从大型科学设施到工业 CT 扫描仪，现代传感器和数据采集系统的输出速率持续攀升，传统的"采集—存储—分析"架构已无法应对高数据速率下的实时处理需求。NVIDIA 今日发布 DAQIRI（Data Acquisition for Integrated Real-time Instruments），这是一款高性能网络库，通过将数据采集转向以软件为中心的灵活架构，解决数据洪流带来的挑战。
DAQIRI 作为 NVIDIA Holoscan 平台的一部分，可直接将现有的高带宽流式探测器与传感器连接到 NVIDIA 软件生态系统，包括 Holoscan（实时多模态多速率处理）、NVIDIA TensorRT（实时推理）和 NVIDIA nvCOMP（流式压缩），并支持直接传输至自定义仪器软件平台。
在技术层面，DAQIRI 利用数据平面开发套件绕过 Linux 内核，提供从 NIC 到 GPU 直接内存访问缓冲区的零拷贝路径，实现 100Gbps 及以上线速的 UDP 和 RoCE v2 流量处理。这一内核旁路机制大幅降低了传统网络协议栈的延迟和 CPU 开销。
DAQIRI 的核心特性包括：线速高吞吐低延迟、自定义接收处理、零内存拷贝到 GPU、YAML 驱动配置、灵活的数据移动后端（支持 Linux Sockets、DPDK 与 RoCE v2），以及即插即用的 C++ 和 Python API。开发者可通过简洁的 YAML 配置文件定义完整的数据路径，包括 NIC 选择、GPU 缓冲区分配、包过滤规则和张量组装方式。
CERN 的 A-GHOST 项目已率先采用 DAQIRI，利用 AI 驱动的高能物理搜索分析被常规选择路径丢弃的数据流。通过将 FPGA 硬件板卡与 GPU 处理集群连接，该架构可在 HL-LHC 升级后的高亮度环境下实时分析全部数据流，部署卷积自编码器、时序 CNN 和 Transformer 等先进模型。
DAQIRI 的发布标志着数据采集架构的一次重要转型，使科学家和工程师能够在数据产生的同时进行过滤、推理、压缩和自适应控制，而无需修改现有仪器硬件。从 DGX Spark 到 IGX 平台再到 RTX Pro Server，灵活的部署选项可满足不同规模的计算需求。
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