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当前，全球电信行业正以前所未有的速度迈向6G时代，其中“AI原生无线接入网络”（AI-RAN）和“AI核心网”正成为技术演进的核心驱动力。在这一背景下，“分布式用户面功能”（dUPF）作为一项关键技术，通过将计算能力下沉到网络边缘，实现去中心化的数据包处理与路由，显著降低了网络延迟，提升了吞吐量。它还为分布式人工智能负载的无缝集成提供了支撑，正逐步成为构建未来移动网络与AI基础架构不可或缺的一环。

dUPF：构建下一代通信基石

理解dUPF，我们首先要了解它在现有通信架构中的位置。dUPF是5G核心网架构中的一个重要组成部分，其核心理念在于将传统的集中式用户面功能进行分布式部署。

图1. 3GPP多PDU会话MEC连接模型中的dUPF，将AI-DN流量锚定在分布式站点

传统的移动网络中，用户数据流量往往需要回传至中心数据中心进行处理，这在一定程度上限制了实时性。而dUPF则通过在网络边缘部署处理单元，将计算能力推向更靠近用户和应用的位置，尤其适用于移动边缘计算（MEC）场景。这种分布式模式，使得用户设备（UE）的数据流量可以通过AI-RAN直接连接到dUPF，进而接入到分布式AI数据网络（AI-DN），大幅提升了数据处理效率和用户体验。

dUPF如何在6G AI中心网络中发挥作用？

未来，像视频搜索与摘要（VSS）、扩展现实（XR）、云游戏以及工业自动化等新一代应用，对网络边缘的实时性和自主智能提出了更高要求。传统的集中式无线核心网架构在满足这些需求时显得力不从心。dUPF的出现，恰好填补了这一空白，它通过靠近网络边缘的部署，带来了多重显著优势：

• 超低延迟： 将数据处理与路由下沉到离用户和应用最近的边缘，大幅缩短了数据传输路径，从而实现毫秒级的超低延迟，为实时互动和高敏感应用提供了坚实基础。
• 高效数据处理： 在数据生成源头即进行初步处理，减少了核心网的传输负担，提高了整体数据处理效率。尤其是在大数据量场景下，能够有效避免网络拥堵。
• 增强数据隐私与安全： 敏感数据可在本地完成处理，减少了数据在广域网中传输的风险，有助于满足日益严格的数据隐私保护要求。
• 去中心化计算，提升AI弹性： 分布式部署使得网络不再依赖单一中心节点，即使部分节点出现故障，整体网络仍能保持运行，提升了AI应用的稳定性和弹性。

值得关注的是，dUPF已成为NVIDIA AI Aerial平台应用层的重要组成部分。NVIDIA AI Aerial是一个为6G AI原生无线网络设计的综合性平台，dUPF的集成，进一步强化了该平台的边缘计算能力。

图2. dUPF是NVIDIA AI Aerial平台应用层的一个组成部分

dUPF的核心价值主张与“6G AI-WIN倡议”高度契合。这项倡议汇集了包括T-Mobile、美国麻省理工学院林肯实验室（MITRE）、思科（Cisco）、ODC以及博思艾伦咨询公司（Booz Allen Hamilton）在内的众多行业领导者，旨在基于NVIDIA AI Aerial平台，开发面向6G的AI原生网络堆栈。dUPF作为其中不可或缺的一环，其作用不言而喻。

dUPF关键应用场景

dUPF的独特优势使其在多个前沿应用领域具有广阔前景，以下是几个主要的应用场景：

• 超低延迟应用： 任何对延迟要求极高的场景，如金融交易、远程操控等。
• 增强现实/虚拟现实（AR/VR）及与AI代理的实时对话： 为沉浸式体验和高度互动的AI服务提供必要的响应速度。
• 视频搜索与摘要（VSS）： 在视频源头进行智能分析和处理，快速生成摘要，提升效率。
• 自动驾驶车辆与机器人通信（V2X）： 确保车辆和基础设施之间进行超可靠、低延迟的实时数据交换，是实现自动驾驶的关键。
• 远程手术与实时工业自动化： 为精密操作和智能制造提供坚实的网络保障，提高生产效率和安全性。

以视频搜索与摘要（VSS）为例，图3展示了其数据处理与摄取管道。摄像机流可在边缘侧与部署的dUPF协同处理，实现本地分流。通过将推断任务转移到边缘服务器，运营商不仅能提供低延迟服务，还能显著降低骨干网络的流量负载，提升整体网络效率。

图3. 部署在边缘的dUPF可用于卸载摄像机和视频流，进行VSS数据处理

dUPF用户面参考实现

dUPF的用户面参考实现基于一种分解式架构，主要包含两个关键组件：dUPF-UP（用户面）和dUPF-CP（控制面）。

• dUPF-UP： 负责实际的用户数据包处理，包括：
  • 数据包检测规则（PDR）： 识别和分类不同的数据流量。
  • QoS实施规则（QER）： 确保不同流量的服务质量。
  • 使用报告规则（URR）： 统计和报告流量使用情况。
  • 转发动作规则（FAR）： 定义数据包的转发路径和处理方式。
• dUPF-CP： 负责控制dUPF-UP的行为，管理会话和策略。

图4. dUPF参考架构，dUPF-CP和dUPF-UP通过内部gRPC接口连接并支持3GPP标准接口（N3、N6和N4）

这一架构支持3GPP标准接口（N3、N6和N4），确保了与现有5G网络的兼容性。在硬件层面，dUPF-UP的应用程序可运行在NVIDIA Grace CPU主机上，并通过NVIDIA BlueField-3（BF3）SuperNIC的硬件管道进行数据包处理加速，这得益于NVIDIA DOCA Flow开发套件。SR-IOV技术则实现了Grace CPU与BF3网卡之间高效的数据包处理。

