智算云时代，ZStack如何在实践中重塑全栈硬件加速架构？

一、硬件加速的三条主线:网络、存储、算力

最近一段时间,业界关于 "Kernel Bypass 网卡 + 超融合" 的讨论再度热起来。低延时网卡(Solarflare、Mellanox、Cisco ExaNIC 等)绕开内核协议栈,把网络收发延迟从十几微秒压到个位数,确实是金融极速交易场景的关键突破。

站在云平台厂商的视角,Kernel Bypass 在整套硬件加速体系中只属于单点加速手段。一个真正能够支撑极速交易、量化策略、AI 训练推理、信创、安全敏感行业场景的智算云平台,需要在网络、存储、算力三条主线上同时具备硬件加速能力,并通过虚拟化层把这些能力以可调度、可迁移、可统一管理的方式交付给业务。

云轴科技ZStack用四大产品线承接这一架构判断:

• ZCF(ZStack Cloud Foundation):私有云核心平台,承载 SR-IOV、Kernel Bypass、OVS-DPDK、DPU、NVMe-oF 接入等计算侧硬件加速能力,默认搭配ZBS(ZStack Block Storage)作为底层分布式存储,提供 RDMA 零拷贝、SPDK 用户态等存储侧加速能力;

• ZVF(ZStack VirtualizationFoundation):虚拟化产品线(含 ZSphere、ZLR),承担VMware 替代主力,把 ZCF 的硬件加速能力打包给虚拟化场景客户;

• AIOS 智塔:智算平台,负责GPU/真武 810E 等异构算力调度、dGPU 弹性切片、智算高性能网络;

• HCI(ZStack Cube 超融合一体机):把 ZCF + ZVF + AIOS 的能力打包成软硬一体方案,覆盖金融极速交易一体机、信创一体机、智算一体机、阿里云联合一体机。

本文按照"网络、存储、算力"三条主线展开 ZCF / ZBS / AIOS / ZVF / HCI 的能力,拆解 ZStack 在金融极速交易、信创云、VMware 替代、AI Infra 一体机几类典型客户场景中的落地路径。

ZStack 能做到全栈加速的三个前提条件:第一,完整的产品矩阵——从私有云、虚拟化、存储、智算到超融合一体机,所有产品在同一套代码主线下演进;第二,阿里云控股带来的软硬协同——真武 810E、神龙、通义大模型与 ZStack 在产品规划层面拉通;第三,十余年在金融、信创、政企、能源、AI 场景的实际交付沉淀,把零散的加速技术沉淀成可复制的解决方案模板。

下图把 ZStack 的全栈硬件加速能力按"业务层 → 平台加速能力层 → 硬件层"三层 × "网络 / 存储 / 算力"三条主线整理成一张总览图,后续章节按此结构展开。

二、ZCF 计算侧:从 SR-IOV 到 DPU 的四级火箭

ZCF 是 ZStack 私有云的核心平台,网络与存储的所有硬件加速能力都首先在 ZCF 上落地,再通过 ZVF、AIOS、HCI 三个产品线下传到对应场景。

ZCF 在网络硬件加速方向规划了四级火箭:

外加 NVMe-oF 接入(存储接入协议)、PTP 授时、NUMA 绑定作为辅助调优能力。

2.1 SR-IOV + PCI 直通:把网卡"切片"给虚拟机

SR-IOV(Single Root I/O Virtualization)是 PCIe 标准定义的硬件虚拟化技术。一块物理网卡可以被划分为多个 VF(Virtual Function),每个 VF 在虚拟机眼中等同于一块独立的物理网卡,绕开了 Hypervisor 的 vSwitch 转发路径。

ZCF 自 4.x 版本起完整支持 SR-IOV:

• 延迟表现:基于 ZStack 内部实验室数据,SR-IOV 虚拟机网卡延迟约为普通虚拟网卡的 1/3,小包转发能力可达 2.5M pps 量级;
• 网卡兼容性:覆盖 Intel、Mellanox、Solarflare 等主流低延时与 RDMA 网卡,以及多款国产 RoCE 网卡,具体认证清单以版本兼容性矩阵为准;
• 配合 Kernel Bypass 用户态协议栈(Onload / VMA / 自研用户态 TCP),在 ZStack 与低延时网卡厂商、金融客户的联合测试中,端到端延迟可达个位微秒级,在极致调优场景下进一步逼近 2–3 微秒区间;具体数值取决于网卡型号、CPU 隔离与 NUMA 调优策略。

