diff --git a/SUMMARY.md b/SUMMARY.md
index 3bceadd52ea71ae4d2882de7a00a201e1a1d12e8..73841e8724cd33d62a31bc0a84f8327154e3dcf5 100644
--- a/SUMMARY.md
+++ b/SUMMARY.md
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     * [利用io_uring提升数据库系统性能](./devops_perf/io_uring_igraph.md)
     * [Coolbpf：一站式eBPF开发编译平台](./devops_perf/coolbpf.md)
 * [软硬件协同](./sw_hw_codesign/README.md)
+    * [面向DPU场景的软硬协同协议栈](./sw_hw_codesign/sw_hw_cooperation_protocol_stack.md)
     * [面向芯片研发和验证的操作系统 SiliconFastOS](./sw_hw_codesign/siliconfastos.md)
 * [安全可信](./security_trust/README.md)
     * [龙蜥操作系统漏洞管理](./security_trust/anolis_cve_management.md)
diff --git a/materials/imgs/sw_hw_codesign/sw_hw_cooperation_protocol_stack/overview.png b/materials/imgs/sw_hw_codesign/sw_hw_cooperation_protocol_stack/overview.png
new file mode 100644
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Binary files /dev/null and b/materials/imgs/sw_hw_codesign/sw_hw_cooperation_protocol_stack/overview.png differ
diff --git a/sw_hw_codesign/sw_hw_cooperation_protocol_stack.md b/sw_hw_codesign/sw_hw_cooperation_protocol_stack.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..cb4e9631f2dcd8e8faea3c718514ae35944c0e1a
--- /dev/null
+++ b/sw_hw_codesign/sw_hw_cooperation_protocol_stack.md
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+#面向DPU场景的软硬协同协议栈
+tags: 软硬件协同, Anolis8,Anolis23
+
##背景概述
随着高性能计算、机器学习和大数据等技术的广泛使用，对于云VPC、数据中心内的网络提出了更加苛刻的要求。此时传统的以太
网卡和TCP协议栈已不能满足其对于网络吞吐、传输时延和增效降本的要求。与此同时云、硬件厂商提供了高性能DPU解决方案，因
此需要一个高性能的软硬协同网络协议栈，对下适配DPU并充分发挥硬件性能，对上支撑大规模云上应用场景，开发部署和运维友
好，兼容主流的云原生等业务架构。

##技术方案
共享内存通信SMC是由IBM首次贡献至Linux社区，并由龙蜥增强和维护的软硬协同的高性能协议栈。针对不同的规模场景、硬件和
应用模型，SMC提供多位一体的方案以解决当前传统协议栈的问题：

1. 借助云厂商VPC或者数据中心RDMA，实现不同规模和场景下的高性能通信，支撑不同的业务规模和场景；
2. 兼容RDMA verbs生态，实现协议栈卸载至硬件，提升网络性能，降低CPU资源使用，支持多种硬件；
3. 透明替换网络应用，SMC完全兼容TCP socket接口，并可快速回退TCP；
4. 使用统一高效的共享内存模型，借助硬件卸载实现高性能的共享内存通信；

![Overview](../materials/imgs/sw_hw_codesign/sw_hw_cooperation_protocol_stack/overview.png)


## 技术优势
1. 透明加速传统TCP应用，对于应用程序、运行环境镜像、部署方式无侵入，对DevOps和云原生友好；
2. DPU软硬协同的网络协议栈，更高的网络性能和更低的资源使用；
3. Linux原生支持的标准化、开源的网络协议栈，SMC-R实现自IETF RFC7609，由社区共同维护；

## 应用场景
SMC是一个内核原生支持的通用高性能网络协议栈，支持socket接口和快速回退TCP的能力，任何TCP应用均可实现透明替换SMC协
议栈。由于业务逻辑与网络开销占比的差异，不同应用的加速收益存在差异。下面是几个典型的应用场景和业务最佳实践：

1. 内存数据库，Redis和部分OLAP数据库，Redis QPS最高提升50%，时延下降55%；
2. 分布式存储系统，云原生分布式存储Curve在3 volume 256 depth randwrite场景下性能提升18.5%；
3. Web service，NGINX长链接下QPS最高提升49.6%，时延下降55.48%；
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