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目前，服务器网络带宽正面临快速增长。200Gbps以太网网卡已经成为主流，厂商还在不断研发新的400Gbps NIC，而1Tbps很快将成为下一个目标。另一方面，处理网络I/O的计算容量空间正在不断缩小。例如，对于典型的使用32字节键值的键值存储，为了在100 X86 CPU内核的情况下保持400Gb/s的线速，一个内核大约需要500个周期来处理每个键值对。即使在这种理想的假设下，这种微不足道的计算能力也仅仅能够在网络堆栈中执行一些LLC或内存访问，高品质网络流量可视化 ,智能网卡哪里有相关，查网络流量可视化 ,其它智能卡相关，留给应用程序逻辑的东西少得可怜。换句话说，未来具有线速I/O处理需求的应用程序注定要受到CPU和内存的限制。
商用服务器对于线速I/O的低延迟处理需求达到了前所未有的高度，硬件无法跟上数据中心网络工作负载的快速变化。例如，用于访问网络附加存储、新标准和隧道格式的压缩技术都在快速发展，超过了ASIC开发和部署的生命周期。此外，湖南有马信息技术有限公司,有马信息技术,数据中心网络范式从专有的中间盒，例如防火墙和入侵检测系统，转变为虚拟网络功能(VNF) ，这也进一步推动了计算需求。VNF给CPU的网络处理带来了负担，并且也对计算提出了更高的要求。
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网络I/O的性能问题长期以来一直备受关注，其重点在于消除操作系统网络堆栈中的低效率以及优化NIC-CPU交互。目前实现VNF的常用方法是完全绕过网络堆栈，直接从用户级库（例如DPDK）访问原始数据包。此外，CPU和NIC硬件提供了几种机制来提高I/O处理的效率，网络流量可视化 ,口碑好的无线网络设备，例如，将数据直接引入CPU LLC（DDIO），并通过减少CPU内核之间的缓存争用(例如，接收端扩展)和降低中断频率(例如，中断调制)来提高可扩展性。但即使采用了这些增强功能，在10Gbps的速度下依旧需要多个CPU内核来执行公共网络功能。此外，现有系统也会因为CPU资源争用而导致延迟增加，包处理性能也出现波动。
GPU也被用于加速网络数据包处理应用（例如，PacketShader、SSLShader、SNAP和GASPP）。不幸的是，由于GPU控制和PCIe数据传输，GPU引入了高延迟开销。此外，在大多数I/O密集型工作负载（如路由）中，GPU的TCO增益和功率效率受到了质疑，仅在CPU上使用延迟隐藏技术就能够在较低的延迟下实现类似的性能。目前关于使用GPU加速网络处理还存在许多争议。伴随着一系列的挑战，网络与计算的高效融合势在必行。
早期的网卡仅实现数据链路层和物理层的功能，而端系统CPU负责处理网络协议栈中更高层的逻辑。CPU按照网络协议栈中传输层、路由层的逻辑，负责数据包的封装和解封；网卡则负责更底层的数据链路层帧的封装和解封，以及物理层电气信号的相应处理。
在2000年代初期，随着诸如Intel IXP系列网络处理器的推出，人们萌生了在NIC添加可编程硬件的想法。但是，这些处理器主要用于专用网络设备中处理网络协议栈，而不是用于当今拥有智能网卡的商用服务器。
智能服务器适配器或智能网卡通过从服务器的CPU上卸载网络处理工作负载和任务，提高云端和私有数据中心中的服务器性能。将网络处理卸载到智能网卡并不是一个新的概念，例如有些网卡可以卸载诸如校验和计算与分段等一些网络处理功能。
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