2.2 ZCF 差异化能力一:VF 网卡热迁移

行业里大部分超融合平台对 SR-IOV 虚拟机的处理是"绑死在物理机上"——一旦做了 VF 直通,就失去了热迁移能力。这对金融生产环境是不可接受的,因为硬件故障、内核补丁、机房腾挪都需要无中断的迁移窗口。

ZCF 通过VF 热迁移机制(基于 qemu/libvirt 的 VFIO 迁移框架,叠加 ZStack 调度层与网络后备通道的工程化封装),实现 SR-IOV 虚拟机在不停机的前提下跨物理机迁移:

1. 源主机上 VF 被动态从虚拟机解绑;
2. 网络流量短暂切到 virtio 后备通道;
3. 迁移完成后,目标主机上重新绑定新的 VF;
4. 整个切换过程对上层应用透明。

这一能力在多家头部券商的 OMS、行情分发、风控引擎场景中已经验证。

2.3 ZCF 差异化能力二:双网卡 Bond + SR-IOV 切割还原

金融生产环境对链路冗余的要求是不可妥协的——单网卡故障必须能秒级切换。但传统 SR-IOV 方案与 Bond 几乎不兼容:VF 直通后,Bond 的活动备援逻辑无法生效。

ZCF 较新版本引入双网卡 Bond 支持 SR-IOV 切割还原机制:

• 平台为每张物理网卡创建 VF 池;
• 业务虚拟机使用 Bond 模式接入,底层映射到主备两张物理网卡的 VF;
• 主链路故障时,平台自动将虚拟机网卡从主 VF 切换到备 VF,业务感知不到中断;
• 故障恢复后,平台执行"还原"动作,把流量切回主链路,保持原有性能基线。

这一能力让 ZCF 第一次在云平台层面把高性能(SR-IOV 直通)和高可用(双链路 Bond)两个看似矛盾的目标同时满足。

2.4 ZCF 差异化能力三:OVS-DPDK 用户态转发兜底

不是所有业务都适合 SR-IOV 直通——VF 数量受网卡硬件限制,大规模租户隔离、复杂 SDN 策略、灵活的安全组规则,这些场景仍然需要软件 vSwitch。

ZCF 近期版本上线OVS-DPDK 用户态转发:把数据平面从内核态搬到用户态,通过 DPDK 的 PMD(Poll Mode Driver)轮询机制,把 vSwitch 的吞吐和延迟拉到接近硬件直通水平,同时保留完整的 OVS 流表、VXLAN、安全组、QoS 能力。

2.5 ZCF 差异化能力四:DPU 方案 —— 把基础设施"挪到卡上"

ZCF 已规划DPU 方案,与亚格等 DPU 厂商完成深度对接,在客户环境进入联合验证阶段。这是网络硬件加速的第四级火箭:把网络、存储、管理三类基础设施流量,从主机 CPU 卸载到 DPU 卡上。

技术要点:

• 弹性裸金属新形态:ZCF 定义了新的弹性裸金属虚拟化类型,DPU 卡直接接管裸金属节点的上下电、云盘加载/卸载、网络配置、网卡创建等动作,替代传统弹性裸金属架构中的"网卡节点 + 部署网络"角色;

• DPU 卡上的 OVS-DPDK:网络数据面运行在 DPU 卡上的高性能 OVS-DPDK,主机侧 CPU 不再参与 vSwitch 转发,释放出来的 CPU 全部归业务;

• 存储、管理、业务流量统一收敛:DPU 作为"网关节点"承载多类流量,简化主机网卡数量,降低布线复杂度;

