PCIe®结构和RAID如何在GPUDirect存储中释放全部潜能
随着更快的图形处理单元（gpu）能够提供明显更高的计算能力，存储设备和gpu存储器之间的数据路径瓶颈已经无法实现最佳应用程序性能。nvidia的magnum io gpudirect存储解决方案通过在存储设备和gpu存储器之间实现直接路径，可以极大地帮助解决该问题。然而，同等重要的是要使用容错系统来优化其已经非常出色的能力，从而确保在发生灾难性故障时备份关键数据。该解决方案通过pcie®结构连接逻辑raid卷，在pcie 4.0规范下，这可以将数据速率提高到26 gb/s。为了解如何实现这些优势，首先需要检查该解决方案的关键组件及其如何协同工作来提供结果。
magnum io gpudirect存储
magnum io gpudirect存储解决方案的关键优势是其能够消除主要性能瓶颈之一，方法是不使用cpu中的系统存储器将数据从存储设备加载到gpu中进行处理。通常将数据移动到主机存储器并传送到gpu，这依赖于cpu系统存储器中的回弹缓冲区，在数据传送到gpu之前，会在其中创建数据的多个副本。但是，通过这种路径移动大量数据会产生延迟时间，降低gpu性能，并在主机中占用许多cpu周期。借助magnum io gpudirect存储解决方案，无需访问cpu并避免了回弹缓冲区效率低下（图1）。
图1. magnum io gpudirect存储解决方案无需访问cpu，避免了从数据路径回弹缓冲
性能直接随着传送数据量的增加而提高，传送数据量则随着人工智能（ai）、机器学习（ml）、深度学习（dl）和其他数据密集型应用所需的大型分布式数据集呈指数级增长。当数据在本地存储或远程存储时，可以实现这些优势，从而允许以比cpu存储器中的页面缓存更快的速度访问数拍字节的远程存储。
优化raid性能
该解决方案中的下一个元素是包括raid功能，用于保持数据冗余和容错能力。虽然软件raid可以提供数据冗余，但底层软件raid引擎仍然使用精简指令集计算机（risc）架构进行操作，例如奇偶校验计算。当比较高级raid级别（例如raid 5和raid 6）的写i/o延迟时间时，硬件raid仍然比软件raid快得多，因为提供了专用处理器来执行这些操作和回写高速缓存。在流传输应用中，软件riad的长期riad响应时间会导致数据堆积在高速缓存中。硬件raid解决方案不存在缓存数据堆积问题，并且具有专门的备用电池，可以防止出现灾难性系统掉电时数据丢失的情况。
标准硬件raid虽然减轻了主机的奇偶校验管理负担，但大量数据仍需经过raid控制器才能发送到nvme®驱动器，导致数据路径更加复杂。针对此问题的解决方案是nvme优化的硬件raid，该解决方案提供了简化的数据路径，无需经过固件或raid片上控制器即可传送数据。它还允许维护基于硬件的保护和加密服务。
混合pcie结构
pcie gen 4现在是存储子系统内的基本系统互连接口，但标准pcie交换网具有与前几代相同的基于树的基本层级。这意味着，主机间通信需要非透明桥接（ntb）来实现跨分区通信，这使其变得复杂，特别是在多主机多交换网配置中。microchip的pax pcie高级结构交换网等解决方案能够克服这些限制，因为它们支持冗余路径和循环，而这是使用传统pcie无法实现的。
结构交换网具有两个独立的域，主机虚拟域（专用于每个物理主机）和结构域（包含所有端点和结构链路）。来自主机域的事务会在结构域中转换为id和地址，反之，结构域中通信的非分层路由也是如此。这样，系统中的所有主机便可共享连接到交换网和端点的结构链路。
在嵌入式cpu上运行的结构固件通过可配置的下行端口数虚拟化符合pcie标准的交换网。因此，交换网将始终显示为具有直连端点的标准单层pcie设备，而与这些端点在结构中的位置无关。由于结构交换网会拦截来自主机的所有配置平面通信（包括pcie枚举过程）并选择最佳路径，因此它可以实现这一点。这样，gpu等端点便可绑定到域中的任何主机（图2）。
图2. 交换网固件虚拟化的主机域显示为每个主机符合pcie标准的单层交换网
