NVIDIA DOCA 3.0：引领AI基础设施革命的引擎简析

news2025/6/5 9:47:00

引言

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在当今快速发展的AI时代，大规模AI模型的训练和部署对数据中心基础设施提出了前所未有的挑战。传统的CPU-centric架构已经难以满足超大规模AI工作负载对性能、效率和安全性的需求。NVIDIA于2025年4月正式发布了DOCA 3.0软件框架，这一创新性平台彻底改变了AI基础设施的设计理念，将DPU(数据处理单元)和SuperNIC(超级网卡)从简单的网络接口转变为数据中心的核心计算引擎。DOCA 3.0不仅是一个开发框架，更是一个全面的软件生态系统，旨在充分发挥NVIDIA BlueField DPU和ConnectX SuperNIC的潜力，为AI、HPC和云原生应用提供前所未有的性能、安全性和效率。本报告将深入分析DOCA 3.0的核心价值、新特性及应用场景，帮助技术决策者和开发者全面理解这一革命性平台如何重塑AI基础设施的未来。

DOCA（Data Center-on-a-Chip Architecture，数据中心芯片架构）作为NVIDIA专为数据中心基础设施设计的软件开发平台，已发展成为构建下一代AI基础设施不可或缺的支柱。DOCA 3.0的发布标志着这一平台的重要里程碑，它不再仅仅是一个开发框架，而是成为构建和运行下一代大规模AI基础设施（尤其是基于GPU集群）的软件基础。通过紧密集成并充分发挥NVIDIA BlueField DPU和ConnectX SuperNIC的硬件加速能力，DOCA 3.0实现了真正的软硬一体化，为解决AI基础设施面临的性能、可扩展性、安全性和效率等核心挑战提供了全面的解决方案。

DOCA 3.0的核心价值在于它能够有效解决超大规模AI基础设施的核心痛点。在可扩展性与性能方面，DOCA 3.0针对超大规模AI训练和推理部署，提供了更高的网络吞吐量、更低的延迟和更强的计算卸载能力，能够满足万亿参数级AI模型的计算需求。在安全与隔离方面，DOCA 3.0提供了硬件强化的租户隔离和工作负载隔离，保护敏感的AI模型和数据，特别适用于多租户云环境或共享集群。在效率与资源优化方面，DOCA 3.0通过卸载CPU任务（如网络、存储、安全）到DPU/SuperNIC，释放宝贵的CPU资源专注于AI计算，提升整体资源利用率，实现TCO优化。在简化运维方面，DOCA 3.0通过编排工具简化了大规模部署和管理DPU加速服务的复杂性，降低了运营成本[1]。

DOCA 3.0的发布恰逢其时，正值AI计算需求呈爆炸性增长的关键时期。随着生成式AI、大规模语言模型和推荐系统的兴起，数据中心面临着前所未有的计算压力。传统的CPU和GPU架构已经无法满足这些应用对性能、效率和安全性的需求。DOCA 3.0通过创新的DPU架构，将基础设施服务（网络、存储、安全、管理）从CPU卸载到专用硬件，释放CPU资源专注于AI计算，为构建高性能、高安全、高效率的AI基础设施提供了全新的路径。这一架构理念的实践，不仅解决了当前AI基础设施面临的挑战，也为未来AI计算的发展奠定了坚实基础。

DOCA 3.0的核心架构与设计理念

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DOCA 3.0的核心架构建立在NVIDIA BlueField DPU和ConnectX SuperNIC的硬件基础之上，通过软件框架将这些硬件能力充分释放并提供给开发者和系统管理员。DOCA 3.0采用"以DPU为中心"的设计理念，将基础设施服务（网络、存储、安全、管理）从CPU卸载到专用硬件，释放CPU资源专注于AI计算。这种架构不仅提高了性能，还大大降低了延迟，为AI工作负载提供了最佳的运行环境。DOCA 3.0的软件架构包括SDK和运行时环境两个主要部分，SDK提供了丰富的API、库和工具，而运行时环境则在DPU和SuperNIC上运行，提供了统一的接口和管理框架[2]。
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DOCA 3.0的设计理念强调性能与安全的统一。通过硬件加速实现高性能，同时利用硬件隔离和信任根实现强大的零信任安全，解决了传统方案中安全与性能难以兼得的矛盾。在DOCA 3.0中，DPU被设计为基础设施的"根信任"，能够验证、监控和控制主机行为（包括BIOS/BMC、OS、Hypervisor、容器）。这种设计不仅提高了安全性，还简化了安全管理，为构建零信任架构基础设施提供了理想的平台。DOCA 3.0的另一个重要设计理念是简化超大规模部署。统一的软件框架和编排工具降低了管理成千上万个DPU节点的复杂度，使得大规模AI基础设施的部署和管理变得更加简单和高效[3]。

DOCA 3.0的软件架构分为多个层次，包括硬件抽象层、服务层和应用层。硬件抽象层提供了对DPU和SuperNIC硬件资源的访问接口，包括网络、存储、加密和通用计算等功能。服务层基于硬件抽象层构建，提供了各种服务，如网络服务、存储服务、安全服务和管理服务等。应用层则是开发者使用DOCA API构建的应用程序和系统。这种分层架构不仅提高了系统的模块化程度，还使得不同层次的开发和维护变得更加独立和高效。DOCA 3.0还提供了丰富的API和库，涵盖了网络、存储、安全、基础设施管理等各个领域，为开发者提供了全面的工具集，使其能够轻松构建高性能、安全的AI基础设施[1]。

DOCA 3.0的设计充分考虑了AI工作负载的特点和需求。AI训练和推理通常需要大量的数据移动和处理，这使得网络和存储性能成为瓶颈。DOCA 3.0通过硬件加速的网络和存储功能，大大提高了数据移动的效率，降低了延迟，为AI工作负载提供了最佳的运行环境。此外，AI模型和数据的安全性也是DOCA 3.0设计的重要考虑因素。通过硬件强化的租户隔离和工作负载隔离，DOCA 3.0保护了敏感的AI模型和数据，特别适用于多租户云环境或共享集群。DOCA 3.0还通过卸载CPU任务（如网络、存储、安全）到DPU/SuperNIC，释放宝贵的CPU资源专注于AI计算，提升了整体资源利用率，实现了TCO优化[1]。

DOCA 3.0的另一个重要特点是其开放性和可编程性。DOCA提供了丰富的API和库，允许开发者根据自己的需求定制和扩展功能。这种开放性不仅促进了创新，还使得DOCA能够适应不同的应用场景和需求。DOCA还支持多种编程模型，包括主机端应用和DPU端服务。主机端应用运行在Host CPU上，通过DOCA库与DPU/SuperNIC通信，发起操作或获取数据；DPU端服务则直接在DPU Arm核心上部署轻量级服务（利用DPF），处理数据面加速任务（如网络功能、安全检测、存储协议转换）。这种灵活的编程模型使得开发者能够根据自己的需求选择最适合的开发方式，提高了开发效率和系统性能[1]。

DOCA 3.0的架构设计还充分考虑了可扩展性和性能。通过将基础设施服务从CPU卸载到专用硬件，DOCA 3.0不仅提高了性能，还大大降低了延迟，为AI工作负载提供了最佳的运行环境。DOCA 3.0还支持大规模部署，统一的软件框架和编排工具降低了管理成千上万个DPU节点的复杂度，使得大规模AI基础设施的部署和管理变得更加简单和高效。此外，DOCA 3.0还提供了丰富的监控和调试工具，使得开发者和系统管理员能够轻松监控系统的运行状态，及时发现和解决问题，提高了系统的可靠性和稳定性[2]。