• 商务模式延续:DPU 方案是现有 ZCF 弹性裸金属能力的延伸,沿用同一套授权模式,客户无需重新购买独立产品线。

对客户的直接价值:主机 CPU 利用率提升、网络吞吐与延迟逼近硬件极限、机柜密度提升、整体 TCO 下降。

2.6 ZCF 计算侧的 NVMe-oF 接入

NVMe-oF 是 ZCF计算侧的存储接入协议。ZCF 作为 initiator,把后端存储(第三方 NVMe-oF 存储阵列)以块设备的形式直接挂载给虚拟机,跳过传统的 iSCSI / FC SAN 协议栈,获得接近本地 NVMe 盘的延迟与吞吐。

这条路径与 SR-IOV、DPU、ZBS RDMA 在端到端层面叠加,构成 ZCF 计算侧的全用户态、零拷贝存储高速公路。

2.7 PTP 精确授时与 NUMA 绑定

极速交易场景对时钟一致性有微秒级要求。ZCF 配合硬件 PTP(IEEE 1588)网卡,实现虚拟机时钟与主时源的亚微秒到微秒级对齐;配合 CPU 绑核、NUMA 亲和、Hugepage 预分配、中断隔离等一整套调优手段,平台层把硬件性能完整释放给业务。

形成的组合拳是:极致延迟 → SR-IOV + Kernel Bypass + PTP;大规模租户 + 灵活策略 → OVS-DPDK;双高(性能+可用)→ Bond + SR-IOV 切割还原;基础设施卸载 + CPU 释放 → DPU。客户可以按业务画像选型,不被单一技术路线绑死。

三、ZBS 存储侧:RDMA 零拷贝与高 IOPS 集群

网络硬件加速只是入口,存储侧的硬件加速同样关键。ZStack 自研分布式存储ZBS(ZStack Block Storage)在这条路径上的工程投入:

3.1 RDMA / RoCE 零拷贝集群网络

ZBS 全面支持 RDMA(RoCE v2),节点间数据传输绕过 CPU 和内核协议栈,实现真正的零拷贝。基于 ZStack 实验室与典型客户环境的实测:

• 单卷随机读 IOPS 可达数十万级别;
• 集群聚合 IOPS 随节点规模线性扩展,可进入百万级以上区间;
• 集群聚合带宽随网络规模线性扩展,可进入数十 GiB/s以上区间;
• 4K 随机读延迟稳定在亚毫秒级,在金融极速交易等极致场景可达百微秒级

3.2 SPDK 用户态存储栈

ZBS 服务端整合 SPDK 用户态存储栈,把存储 IO 路径从内核态搬到用户态轮询模式,与 ZCF 计算侧的 DPDK/SR-IOV/DPU/NVMe-oF 形成端到端的"用户态高速公路"。

3.3 落地场景

ZBS 已经在多个金融、能源、运营商生产环境运行:

• 某全国性期货交易所:核心交易系统底层存储,支撑数万合约实时撮合;
• 某头部量化基金:高频策略回测平台,千万级订单/秒级别压力测试;
• 多家政企信创云:核心业务底层存储,满足国密合规与性能双重要求。

四、AIOS 智算平台:算力 + 高网融合

第三条主线是算力。AI 训练推理、图形渲染、科学计算场景,GPU/异构加速卡是核心生产力。AIOS 智塔是 ZStack 在智算赛道的核心产品。

4.1 GPU 全直通

AIOS 支持 NVIDIA、AMD、寒武纪、海光 DCU、华为昇腾、阿里平头哥真武 810E 等主流加速卡的全卡直通:虚拟机独占整张物理卡,性能损耗趋近于零,适合 LLM 训练、大规模推理。

4.2 dGPU:动态 GPU 虚拟化

ZStack Cloud 发布 动态 GPU 虚拟化(dGPU)方案,并在 AIOS 智塔产品线中作为 GPU 资源管理的能力之一对外提供:

• 显存与算力按需切分:在单张物理 GPU 上创建多个 vGPU 实例,显存粒度可达 GB 级别,算力按比例分配;
• 资源调度统一管理:GPU 资源与 CPU、内存、存储、网络资源池一体化管理,纳入 AIOS 调度面;
• 硬件覆盖范围:不同厂商 GPU 采用各自的切片技术(NVIDIA 基于 vGPU 授权、华为昇腾基于 vNPU、寒武纪基于 SMLU 等),ZStack 在 AIOS 与 Cloud 中对接主流卡型,具体适配清单按版本滚动更新,以最新发布说明为准。