在以下示例（图3）中，我们给出了双主机pcie结构引擎设置。此处，我们可以看到，结构虚拟化允许每个主机看到一个透明pcie拓扑，其中包含一个上行端口、三个下行端口和三个连接到它们的端点，并且主机可以正确枚举它们。图3中的有趣之处是具有一个包含两个虚拟功能的sr-iov ssd，通过microchip的pcie高级结构交换网，同一驱动器的虚拟功能可以共享给不同的主机。
图3. 双主机pcie®结构引擎
这种pax结构交换网解决方案还支持在各结构之间直接跨域点对点传输，因此可减少根端口阻塞并进一步缓解cpu性能瓶颈，如图4所示。
图4. 通过结构路由通信，可减少根端口阻塞
性能优化
在探索了nvme驱动器和gpu之间数据传输的性能优化过程中涉及的所有组件之后，现在可以结合使用这些组件来实现预期的结果。说明这一点的最佳方式是利用图示演示各个步骤，图5显示了主机cpu及其根端口以及可实现最佳结果的各种配置。
如图5左侧所示，尽管使用的是高性能nvme控制器，但由于根端口的开销，pci gen 4 x 4（4.5 gb/s）的最大数据速率也限制为3.5 gb/s。不过，通过raid（逻辑卷）同时聚合多个驱动器（如右侧所示），smartraid控制器可为四个nvme驱动器各创建两个raid卷，并通过根端口创建传统pcie点对点路由。这会将数据速率提高到9.5 gb/s。
但是，利用跨域点对点传输（底部的图），可以通过结构链路而不是根端口来路由通信，从而实现26 gb/s的速率，这是使用smartroc 3200 raid控制器可达到的最高速率。在最后一个场景中，交换网提供不受固件影响的直接数据路径，并且仍然保持基于硬件的raid保护和加密服务，同时充分利用gpudirect存储的全部潜能。
图5. 实现26 gb/s的路径
总结
高性能pcie结构交换网（例如microchip的pax）允许多主机共享支持单根i/o虚拟化（sr-iov）的驱动器，以及动态划分可在多个主机之间共享的gpu和nvme ssd池。microchip的pax结构交换网可以将端点资源动态重新分配给需要这些资源的任何主机。
这种解决方案还使用了smartroc 3200 raid控制器系列支持的smartpqi驱动程序，因此无需自定义驱动程序。microchip的smartroc 3200 raid控制器是目前惟一能够提供最高传输速率（即26 gb/s）的设备。它具有极低的延迟时间，可向主机提供最多16个pcie gen 4通道，并向后兼容pcie gen 2。与microchip基于flashtec®系列的nvme ssd结合使用时，可在多主机系统中发挥pcie和magnum io gpudirect存储的全部潜能。总体而言，上述所有特性使其能够构建一种强大的系统，该系统可以满足ai、ml、dl以及其他高性能计算应用的实时需求。
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性能直接随着传送数据量的增加而提高，传送数据量则随着人工智能（ai）、机器学习（ml）、深度学习（dl）和其他数据密集型应用所需的大型分布式数据集呈指数级增长。当数据在本地存储或远程存储时，可以实现这些优势，从而允许以比cpu存储器中的页面缓存更快的速度访问数拍字节的远程存储。
优化raid性能
该解决方案中的下一个元素是包括raid功能，用于保持数据冗余和容错能力。虽然软件raid可以提供数据冗余，但底层软件raid引擎仍然使用精简指令集计算机（risc）架构进行操作，例如奇偶校验计算。当比较高级raid级别（例如raid 5和raid 6）的写i/o延迟时间时，硬件raid仍然比软件raid快得多，因为提供了专用处理器来执行这些操作和回写高速缓存。在流传输应用中，软件riad的长期riad响应时间会导致数据堆积在高速缓存中。硬件raid解决方案不存在缓存数据堆积问题，并且具有专门的备用电池，可以防止出现灾难性系统掉电时数据丢失的情况。
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