NVIDIA DOCA：开启数据新征程-优快云博客

提供简单易用的编程接口和工具，方便开发者利用DOCA的功能进行应用开发。开发者可以通过这些接口快速集成DOCA的功能到自己的应用中，加速应用的开发过程。
支持多种编程语言和开发框架，降低开发门槛，鼓励开发者利用DOCA技术进行创新应用的开发。例如，DOCA支持C、C++、Python等常见编程语言，以及TensorFlow、PyTorch等流行的开发框架，使得开发者可以在熟悉的环境中进行开发。

三、NVIDIA DOCA的实际应用

1.网路安全与监控

流量分析与检测：如NVIDIA Morpheus集成DOCA框架，实现高速、低延迟的GPU数据包获取，用于恶意软件检测、网络钓鱼检测等，可快速处理大量实时网络数据，检测潜在威胁.
数据泄露防护：DCO解决方案借助DOCA和Morpheus流水线，应用Transformer模型检测第7层应用程序数据中泄漏的敏感数据，保护组织信息安全.

2.数据中心优化

加速数据处理：开发者利用DOCA在NVIDIA BlueField DPU上创建应用程序和服务，提升数据中心网络、存储、安全等工作负载的处理效率，释放 CPU资源.
网络功能优化：DOCA Flow可定义和控制网络流量，实现网络虚拟化、负载均衡等功能，提高资源利用率和网络性能，降低功耗.

3.智能制造业

例如在3D打印工厂中，通过在NVIDIA BlueField DPU上运行DOCA应用程序，可实现打印指令的实时处理和调度、优化设备通信和数据传输效率、增强网络安全以及实施设备监控，提升整体操作效率.

4.云计算与虚拟化

虚拟交换机优化：OVS-DOCA是高度优化的虚拟开关，基于Open vSwitch，为NVIDIA网络服务提供更高性能和可扩展性，加快创新网络功能的实现.
流量监控与管理：DOCA支持每流计量等功能，可监测和分析云环境中的流量，便于管理QoS、增强安全性，防止DDoS攻击等.

四、NVIDIA DOCA操作

1.环境准备：

1.硬件要求：

确保你拥有支持NVIDIA DOCA的硬件设备，通常是NVIDIA BlueField DPU（数据处理器）。如果是在开发环境中，可能还需要具备带有PCLe 插槽的主机来安装DPU。

2.软件安装：

安装NVIDIA DOCA SDK。可以从NVIDIA的官方网站或相关软件分发渠道获取安装包，并按照安装向导进行操作。确保满足系统的依赖项要求，例如特定版本的操作系统、编译器等。

配置开发环境。更具你开发需求，可能需要安装相关的开发工具和库，如C/C++编译器、Python解释器（如果使用Python进行开发）等。

2.使用DOCA驱动程序和SDK

1.优势：

DOCA驱动程序是基于开源的，如果您正在开发自己的解决方案或必须创建独特的解决方案，则可以提供强大的灵活性，SDK包括创建和构建应用程序所需的所有组件，如参考应用源程序、开发工具、文档等。

2.操作步骤：

1.准备工作

1.确认系统要求：确保Ubuntu服务器版本符合NVIDIA DOCA的要求，如Ubuntu 20.04或22.04等。同时，服务器需配备NVIDIA支持DOCA的 DPU。

2.安装依赖项：通过终端执行命令

$ sudo apt-get update
$ <!--安装编译工具、Git、Wget以及内核文件等必要依赖项-->
$ sudo apt-get install -y build-essential git wget linux-headers-$(uname -r)

2.下载DOCA

访问NVIDIA官方网站，登录账号并静茹DOCA下载界面，根据服务器的DPU型号和系统版本，选择对应的DOCA版本进行下载。

也可以使用命令行如Wget下载,<version>为实际安装的版本号，替换即可

wget https://devloper.download.nvidia.com/computer/doca/release/<version>/doca-sdk_<version>

3.安装DOCA

下载完成之后，在终端中执行命令，安装下载的deb包，安装过程中若提示缺少依赖项，请执行自动安装确实的依赖项命令

$ sudo dpkg -i doca-sdk-_<version>_amd64.deb
$
$<!--若提示安装缺少依赖项请执行以下命令-->
$ sudo spt-get install -f

五、产品体验

1.本次NVIDIA DOCA体验了NVIDIA DOCA DPA All-to-all 应用

2.操作流程：

1. 进入代码文件夹

$ cd /opt/mellanox/doca/applications

检查是否安装了mpich

$ dpkg -l | grep mpich

如果没有安装，即可运行以下代码安装mpich

$ sudo apt-get install mpich

<!--卸载mpich,运行一下代码-->
$ sudo apt-get --purge remove mpich

3.在 BlueField 上构建 DOCA DPA All-to-all

<!--一定要用超级权限，不然会报错，如果之前执行过此命令，请先删除之前的文件，详细代码见如下-->
$ sudo meson /tmp/build -Denable_all_applications=false -Denable_dpa_all_to_all=true
$ ninja -C /tmp/build
<!--若以上代码执行出现报错则可尝试清除之前生成的文件，若没报错，则省去该步-->
$ rm -rf /tmp/build

4.检查 BlueField 上的 mlx 设备名称

$ mst status -v

5.使用 4 个进程、32 字节的消息大小以及 mlx5_0 作为 InfiniBand 设备运行 DPU 全对全应用程序

$ mpirun -np 4 /tmp/build/dpa_all_to_all/doca_dpa_all_to_all -m 32 -d "mlx_0"

-d是上述步骤中显示的RDMA设备

-m是消息大小，表示发送缓冲区和接受缓冲区的大小。它分为nPeocs * Buffer size,BufSize 进一步分为message count * nProcs

6.体验完成后删除之前编译的内容，方便下一次编译操作

$ rm -rf /tmp/build

3. 报错问题解决

1.若在执行以上第二步编译时出现报错，可以尝试删除之前编译的内容

$ rm -rf /tmp/build

2.若在执行第二步编译时出现以下报错，则说明服务器权限没有完全，可以尝试重新连接服务器

六、NVIDIA DOCA存在的问题

1.学习难度较高：设计多领域只是综合运用，对编程技能要求高，新手需要花大量时间学习掌握相关技能。

2.生态系统相对较新：学习资料、开源项目少，社区规模及活跃度有待提升，开发者遇到问题较难获取线程解决方案与支持。

3.硬件依赖性强：主要正对NVIDIA BlueField系列DPU开发优化，依赖特定硬件，硬件升级时应用程序可能需修改优化。

4.性能优化：在复杂环境中性能易波动，与现有系统集成可能出现性能损耗及兼容性问题，需大量测试和优化工作确保高效运行。

七、总结

NVIDIA DOCA 作为强大的软件框架，为数据中心基础设施开发者带来诸多优势，推动了 AI 云的发展，其广泛的生态合作也为未来的技术创新奠定了基础。

NVIDIA DOCA：开启数据新征程

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一、NVIDIA DOCA是什么？

二、NVIDIA DOCA有何功能？

1.加速数据处理

2.优化网络功能

3.增强存储性能

4.提升安全性

5.实现高效资源管理

6. 促进应用开发和创新