客户价值:推理服务、桌面云、AI 开发平台等多租户场景下,单卡承载的业务密度提升,GPU 投资回报周期缩短。

4.3 智算高性能网络:InfiniBand / RoCE / RDMA 全栈支持

智算集群与传统云平台的最大差异,是网络从"南北向访问"变成"东西向数据洪流"——GPU 节点之间的张量同步、节点与存储之间的数据集加载,任何一个网络瓶颈都会让 GPU 卡变成空转。AIOS 在网络层面提供以下能力:

具体能力:

• 多张物理网络分离部署:AIOS 标配业务、存储、管理、带外四张网络,从硬件层规避不同流量相互干扰,网络架构与 ZStack 在金融、政企超融合场景中的最佳实践对齐;

• 存储网络走 RDMA/RoCE:与 ZBS RDMA 集群对接,大规模数据集以接近本地盘的延迟流入 GPU 节点;容器侧也可通过 RDMA Device Plugin 直接对接高性能 S3 对象存储;

• 训练专用高性能网络:针对大规模分布式训练场景,AIOS 支持额外部署 InfiniBand 或 RoCE 高速网络,用于 GPU 节点间张量同步;具体网卡速率(25G / 100G / 200G / 400G)按客户集群规模与算力规划匹配;

• GPU 资源调度:AIOS 通过 GPU 池化管理、Device Plugin 把 GPU 资源对外暴露,上层 AI 框架(PyTorch / TensorFlow / vLLM 等)可在此基础上直接调用 NVIDIA NCCL、AMD RCCL 等通信库做集合通信加速,平台不做侵入式封装。

4.4 真武 810E 与阿里云软硬协同

真武 810E 是阿里平头哥 2026 年 1 月 29 日官宣的 GPGPU 处理器,96GB HBM2e 显存,性能对标英伟达 H20,已经支撑阿里云万卡集群与超过 400 家企业的实际负载。

ZStack 作为阿里云控股的云基础软件公司,在 AIOS 智塔产品线中深度集成对真武 810E 的调度与管理能力,联合阿里云推出AI Infra 一体机与ZStack Cube 智算版,把真武 810E 算力、英伟达 GPU 算力、国产 GPU 算力统一纳入调度池,对客户呈现为一个"算力黑盒"。

这套组合让客户获得算力供应链的稳定性——某一种 GPU 缺货时,不用改造整个 AI 平台。

五、ZVF 虚拟化:VMware 替代的主力

ZVF(ZStack VirtualizationFoundation)是 ZStack 面向虚拟化场景的产品线,包含 ZSphere(服务器虚拟化平台)与ZLR(容灾产品),核心定位是VMware 替代。

ZVF 把 ZCF 沉淀下来的硬件加速能力——SR-IOV、Bond+SR-IOV 切割还原、OVS-DPDK 等——以兼容 VMware 操作习惯的方式打包给虚拟化场景客户:

• V2V 工具链:支持从 vCenter / ESXi 批量导入虚拟机,迁移规模从百台到数千台;
• 运维体验对齐:界面、API、操作概念与 VMware 用户的操作习惯兼容;
• 价格体系替代不绑定昂贵的 Broadcom 订阅模式;
• 容灾联动:ZLR 提供同城双活、异地容灾,部分场景已替代 SRM。

落地案例:多家头部券商、期货公司、制造业、医疗机构已启动或完成 VMware 替代,迁移规模覆盖核心数据库、ERP、桌面云、生产线控制系统。

六、客户实践

以下三个案例均来自 ZStack 已交付的真实生产项目,客户名做匿名化处理,聚焦"硬件加速能力如何在客户场景中落地"这一主线。

6.1 某头部量化私募基金:RDMA 低延迟超融合,4K IOPS 突破物理机基线

• 客户背景:技术驱动的创新型量化投资基金公司,依托高频机器学习模型构建端到端深度学习投研流程,业务对 IO 延迟极度敏感

• 业务挑战:原有业务部署在高性能物理机,Allinone 模式部署量化模型业务与数据库,资源利用率低、硬件投入高;批流引擎需要毫秒级聚合海量原始量价数据,Tick 级特征计算对小块随机 IO 提出极致要求

