nvidia怎么设置软件（nvidia安装完怎么设置） - 原点资讯

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在这篇文章中，将带您了解 FRR DOCA 数据平面插件的创建过程，并向您展示如何使用全新的 DOCA flow 库卸载 PBR 规则。在上一篇文章中，您了解了使用 DPDK rte_flow 库创建 FRR 数据平面插件，以加速 BlueField 上的 PBR 规则。有关内容，请参见使用 NVIDIA BlueField DPU 和 DPDK 开发应用程序。

向 Zebra 添加 DOCA 数据平面插件

仍然使用 DPDK API 进行硬件初始化，但随后使用 DOCA flow API 来设置数据平面流管道。为此，必须将 DPDK （libdpdk.pc）和 DOCA flow（doca-flow.pc）共享库链接到 DOCA 数据平面插件。

root@dpu-arm:~# export PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/opt/mellanox/dpdk/lib/aarch 64-linux-gnu/pkgconfig root@dpu-arm:~# pkg-config --libs doca-flow -ldoca_flow root@dpu-arm:~# pkg-config --cflags doca-flow -DALLOW_EXPERIMENTAL_API -include rte_config.h -mcpu=cortex-a72 -DALLOW_EXPERIMENTAL_API -I/opt/mellanox/dpdk/include/dpdk -I/opt/mellanox/dpdk/include/dpdk/../aarch64-linux-gnu/dpdk -I/opt/mellanox/dpdk/include/dpdk -I/usr/include/libnl3 root@dpu-arm:~#

在 FRR makefile（configure.ac）中为 DPDK 和 DOCA flow 添加了 pkg check-and-define 宏。

if test "$enable_dp_doca" = "yes"; then PKG_CHECK_MODULES([DOCA], [libdpdk doca-flow], [ AC_DEFINE([HAVE_DOCA], [1], [Enable DOCA backend]) DOCA=true ], [ AC_MSG_ERROR([configuration specifies --enable-dp-doca but DOCA libs were not found]) ]) fi

将 DPDK 和 DOCA flow 库及 cflags 都包含在 zebra-dp-doca make 宏（zebra/subdir.am）中。

zebra_zebra_dplane_doca_la_CFLAGS = $(DOCA_CFLAGS) zebra_zebra_dplane_doca_la_LIBADD = $(DOCA_LIBS)

使用 /etc/frr/daemons 启动 FRR 服务时，可以启用 DOCA 数据平面插件。

zebra_options= " -M dplane_doca -A 127.0.0.1"]硬件初始化和端口映射

使用 DPDK API、rte_eal_init 和 rte_eth_dev_info_get 初始化硬件，并设置 Zebra 接口到 DPDK 端口映射。此工作流与上一节中的 DPDK 数据平面插件相同。

root@dpu-arm:~# vtysh -c "show dplane doca port" Total ports: 6 cores: 8 Port Device IfName IfIndex sw,domain,port 0 0000:03:00.0 p0 4 0000:03:00.0,0,65535 1 0000:03:00.0 pf0hpf 6 0000:03:00.0,0,4095 2 0000:03:00.0 pf0vf0 15 0000:03:00.0,0,4096 3 0000:03:00.0 pf0vf1 16 0000:03:00.0,0,4097 4 0000:03:00.1 p1 5 0000:03:00.1,1,65535 5 0000:03:00.1 pf1hpf 7 0000:03:00.1,1,20479 root@dpu-arm:~#DOCA flow 初始化

为了使用 doca-flow 编写 PBR 规则，必须初始化 doca-flow 和 doca-flow-port 数据库。此初始化是在使用 rte_eal_init 初始化硬件后完成的。

使用 doca_flow_init 通过配置流和队列计数来初始化 doca-flow 库。

struct doca_flow_cfg flow_cfg; memset(&flow_cfg, 0, sizeof(flow_cfg)); flow_cfg.total_sessions = ZD_DOCA_FLOW_MAX; flow_cfg.queues = doca_ctx->nb_cores; doca_flow_init (&flow_cfg, &err);

当使用 DPDK 设置硬件端口时，必须使用 dpdk_port-id 将它们安装到 doca-flow-port 数据库中。

struct doca_flow_port_cfg port_cfg; memset(&port_cfg, 0, sizeof(port_cfg)); port_cfg.port_id = dpdk_port_id; port_cfg.type = DOCA_FLOW_PORT_DPDK_BY_ID; snprintf(port_id_str, ZD_PORT_STR_MAX, "%u", port_cfg.port_id); port_cfg.devargs = port_id_str; doca_port = doca_flow_port_start (&port_cfg, &err);使用 doca-flow API 编写 PBR 规则

通过一系列用于匹配、动作、转发和监控属性的数据结构来对 DOCA 流进行编程。

struct doca_flow_match match, match_mask; struct doca_flow_actions actions; struct doca_flow_fwd fwd; struct doca_flow_monitor monitor;流匹配

这被指定为匹配和匹配掩码。匹配掩码是可选的，如果未指定，则由 doca-flow 库自动填充。

memset(&match, 0, sizeof(match)); memset(&match_mask, 0, sizeof(match_mask)); match.out_src_ip.type = DOCA_FLOW_IP4_ADDR; match.out_src_ip.ipv4_addr = src_ip; match_mask.out_src_ip.IPv4_addr = src_ip_mask; match.out_dst_ip.type = DOCA_FLOW_IP4_ADDR; match.out_dst_ip.ipv4_addr = dst_ip; match_mask.out_src_ip.ipv4_addr = dst_ip_mask; match.out_l4_type = ip_proto; match.out_src_port = RTE_BE16 (l4_src_port); match_mask.out_src_port = UINT16_MAX; match.out_dst_port = RTE_BE16 (l4_dst_port); match_mask.out_dst_port = UINT16_MAX;