图5. dUPF-UP应用程序在NVIDIA Grace CPU主机上运行，通过BF3硬件管道加速数据包处理

NVIDIA Grace CPU Superchip集成了72个Arm Neoverse V2核心，通过NVIDIA可扩展一致性架构（SCF）实现了3.2 TB/s的带宽，显著提升了dUPF用户面的数据包处理性能和能效。BF3 SuperNIC通过DOCA Flow管道加速了dUPF数据面功能，包括：

• GTP封装/解封装： 对移动网络中的数据包进行隧道化处理。
• 流量计量（AMBR/MBR）： 根据预设速率限制对流量进行控制。
• 使用量统计（URR使用量/配额）： 追踪和管理流量消耗。
• 转发： 包含高速路径（直接转发）和慢速路径（异常数据包处理）。
• 镜像： 将数据包复制到主机CPU进行额外处理，例如合法拦截。

dUPF-UP参考实现通过DOCA Flow加速了AI流量的本地分流（LBO），利用基于IP子网的服务数据流（SDF）分类简化了AI-DN的部署。主要优化包括：

• 使用IP子网SDF区分边缘AI应用。
• 通过对齐MTU避免IP分段/重组。
• 通过基于PDR的保证简化QoS和计费。

dUPF-UP DOCA Flow管道专为N3和N6接口设计。

N3接口DOCA Flow管道设计

N3接口上行管道包含以下环节：

• GTP解封装
• 计数器
• 策略器（QoS流MBR）
• 策略器（会话MBR）
• 计数器
• FAR（DSCP标记）
• 转发
  

图6. dUPF-UP N3上行DOCA Flow管道

N6接口DOCA Flow管道设计

N6接口下行管道包含以下环节：

• GTP解封装
• 计数器
• 策略器（QoS流MBR）
• 策略器（会话MBR）
• 计数器
• GTP封装
• FAR（DSCP标记）
• 转发
  

图7. dUPF-UP N6下行DOCA Flow管道

dUPF性能验证

为了验证dUPF的性能，团队在Supermicro 1U Grace Hopper MGX系统服务器上进行了测试。测试中，分配了两个独立的CPU核心（核心0和核心1）。其中，核心0负责AI-DN会话设置的控制流程，而核心1则通过轮询模式驱动（PMD）模式处理慢速路径的异常数据包。

dUPF-CP模拟器以每秒1,000个会话的速度启动了60,000个用户设备（UE）会话。会话建立后，用户面数据包通过TRex流量生成器经由两条100G链路发送。测试结果显示：

• 核心0的CPU使用率在控制流程中平均低于7%。
• 核心1的CPU使用率显示为100%，这归因于PMD轮询模式，但没有异常数据包传递到该核心，因为所有用户面数据包都由BF3处理。
• BF3网卡硬件加速了所有用户面数据包，实现了100 Gbps的吞吐量，且零丢包。

基于实验室性能测试，dUPF-UP在Grace处理器和BF3网卡的协同下，实现了100 Gbps的吞吐量（与测试设置中的100G链路速率一致），并且零丢包。这表明，利用基于IP子网SDF的管道设计，dUPF实现了AI流量用户面数据包处理的全面硬件加速。整个过程仅使用了两个Grace CPU核心，在实验室测试中验证的功能和性能，充分肯定了dUPF-UP在AI Aerial平台上的价值。

dUPF的生态系统采纳

目前，多家行业领先企业正在积极采纳dUPF架构。例如，思科公司（Cisco）已将dUPF架构，结合NVIDIA AI Aerial平台和NVIDIA DOCA框架，视为6G AI中心网络的核心基石。当dUPF与AI就绪的数据中心架构相结合时，电信运营商将能够部署高性能、高能效且安全性内置的dUPF，并将AI推理能力延伸至网络边缘。这将为视频搜索与摘要（VSS）、智能代理（agentic AI）、扩展现实（XR）以及超响应式AI驱动服务等创新应用开启新的机遇。

思科移动产品负责人Darin Kaufman表示：“软件定义的DPU和GPU加速的边缘基础设施，能够高效部署无线接入网、核心网和AI应用，为服务提供商带来卓越的用户体验和新的变现机会。思科与NVIDIA正携手构建智能、安全、节能的边缘网络，为下一代无线连接提供动力。”

展望与建议

随着全球通信技术向6G和AI原生网络迈进，dUPF作为连接AI与网络边缘的关键技术，其重要性日益凸显。它不仅能显著提升网络性能，降低延迟，还为各类创新应用提供了坚实的技术基础。对于我国跨境行业的从业者而言，密切关注dUPF以及相关AI边缘计算技术的发展至关重要。

这些前沿技术的发展，预示着未来跨境电商、数字内容出海、跨境游戏、以及工业互联网等领域，将迎来更低延迟、更高智能的服务体验。例如，跨境电商在海外仓储和物流环节引入边缘AI，有望实现更高效的库存管理和路径优化；跨境游戏有望通过边缘计算提供更流畅、更具沉浸感的云游戏体验；而内容出海企业则可能借助边缘VSS技术，更快地对海外用户生成内容进行分析和处理。

我们应积极探索dUPF技术在我国跨境业务中的应用潜力，关注海外报告中提及的成功案例和最新进展，并结合本土产业特点，推动相关技术的研发和部署。这不仅有助于提升我国跨境企业的国际竞争力，也能为全球数字经济的发展贡献中国智慧。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/dupf-tested-100gbps-zero-loss-6g-ai.html