详解：DPU五层架构软件栈模型
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DSA架构和XPU芯片的兴盛在给解决算力问题带来新机遇的同时，也给软硬件开发带来了新的挑战。与传统的以CPU为核心的应用开发模式相比，异构计算的开发难度较高。异构计算的一个特点是“异构”，即缺少“通用性”，需要开发人员同时深入了解多种处理器的开发和调优方式，给软硬件开发带来了更高的复杂度。
异构计算的另一个特点是“软硬协作”，它需要开发人员将软件硬件作为一个整体来架构和开发，给当下计算生态中软硬界限分明、技术栈分层的开发模式带来颠覆性挑战，尤其是当DPU兴起之后的“多PU“共存（CPU+DPU+GPU/XPU）时代，如何协同调度好各个处理器编程框架（如GPU的CUDA、FPGA的OpenCL/HLS等），使其发挥最大效用，并且构建一个面向开发人员友好的协同软件开发生态，是迫切需要解决的问题。
针对这个问题，根据职责分层、按功能抽象的思路，提出一个针对DPU芯片应用场景的异构计算五层架构模型。该模型定义了在异构计算场景下的通用 的开发架构模式，以此来降低包括DPU芯片在内的异构计算应用研发的难度，提高开发、维护和迭代效率。
一般说来，异构计算的核心目的是解决特定应用场景下算力不足的问题，并且大幅度提升整体系统的计算性能。在整体架构上，它的分层逻辑从应用场景出发，通过上层的需求来定义下层的功能，而每一层是对特定功能的抽象与封装。在定义每一层功能时，要达到以下几个目标：
• 各层职责单一
• 层间边界清晰
• 层内功能实现独立
• 灵活易扩展
基于上述目标，将一个异构计算的系统抽象为五层（如图4-1所示），自下而上分别是：1）DSA设备层（DSA Device Layer），2）DSA操作层 （DSA Operating Layer），3）计算引擎层（Scheduling Operating Layer），4）应用服务层（Application Service Layer）和5）业务开发层 （Business Development Layer），详述如下。
DSA设备层代表的是执行异构计算的DSA处理器以及集成了该处理器的硬件设备，例如，以DPU或GPU为处理器的异构计算设备。异构计算设备需要具备以下两个核心能力：
1）提供支持专用计算操作的指令集（Instruction Set）
2）CPU或其他DSA设备的标准通信接口，如PCIe数据传输标准。
DSA操作层是对DSA处理器的指令集的管理以及基础开发平台的整合，该层完成了对硬件资源的抽象，从而使上层软件对底层设备透明；DSA操作层是对DSA设备层计算设备的抽象和计算资源的封装，是软件与硬件、逻辑与物理 的边界。它基于如DPU芯片等DSA处理器提供的指令集，以更加抽象和编程友 好的方式对上层提供了异构计算开发和访问的软件接口、以及设备监控管理的接口。该层内部有四个必要的模块，分别是设备驱动器，指令集管理器，资源访问接口，开发和管理平台。
• 设备驱动器：设备驱动器是硬件设备的软件抽象，它基于操作系统标准的驱动框架及PCIe协议，实现了对计算设备的物理访问，主要包括设备处理器的指令执行和设备存储的读写。
• 指令集管理器：指令管理器的作用是对计算设备所提供的指令集进行统一管理，通过对指令集的封装及组合，提供更加友好的编程接口。
• 资源访问接口：基于设备驱动器和指令集管理器的功能，该模块完成对整个计算资源访问的抽象和封装，它以编程接口的方式对上层提供资源访问 入口，服务于上层计算逻辑和控制逻辑的执行。
• 开发和管理平台：除了上述运行时所需的能力外，还需要针对开发人员提供友好的编程工具，如指令集编译工具、监控管理工具、日志工具、异构计算卡模拟器等。
计算引擎层是对计算逻辑的封装，为上层提供通用的计算能力。与DSA操作层的对计算资源封装不同，计算引擎层是对计算逻辑的封装，它基于DSA操作层提供的资源访问接口，根据上层应用层软件对算力的需求，提供了可复用的算子集合及执行接口。
算子定义为实现某一特定功能或算法的函数或独立的服务，它是对计算逻 辑的抽象。例如，根据指定条件对数据进行过滤的函数可以是一个算子，称它为“过滤算子”。在标准的数据库软件中，它的算子有Scan, Join, GroupBy等，而在网络处理软件中，特有的算子会是以BSD Socket，NVMe等标准服务的形式 呈现。由于异构计算的“异构”特性，每个算子在不同设备上的具体实现有所不同，所以针对每一个支持的算子，都要有多种不同设备平台上的实现，如 ScanOnDPU、ScanOnGPU。
异构计算追求的是计算性能的提升，相应的需要一个计算优化器来对上层的计算请求做优化。它的基本策略是根据应用场景、上下文、数据规模等因素来动态的选择最优的算子实现进行计算。
应用服务层是数据处理的应用服务软件，也是算力的需求侧。应用服务层代表具有通用功能的软件系统，这些软件系统可以利用计算引擎提供的算子进行异构计算，从而达到计算性能提升的目的。常见的应用层软件系统有分布式计算领域的Spark, Flink, Hadoop；数据库领域的PostgreSQL, MySQL；分布式网络中的gPRC，Network Gateway，Nginx；以及存储服务中的Ceph等等，基本上 通用服务型的系统都属于该层的范畴。
在实际开发中，针对应用服务层中的软件，需要解决以下几个关键问题：
• 性能瓶颈的识别：通常应用软件的性能瓶颈会在高并发、大吞吐的情况下出现，这些瓶颈一般源于CPU计算资源的竞争、CPU计算性能的不足、网络传输的延迟以及磁盘I/O的延迟等。识别出应用软件的性能瓶颈是算力卸载的第一步。
• 异构计算的有效性边界：在定位到软件的性能瓶颈后，需要从中识别出 哪些是可以通过异构计算来解决的。通常，CPU成为瓶颈的原因会有两类，一类是算力的问题，另一类是算法的问题。针对算力的问题，可以通过异构计算来解决，而算法的问题则不然。
• 算子的高效调用: 算子是异构计算的执行单元，只有把算子集成到应用软件的执行路径中，算力卸载才算完成。考虑到性能的优化，还需要根据实际 情况优化算子的执行策略，例如，数据在主机端与设备端内存之间的数据拷贝策略、各算子执行序列的编排策略等等。
• 应用软件的向前兼容性：在整合应用软件与异构计算的算子时，要确保应用软件的向前兼容性，以保证应用服务层的软件迭代对正在运行的上层业务系统是透明的，从而提高整个架构的稳定性与可维护性。
业务开发层是在某特定领域的业务系统。业务开发层是最贴近实际业务场景的软件系统，通常它是针对某个特定行业的具体业务需求定制的软件系统，如金融行业的交易系统，互联网行业的数据分析系统等等。
整个异构计算架构本质上就是解决业务层的性能瓶颈问题，所以在实际开发过程中，应该从业务端出发，寻找要解决的根本问题，然后驱动整个异构系统的构建。同时，整体架构也要保证底层构建对具体的业务系统完全透明，达到对各行业业务软件系统的无缝支撑和业务逻辑开发的隔离。
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