NVIDIA DOCA产品体验

平台设备

优快云和丽台科技为我们提供了一台测试服务器,安装了一块双端口的Bulefiled 3 DPU

ibstat

在这里插入图片描述

mst status -v

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mlxconfig -d /dev/mst/mt41692_pciconf0 -e q

设备具体型号是 NVIDIA BlueField-3 B3220 P-Series FHHL DPU,双端口 QSFP112 接口,支持 200GbE(默认模式)或 NDR200 IB。具有16个 Arm 核心处理器和32GB 板载 DDR 内存,PCIe接口为 Gen5.0 x16。
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MPI all_to_all 测试

# 使用mpich的MPI实现
# dpkg –l | grep mpich

cd /opt/mellanox/doca/applications
meson /tmp/build -Denable_all_applications=false -Denable_dpa_all_to_all=true
ninja -C /tmp/build

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运行测试

mpirun -np 4 /tmp/build/dpa_all_to_all/doca_dpa_all_to_all -m 32 -d "mlx5_0"

在这里插入图片描述
可以看到上面的结果,每个rank收发数据都正常

PyTorch训练测试

思路

需要在DPU上利用DOCA编写程序后,在HOST上集成使用

  • 纯宿主机
  • 使用DPU网络卸载(利用DPU加速数据传输和预处理)
# 1. 宿主机环境准备
pip install torch torchvision tensorboard psutil

# 2. DPU环境准备
ssh root@dpu
apt-get update
apt-get install python3-pip
pip3 install torch torchvision tensorboard

纯宿主机

我们直接在宿主机上进行测试

1. 环境准备

首先安装需要的软件包

sudo apt-get install python3-pip
pip install torch torchvision tensorboard psutil
2. 测试代码

编写测试代码main.py

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import time
import psutil
import os
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

def get_system_usage():
    cpu_usage = psutil.cpu_percent()
    memory = psutil.virtual_memory()
    return cpu_usage, memory.percent

def train():
    # 设置设备
    device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
    print(f"Using device: {
     
     device}")

    # 设置TensorBoard
    writer = SummaryWriter('runs/cifar_experiment')

    # 数据预处理
    transform_train = transforms.Compose([
        transforms.RandomCrop(32, padding
<think>好的,用户想了解服务器中BF3网卡的相关信息,包括介绍、特性和配置。首先,我需要确定BF3网卡的具体型号和厂商。通常,像BF3这样的命名可能属于NVIDIA的ConnectX系列,比如ConnectX-3或类似的型号。不过,也有可能BF3是某个厂商的特定命名,需要进一步确认。 根据提供的引用内容,特别是引用[2]提到的NVIDIA InfiniBand网络产品,可能BF3网卡属于NVIDIA的高性能网络产品线。InfiniBand常用于高性能计算和AI场景,具有高带宽和低延迟的特点。接下来,需要检查是否有关于BF3网卡的具体资料。 用户提供的引用中没有直接提到BF3,但引用[2]的链接指向NVIDIA的InfiniBand产品页面,可能需要查阅该页面是否有相关信息。假设BF3是ConnectX-3系列的某个型号,或者更可能是用户可能的拼写错误,比如Mellanox的ConnectX-3系列中的某个型号,或者是BlueField系列的BF3?比如BlueField-3?不过BlueField是DPU产品,可能同时具备网络功能。 如果BF3指的是BlueField-3 DPU,那么特性可能包括网络加速、存储卸载、安全功能等。配置方面可能涉及驱动安装、固件更新、网络设置等。此外,引用[3]提到系统启动时的网络配置日志,可能与网卡的IP配置相关,说明在配置时需要修改网络脚本或使用特定工具。 需要确认BF3的具体型号,可能用户有拼写错误,或者BF3是某个厂商的特定型号。假设是NVIDIABlueField-3 DPU,那么可以介绍其作为DPU的特性,如集成Arm核心、支持高速网络、可编程性等。配置方面可能需要安装Mellanox驱动,使用mlxconfig工具进行设置,网络模式如InfiniBand或以太网模式的切换等。 如果没有找到BF3的直接信息,可能需要提示用户确认型号的正确性,或者提供更通用的InfiniBand网卡信息。同时,根据引用[1]中的容器网络模式,可能BF3网卡在容器化环境中的应用,比如支持SR-IOV,为容器提供高性能网络。 总结步骤: 1. 确定BF3网卡的厂商和型号,可能属于NVIDIA的InfiniBand或BlueField系列。 2. 根据引用[2],查找NVIDIA InfiniBand产品中的相关型号。 3. 结合引用[3]中的网络配置方法,说明如何配置该网卡的IP、网关等。 4. 如果BF3BlueField-3,介绍其DPU特性,如计算、网络、存储的卸载能力。 5. 确保回答包括介绍、特性和配置,并生成相关问题。 需要注意用户可能的拼写错误,比如是否是BlueField-3(BF3)而非BF3网卡。如果是BlueField-3,那么相关信息会更准确。</think>### 服务器中BF3网卡介绍 BF3网卡通常指**NVIDIA BlueField-3系列**的数据处理单元(DPU),它结合了高性能网络接口卡(NIC)与嵌入式多核Arm处理器,专为云计算、AI和高性能计算场景设计[^2]。以下是其核心信息: --- #### **1. 主要特性** - **网络性能** - 支持**200Gb/s**的InfiniBand或以太网带宽,提供超低延迟和高吞吐量。 - 支持RoCE(RDMA over Converged Ethernet),实现远程直接内存访问。 - **计算与卸载能力** - 集成Arm Cortex-A78 CPU核,可运行独立操作系统(如Linux),实现网络、存储、安全功能的硬件卸载[^2]。 - 支持加密加速(如IPsec、TLS)和数据压缩。 - **虚拟化与容器支持** - 提供SR-IOV(单根I/O虚拟化),为虚拟机或容器(如Docker)分配独立虚拟功能(VF)[^1]。 - 支持与Kubernetes集成,优化容器网络性能。 - **存储加速** - 支持NVMe over Fabrics(NVMe-oF),加速分布式存储访问。 --- #### **2. 典型配置步骤** 1. **硬件安装** - 将BF3网卡插入服务器PCIe 4.0插槽,连接InfiniBand或以太网线缆。 2. **驱动与工具安装** - 安装NVIDIA DOCA(数据中心基础设施软件栈)和Mellanox OFED驱动: ```bash wget https://developer.nvidia.com/doca-downloads sudo apt install mlnx-ofed-all ``` 3. **网络模式设置** - 切换InfiniBand或以太网模式(需通过固件工具`mlxconfig`): ```bash mlxconfig -d /dev/mst/mt41686_pciconf0 set LINK_TYPE_P1=IB/ETH ``` 4. **IP配置** - 修改网络配置文件(如`/etc/network/interfaces`)分配静态IP,或通过系统启动脚本自动获取(参考引用[3]): ```bash auto enp3s0 iface enp3s0 inet static address 192.168.1.10 netmask 255.255.255.0 gateway 192.168.1.1 ``` 5. **功能验证** - 使用`ibstat`检查InfiniBand状态,或通过`ethtool`查看以太网链路速度。 --- #### **3. 应用场景** - **AI训练集群**:通过RDMA加速GPU间的数据交换。 - **云原生基础设施**:为容器提供高性能网络隔离(如Kubernetes CNI插件)。 - **存储服务器**:结合NVMe-oF构建低延迟存储池。 ---
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