近日,Emulex联合InfiniBand行业协会(InfiniBand Trade Association,IBTA),共同宣布推出了增强RoCE(RDMA over Converged Ethernet)规范,该规范将被称为“RoCEv2”。
RoCEv2在现有RoCE规范中添加的主要提升功能叫做可布线性(Routability),该功能可突破2层网络边界,并帮助企业通过RoCE在数据中心的任何位置实现应用加速。利用这项创新,数据中心可以将RoCE的价值扩展到多个域和物理位置。
RDMA允许在两台服务器的内存之间直接转移数据,而无需任何一台服务器的CPU参与(也称为零拷贝网络),因此可实现更高效的通信。这种处理在支持RDMA的网络接口卡(Network Interface Card,NIC)上进行,并且会避开TCP/IP堆栈,因而加快数据转移。如此,就可以直接将数据传送到目标服务器上的远程内存中,降低用于其他处理的服务器的CPU I/O工作负载。
虽然RDMA最初是InfiniBand网络的一项功能,但许多年来,人们一直设法使以太网能够支持RoCE。2010年推出的初始RoCE规范在以太网上实现了RDMA功能,但它却需要无损网络,这限制了该功能的应用范围。目前,RoCE的主要用途之一是在Windows Server 2012上通过服务器消息块(SMB)Direct实现高性能数据传输;同时,各种版本的Linux也支持该功能。RoCE的主要优势在于:由于它的延迟较低,因此可提高网络利用率;同时它可避开TCP/IP并采用硬件卸载,因此CPU利用率也较低。此外,由于可以在单一线路上将服务器上的其他协议融合到网络中,RoCE还进一步深化了线缆整合的概念。
但是,随着虚拟化、云计算和分散式大数据存储库的持续增长,数据加速能力已经成为全球数据中心共同面临的问题,而不是仅局限于单一2层网络的局部问题。利用可布线性,RoCEv2可填补这一差距,并跟上传统本地化数据中心功能在整个数据中心内的扩张步伐。为了实现上述目标,RoCEv2规范将用以太网链路层上的IP报头和UDP报头替代InfiniBand网络层。这样,就可以在基于IP的传统路由器之间路由RoCE。下面的图1和图2显示了协议堆栈比较和帧格式。
RDMA协议堆栈比较
RoCEv2帧格式
利用这项创新,整个业界就能够满足企业内日益增长的高性能和横向扩展架构需求。从传统企业(如华尔街银行和超大规模云数据中心)到大型服务器和存储OEM厂商,RoCEv2均可帮助其实现融合路径的持续性并提供高度密集的数据中心。
好文章,需要你的鼓励
尽管全球企业AI投资在2024年达到2523亿美元,但MIT研究显示95%的企业仍未从生成式AI投资中获得回报。专家预测2026年将成为转折点,企业将从试点阶段转向实际部署。关键在于CEO精准识别高影响领域,推进AI代理技术应用,并加强员工AI能力培训。Forrester预测30%大型企业将实施强制AI培训,而Gartner预计到2028年15%日常工作决策将由AI自主完成。
这项由北京大学等机构联合完成的研究,开发了名为GraphLocator的智能软件问题诊断系统,通过构建代码依赖图和因果问题图,能够像医生诊断疾病一样精确定位软件问题的根源。在三个大型数据集的测试中,该系统比现有方法平均提高了19.49%的召回率和11.89%的精确率,特别在处理复杂的跨模块问题时表现优异,为软件维护效率的提升开辟了新路径。
2026年软件行业将迎来定价模式的根本性变革,从传统按席位收费转向基于结果的付费模式。AI正在重塑整个软件经济学,企业IT预算的12-15%已投入AI领域。这一转变要求建立明确的成功衡量指标,如Zendesk以"自动化解决方案"为标准。未来将出现更精简的工程团队,80%的工程师需要为AI驱动的角色提升技能,同时需要重新设计软件开发和部署流程以适应AI优先的工作流程。
这项由德国达姆施塔特工业大学领导的国际研究团队首次发现,当前最先进的专家混合模型AI系统存在严重安全漏洞。通过开发GateBreaker攻击框架,研究人员证明仅需关闭约3%的特定神经元,就能让AI的攻击成功率从7.4%暴增至64.9%。该研究揭示了专家混合模型安全机制过度集中的根本缺陷,为AI安全领域敲响了警钟。