我跳过填充 eth 或 eth-mask 等字段。

这是因为 doca-flow 库可以基于其他匹配字段 dst_ip 或 src_ip 自动将此类字段填充到 RTE_ETHER_TYPE_IPV4 或 RTE_ETHER_TYPE_IPV6。

流动作

为了路由数据包，必须将目标 MAC 地址更改为网关（leaf2） MAC ，减少 TTL ，并更改源 MAC 地址。这一点最初在上一篇文章中讨论，使用 NVIDIA BlueField DPU 和 DPDK 开发应用程序。

memset(&actions, 0, sizeof(actions)); actions.dec_ttl = true; memcpy(actions.mod_src_mac, uplink_mac, DOCA_ETHER_ADDR_LEN); memcpy(actions.mod_dst_mac, gw_mac, DOCA_ETHER_ADDR_LEN);流转发

然后，输出端口设置为上行链路。

memset(&fwd, 0, sizeof(fwd)); fwd.type = DOCA_FLOW_FWD_PORT; fwd.port_id = out_port_id;流监控

设置流量计数器进行故障排除。

memset(&monitor, 0, sizeof(monitor)); monitor.flags |= DOCA_FLOW_MONITOR_COUNT;DOCA 流管道和入口

流程创建分为两步：

创建流管道。
将流条目添加到流管道。

第一步是为查找阶段创建软件模板。第二步使用模板在硬件中的流进行编程。

当您必须对许多类似的流进行编程时，管道非常有用。对于这种情况，可以设置单个匹配模板（管道），并指示在创建流条目时必须更新哪个匹配字段（例如，第 4 层目标端口）。后续的流条目只需要填充与管道（第 4 层目标端口）不同的匹配字段。

对于 PBR ，每个流模式都是唯一的，所以使用已经填充的流属性为每个 PBR 规则创建了一个单独的管道和条目。

struct doca_flow_pipe_cfg pipe_cfg; pipe_cfg.name = "pbr"; pipe_cfg.port = in_dport->doca_port; pipe_cfg.match = &match; pipe_cfg.match_mask = &match_mask; pipe_cfg.actions = &actions; pipe_cfg.monitor = &monitor; pipe_cfg.is_root = true; flow_pipe = doca_flow_create_pipe (&pipe_cfg, &fwd, NULL, &err); flow_entry = doca_flow_pipe_add_entry (0, flow_pipe, &match, &actions, &monitor, &fwd, &err);流删除

流管道和条目创建 API 返回管道和流指针，这些指针必须被缓存以供后续删除。

doca_flow_pipe_rm_entry( 0, flow_entry); doca_flow_destroy_pipe (port_id, flow_pipe);流统计

在创建流时，设置 DOCA_FLOW_MONITOR_COUNT 标志。

使用 doca_flow_query 查询流统计数据。

struct doca_flow_query query ; // hit counters – query.total_pkts and query.total_bytes memset(&query, 0, sizeof(query)); doca_flow_query (flow_entry, &query);验证硬件加速

FRR-PBR 规则配置和流量生成与 dpdk-plugin 相同。流量按预期由 DPU 硬件转发，并可使用流计数器进行验证。

root@dpu-arm:~# vtysh -c "show dplane doca pbr flow" Rules if pf0vf0 Seq 1 pri 300 SRC IP Match: 172.20.0.8/32 DST IP Match: 172.30.0.8/32 IP protocol Match: 17 DST Port Match: 53 Tableid: 10000 Action: nh: 192.168.20.250 intf: p0 Action: mac: 00:00:5e:00:01:fa DOCA flow: installed 0xffff28005150 DOCA stats: packets 202 bytes 24644 root@dpu-arm:~#

还可以使用硬件条目进行验证：

root@dpu-arm:~# ~/mlx_steering_dump/mlx_steering_dump_parser.py -p `pidof zebra` - f /tmp/dpdkDump domain 0xe294002, table 0xaaab07648b10, matcher 0xffff28012c30, rule 0xffff28014040 match: outer_l3_type: 0x1, outer_ip_dst_addr: 172.30.0.8, outer_l4_type: 0x2, metadata_reg_c_0: 0x00030000, outer_l4_dport: 0x0035, outer_ip_src_addr: 172.20.0.8 action: MODIFY_HDR(hdr(dec_ip4_ttl)), rewrite index 0x0 & VPORT, num 0xffff & CTR(hits(352), bytes(42944)), index 0x806200

通过使用 doca-flow ，FRR 现在具有了第二个数据平面插件，可用于 PBR 规则的硬件加速。

应用程序开发要点

在本系列文章中，您了解了如何使用 rte_flow 或 doca_flow 通过四个步骤对 DPU 网络应用程序进行硬件加速：

将 DOCA / DPDK 库链接到应用程序。
初始化硬件。
设置应用程序到硬件端口的映射。
用于引导流量的流编程。

随着越来越多的元素卸载到 DPU 上，及源代码行（ SLOC ）的增加，开发过程可能会变得复杂。而这正是 DOCA 抽象库可以帮助解决的：

DOCA 附带了几个内置库，如 doca-dpi 、 gRPC 、 Firefly 时间同步等。这些库支持应用程序的快速即插即用。
DOCA 构建（如 doca_pipe ）使您能够模板化管道，消除样板代码并优化流插入。
即将推出的 DOCA 库，如硬件加速的 LPM （最长前缀匹配），使构建交换机管道变得更容易。这与您在本系列文章中看到的示例应用程序 FRR 尤其相关， FRR 通常用于使用 BGP 构建 LPM 路由表（或 RIB ）。
借助 DOCA ，您还可以在融合加速器上的 GPU 和 DPU 上实现令人激动的开发体验。

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