• 方案组合:ZStack 3 节点超融合 + 25G 存储网络 + RDMA 低延迟 + ZBS 第二代全闪高性能分布式存储
• 
  
• 硬件加速实测数据:单台云主机 4K 随机读 15 万 IOPS / 随机写 11 万 IOPS,延迟 0.4ms / 0.5ms,远超物理机单机性能基线

• 客户价值:在不牺牲性能的前提下实现云化交付,自服务 + 工单审批简化精简 IT 团队的资源管理成本;弹性扩容能力支撑 AI 投研业务架构的持续迭代

6.2 某全国性期货交易所:存算分离 + 国产 ARM + ZBS 高性能存储底座

• 客户背景:某全国性期货交易所,科技部门为所内及期货会员单位提供交易相关业务的基础设施服务

• 业务挑战:核心及会员业务原以物理机 + 本地 SSD RAID 为主,业务分散、运维复杂;在推进国产化的同时,需要保留低延迟、高 IOPS 的存储能力

• 方案组合:ZStack Cloud 弹性计算与裸金属服务(覆盖 Intel、鲲鹏、海光集群)+ZBS 全闪高性能分布式存储 + 存算分离架构

• 硬件加速实测效果:基于国产 ARM(鲲鹏)与海光芯片集群,叠加 ZBS 全闪存储,在国产化技术路线下保留了核心交易、数据库类业务所需的低延迟、高并发 IO 性能

• 客户价值:计算与存储互不影响、各自发挥最大性能,故障概率显著下降;帮助客户从传统物理机 + 本地虚拟化平滑迈向"国产化 + 高性能 + 高可靠"的现代云平台架构

6.3 某大型金融公司:DPDK 网络加速 + 全闪存储,核心数据库上云

• 客户背景某大型金融公司,推进从传统虚拟化架构向现代混合云架构的转型升级

• 业务挑战:金融核心数据库对网络吞吐、IO 延迟、稳定性的要求极高,原有架构无法同时满足业务性能与混合云演进需要

• 方案组合:ZStack Cloud +DPDK 网络加速 + ZBS 全闪存储的存算分离架构;集群一包含 23+8 计算节点和 3 节点 ZBS,集群二包含 13 计算节点和 3 节点 ZBS

• 硬件加速实测效果:借助 DPDK 用户态网络加速 + ZBS 全闪存储,金融系统核心数据库成功上云,同时承接公有云托管业务向本地私有云的回迁,构建出高性能、高稳定性的混合云体系

• 客户价值:在不牺牲性能的前提下完成混合云架构演进;通过利旧原有硬件资源有效控制建设成本;为后续 CMP 多云统一调度、ZDR 异地容灾、DTS 跨云数据同步预留扩展空间

七、阿里云控股下的软硬协同:一体机 + 公私一栈

ZStack 的另一层差异化,来自股权与产品层面的双重协同:阿里云是 ZStack 的控股股东。这意味着 ZStack 四大产品线与阿里云的公共云、神龙、真武 810E、通义大模型,可以在产品、方案、商务、交付四个层面深度联动。

具体表现

• 一体机产品线:ZStack Cube 系列 HCI 一体机、智算一体机,部分型号直接采用阿里云供应链的硬件平台与真武 810E 算力卡;

• 公私一栈:客户在阿里云公共云上的工作负载可以平滑迁移到 ZStack 私有云,反之亦然,ZCenter 提供统一控制面;

• 联合方案:在金融、能源、政企、AI 等垂直行业,ZStack 与阿里云联合 GTM,共享渠道、共享案例、共享专家资源;

• 技术共建:在硬件加速(真武 810E 协同、DPU、RDMA 网络、机密计算)、AI 基础设施、云原生数据库等方向开展技术联合研发。

对客户而言,这是一个"既要公有云生态,又要私有部署"的最优解。