2023年以来，以ChatGPT为代表的生成式 AI（AIGC，Artificial Intelligence Generated Content）技术成为整个科技行业最热门的讨论话题。业内大模型已推出千亿、万亿级参数量，底层GPU算力部署规模也达到万卡级别，对智能算力的需求不断增长。

在AI大模型的训练中，数据中心已经成为了AI运算的“大脑”，网络的性能成为了制约其规模扩展和性能提升的关键因素，一旦网络性能不佳，就会影响分布式训练的质量和速度。而EQDS技术，正是这个“大脑”中不可或缺的一部分。

何为EQDS？    

EQDS，全称为Edge-queued datagram service，是一种新型的数据报服务，它的出现为数据中心带来了革命性的变革。该技术将几乎所有的排队操作从数据中心网络移动到了主机端侧，对数据中心网络流量传输进行了优化，包括带宽提升、时延降低、流量负载均衡等。这就像是给数据中心装上了一个“加速器”，让数据传输更加流畅、高效。

EQDS DPDK可以在Host主机的用户空间运行，提供类似DMA内存直接访问能力。更重要的是，EQDS的实现不需要依赖于特定的硬件网卡，应用程序可以直接在用户态执行数据传输，不需要在内核态与用户态之间做上下文切换。这意味着，无论是通用计算、存储还是高性能计算场景，EQDS都能轻松胜任。

EQDS是如何产生的？    

既然EQDS如此优秀，那它又是如何产生的呢？其实，EQDS的出现并非偶然。TCP协议虽然广泛适用，但由于其本身的机制，导致通信过时延增加；RDMA技术虽然适用于高速网络，但其只对拥塞信号“事后”作出反应的机制，也导致了长尾时延的增加。此外，TCP流量和RDMA流量共存时，会贪婪地占用带宽，导致RDMA被抑制。正是在这样的背景下，EQDS应运而生。

EQDS基于Credit信令机制，在无需交换机参与下实现了端到端的拥塞控制。主机接收端分发credit，确保主机发送端流量在接收端不会过载，解决了动态时延不确定性问题。

利用交换机逐包ECMP的方式，实现网络侧的负载均衡，同时在无需专用NIC支持的情况下实现接收端的数据包重组。

采用EQIF隧道技术，建立EQDS virtual interface虚拟队列和隧道细粒度的调度策略，实现TCP和RDMA流量的公平共享。

经过实测验证，EQDS技术在存储网络NVMe-OF场景下表现优异。

在不同网卡、不同场景下，NVMe over EQDS的性能表现几乎相同，且明显优于NVMe over TCP，稍逊色于NVMe over RDMA。当然，由于EQDS DPDK运行在用户态，测试主机的CPU较低，无法完全发挥EQDS的性能。不过，只要采用AMD EPYC及以上的CPU，EQDS的性能将会得到充分发挥。

总的来说，EQDS技术为数据中心带来了诸多价值。

它兼容标准网卡、协商阶段确定对EQDS的支持、兼容与传统网卡的TCP/IP通信、业务无感部署、基于EQIF欺骗应用层实现应用层面零修改、兼容RDMA、TCP/IP业务、数据面去RDMA+QP基于EQDS转发、端侧基于标卡实现DMA进行内存拷贝、端到端稳定低延时等。

EQDS可以透明地加速传统的TCP和RDMA协议栈，并支持传输协议的演进，同时受益于未来的交换机增强功能而无需修改更高层的协议栈。更重要的是，基于EQDS的Credit机制实现发端流控、基于Spray方式充分利用所有链路、基于EQIF隧道策略实现多业务的公平调度等特性，使得EQDS成为了AI时代数据中心的新宠。

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