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NVMe over Fabric(又名NVMe- oF)是一種新興技術，它支持對數據中心的計算和存儲進行分解。美光科技正通過與Marvell、Foxconn-Ingrasys和英偉達(NVIDIA)等關鍵技術合作伙伴的合作，共同解鎖NVMe-oF技術可以帶來的優勢。我們還在開發創新技術，如異構存儲器存儲引擎(HSE)，這將有助于使用NVMe-oF優化對閃存的大規模訪問。

NVMe-oF是什么?

NVMe- oF從字面上來看是網絡上的NVMe協議的擴展，其擴展范圍遠遠超出了目前搭載SSD的服務器。NVMe早在2011年就出現了，而fabrics擴展則在2016年首次標準化。NVMe-oF繼承了NVMe的所有優點，包括輕量級和高效的命令集、多核感知和協議并行性。NVMe-oF是真正的網絡無關的，因為它支持所有常見的fabrics，包括光纖通道、InfiniBand和以太網。圖1比較了NVMe和NVMe- of模型，并標注出了用戶可用的各種網絡和網絡傳輸選項。

圖1 NVMe和NVMe-oF模型對比

從圖1可以看出，有兩種以太網傳輸選項，RoCE v2和NVMe-TCP，每一種都各有優缺點。RoCE v2延遲較低，但需要專用的支持RDMA的NIC (RNIC)；NVMe-TCP不需要專用的RNIC，但是其傳輸延遲和CPU使用率都更高，它使用的是標準NIC。相比之下，RoCE v2目前在市場上更為流行。

NVMe over Fabrics的優勢是什么?

使用NVMe就意味著只能使用基于PCIe交換機的服務器機架。雖然這是一種完全有效的存儲擴展方法，但它的范圍是非常有限的。NVMe-oF則允許在數據中心范圍內連接無數的存儲空間。

如今，NVMe-oF已經很成熟了，許多用戶接受了將全閃存陣列(AFA)連接到服務器的技術。然而，NVMe-oF的優勢只有在計算和存儲完全分開時才能完全發揮出來。也就是說，通過網絡將一個NVMe SSD池提供給一個服務器池，這種方式允許按需提供計算和存儲。計算和存儲的分解提升了存儲的可伸縮性和可共享性，并支持可組合性，如圖2所示。

圖2 計算和存儲分解圖

分類存儲的另一個維度是存儲服務(即數據保護、復制、壓縮等)。存儲服務可以由服務器(onload模型)管理，也可以卸載到接近實際存儲的數據處理單元(DPU)。onload模型需要消耗額外的CPU周期和網絡帶寬，可以實現成本最小化，而卸載模型的成本較高，并且根據供應情況，可能產生瓶頸。由于onload模型的TCO(總成本)優勢，大規模追求低成本存儲使其附加了存儲策略。

什么是EBOF、JBOF和JBOD ?

全閃存陣列有兩種接入方式: 通過網絡接入(EBOF)和直接連接 (JBOF)。不要混淆JBOF和JBOD(只是一堆磁盤)。JBOD通常用于在PCIe上使用NVMe擴展機架中的存儲。EBOF或JBOF可以使用NVMe-oF在數據中心之間擴展存儲。如圖3所示，JBOF使用PCIe交換機向SSD擴展，而EBOF使用以太網交換機向SSD擴展。JBOF和EBOF都使用NVMe-oF連接回服務器。

圖3 EBOF 和 JBOF對比圖

除了以太網和PCIe交換之外，這兩種方法的主要區別在于從NVMe到NVMe-oF的轉換發生在哪里。在JBOF上，轉換或橋接是在外圍使用一個或多個DPU (x DPU到y SSD, x:y比率)。在EBOF上，橋接在SSD載體完成(x橋接到x SSD, 1:1的比例)。雖然JBOF有使用DPU的處理能力來運行存儲服務的優勢，但它確實存在一個潛在的瓶頸，并且和EBOF模型相比，帶來了額外的成本，具有一些新功能。當橋與固態硬盤的比例不是1:1時，成本權衡和瓶頸問題就開始顯現出來了。

使用Marvell 88SN2400和Foxconn-Ingrasys EBOF測試系統

通過與Marvell和Foxconn-Ingrasys的合作，我們一直在NVMe- oF環境中測試Micron 7300主流NVMe SSD，并在各種不同的應用程序和工作負載下進行測試。

在介紹測試結果之前，讓我們先看一下Foxconn-Ingrasys EBOF和Marvell的88SN2400轉換器控制器和PresteraCX 8500交換機。

Marvell的88SN2400是一款用于云和企業數據中心的SSD轉換器的NVMe控制器。這與Marvell交換機相結合，本質上允許用戶在NVMe和NVMe- oF之間進行轉換或“橋接”。88SN2400轉換器控制器是Foxconn-Ingrasys EBOF的一個關鍵組件，與Micron 7300 SSD一起，使高性能2U存儲器達到高達73.1 GB/s的帶寬和高達2000萬IOPs。圖4顯示了Foxconn-Ingrasys EBOF，在2U機箱中有24 U.2插槽。

圖4 Foxconn-Ingrasys EBOF

圖5顯示了帶有Marvell 88SN2400轉換器控制器的Foxconn-Ingrasys SSD Carrier。

圖5 搭載88SN2400的Foxconn-Ingrasys U.2 Carrier

Foxconn-Ingrasys U.2 Carrier采用標準的U.2 SSD格式。U.2載波支持雙以太網端口，以解決需要路徑冗余的應用程序，它在驅動器側有一個PCIe Gen3 x4用于NVMe SSD。

Marvell的88SN2400轉換器控制器支持RoCE v2和NVMe-TCP傳輸。然而，在我們的測試中，我們關注的是RoCE v2。

如何使用NVIDIAGPUDirect存儲(GDS)進行擴展?

我們一直在使用NVIDIAGPUDirect存儲(GDS)在人工智能和機器學習工作負載方面進行大量工作。我們想通過將Foxconn-Ingrasys EBOF與Marvell的88SN2400轉換器控制器連接到NVIDIA DGXA100系統，來了解在fabrics環境中事物是如何伸縮的。這是一個簡單的gdsio (GPUDirect Storage I/O)工具測試，可以比較在NVMe-oF環境中使用和不使用GDS的帶寬和延遲。

圖6 DGX A100 with EBOF

在圖6中，有一個裝載了Micron 7300 SSD的EBOF，它使用8個計算網絡端口中的6個直接連接到NVIDIA DGXA100，提供600gb /s的可用網絡帶寬。GDS可以讓數據在對等點之間直接傳輸，跳過了在GDS未啟用時使用的高延遲反彈緩沖區。在這個測試中，我們將SSD的全部能力(約61 GB/s)用于工作負載。未來的測試將添加一個以太網交換機，并進一步擴大EBOF的數量。

NVMe-oF如何與HSE形成規模?

Micron一直在研究一些驚人的技術，其中之一是異構內存存儲引擎(HSE)。HSE是一個閃存感知的存儲引擎，它提高了存儲類內存(SCM)和SSD的性能。它還通過減少寫放大增加了SSD的有效壽命，所有這些都在大規模部署的情況下進行。NVMe-oF是進一步擴大HSE規模的理想途徑。為了驗證HSE在Fabric附加存儲環境下的有效性，我們使用MongoDB和YCSB (Yahoo!云服務基準)。在圖7中，我們比較了使用本地Micron 7300 SSD的默認內置MongoDB存儲引擎(WiredTiger)和使用Micron 7300 SSD的Micron HSE在EBOF中的性能。