OpenVelinux内核中的RDMA控制器详解
2025-06-19 22:01:20作者:咎岭娴Homer
概述
在现代数据中心和高性能计算环境中,远程直接内存访问(RDMA)技术因其低延迟、高吞吐量的特性而广受欢迎。然而,RDMA资源的管理和隔离一直是一个挑战。OpenVelinux内核中的RDMA控制器正是为解决这一问题而设计。
什么是RDMA控制器?
RDMA控制器是cgroup(控制组)子系统的一部分,它允许管理员限制一组进程可以使用的RDMA/InfiniBand特定资源。通过将进程分组并使用RDMA控制器,可以实现对以下两种关键资源的限制:
- hca_handle - 主机通道适配器(HCA)句柄的最大数量
 - hca_object - HCA对象的最大数量
 
为什么需要RDMA控制器?
在没有资源限制的情况下,用户空间应用程序可能会占用所有可用的RDMA资源(如地址句柄AH、完成队列CQ、队列对QP、内存区域MR等),导致其他应用程序甚至内核空间的上层协议(ULP)无法获得必要的RDMA资源,最终引发服务不可用的问题。
RDMA控制器的引入解决了以下核心问题:
- 防止单一应用或进程组垄断RDMA资源
 - 实现多租户环境下的资源隔离
 - 提供资源使用的可计量性
 - 确保关键服务能够获得必要的RDMA资源
 
技术实现细节
资源池架构
RDMA控制器通过资源池结构实现资源管理,每个cgroup对每个设备维护一个资源池。当前设计中:
- 每个资源池最多可容纳64种资源(未来可扩展)
 - 资源池对象与cgroup的css(子系统状态)相关联
 - 典型使用场景下,每个cgroup对每个设备会有0到4个资源池实例
 
资源所有权模型
由于RDMA资源的特殊性质(可由任何进程分配,由共享地址空间的子进程释放),RDMA控制器采用以下所有权模型:
- 创建者拥有:资源始终由创建它的cgroup css拥有
 - 迁移友好:允许进程在保持活动RDMA资源的情况下迁移到其他cgroup
 - 灵活释放:即使进程已迁移,仍可从原cgroup释放资源
 
资源池生命周期
资源池在以下情况下创建:
- 用户设置限制且目标设备的资源池尚不存在
 - 未配置限制但IB/RDMA栈尝试计费资源(确保后续能正确释放)
 
资源池在以下情况下销毁:
- 所有资源限制都设置为最大值(max)
 - 这是最后一个被释放的资源
 
实际应用示例
1. 配置资源限制
# 为mlx4_0设备设置hca_handle和hca_object限制
echo mlx4_0 hca_handle=2 hca_object=2000 > /sys/fs/cgroup/rdma/1/rdma.max
# 为ocrdma1设备仅设置hca_handle限制
echo ocrdma1 hca_handle=3 > /sys/fs/cgroup/rdma/2/rdma.max
2. 查询当前限制
cat /sys/fs/cgroup/rdma/2/rdma.max
输出示例:
mlx4_0 hca_handle=2 hca_object=2000
ocrdma1 hca_handle=3 hca_object=max
3. 查看当前使用情况
cat /sys/fs/cgroup/rdma/2/rdma.current
输出示例:
mlx4_0 hca_handle=1 hca_object=20
ocrdma1 hca_handle=1 hca_object=23
4. 删除资源限制
# 将mlx4_0设备的限制设置为max以删除限制
echo mlx4_0 hca_handle=max hca_object=max > /sys/fs/cgroup/rdma/1/rdma.max
最佳实践建议
- 合理设置限制:根据应用实际需求和硬件能力设置限制,避免过度限制影响性能或限制不足导致资源争用
 - 监控使用情况:定期检查rdma.current以了解资源使用模式
 - 渐进式调整:初次部署时可设置较宽松的限制,根据实际使用情况逐步收紧
 - 考虑设备差异:不同RDMA设备可能有不同的性能特征,应为每种设备单独配置
 
通过OpenVelinux内核中的RDMA控制器,系统管理员可以有效地管理和隔离RDMA资源,确保关键应用获得必要的资源,同时防止资源滥用导致的系统不稳定。
登录后查看全文 
热门项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
 
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
 
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
 
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
278
2.57 K
deepin linux kernel
C
24
6
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
222
302
Ascend Extension for PyTorch
Python
105
133
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
599
161
暂无简介
Dart
568
126
一个用于服务器应用开发的综合工具库。
- 零配置文件
- 环境变量和命令行参数配置
- 约定优于配置
- 深刻利用仓颉语言特性
- 只需要开发动态链接库,fboot负责加载、初始化并运行。
Cangjie
250
14
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.03 K
607
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
118
103
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
446