。

• 系统配置层：通过对系统sysctl、proc进行配置，为DPU相关业务提供最优性能。

• 外围包层：对openEuler外围包进行裁剪定制，选择最小集合；提供DPU相关的定制工具集合。

• 系统服务层：通过优化系统原生服务启动项，减少非必要系统服务运行，保证系统运行时底噪最小化。

通过上述五层设计达成轻量化、极致性能DPU-OS的目标。该方案为相对长期设计，且对DPU相关软硬件生态有较强的依赖；当前第一阶段先实现基于openEuler imageTailor进行裁剪。

DPU-OS的裁剪步骤可参考DPU-OS裁剪指导文档，验证与部署可参考DPU-OS部署验证指导文档。

说明：

当前阶段DPU-OS先基于openEuler现有内核及外围包，使用镜像裁剪工具imageTailor进行裁剪，提供轻量化OS安装镜像。后续可根据实际诉求，进行相关内核及外围包特性的开发及集成。