DPU如何助力計算效率
隨著技術的不斷發展，企業對於數據處理的需求日益增加。在這個背景下，數據處理單元（DPU）應運而生，它為企業提供了一種方式，將網路功能從中央處理器（CPU）和圖形處理單元（GPU）中解除安裝，從而提升其它處理器的工作效率。近年來，GPU因其在處理復雜數據方面的優勢而被廣泛關註，它已成為現代人工智慧套用的核心。然而，企業所需的計算能力不僅僅依賴於GPU和CPU，還有DPU這一重要元件。
NVIDIA的執行長黃仁勛指出，CPU負責通用計算，GPU主要用於加速計算，而DPU則負責在數據中心間移動與處理數據。借助DPU，IT管理者能夠有效最佳化基礎設施，提升效能，並減輕CPU的負擔，使其在現代數據中心和雲端運算環境中扮演著不可或缺的角色。
那麽，究竟什麽是DPU，它的工作原理又是怎樣的呢？根據TIRIAS Research的分析師Jim McGregor的說法，可以將DPU視為一種「內部或間接負載加速器」。其設計旨在處理本由CPU負責的任務，例如安全性、網路傳輸或資料壓縮。值得註意的是，雖然DPU可以完全編程，但大多數DPU都是專用積體電路，專為特定功能進行最佳化。根據McGregor的說法，DPU各自的功能特性並不相同，一家供應商的DPU可能與另一家的截然不同。
IDC的分析師Brandon Hoff進一步補充，DPU主要套用於數據中心，尤其在伺服器中表現突出。像亞馬遜、微軟和谷歌等超大規模雲服務提供商，廣泛部署了DPU。他強調，DPU對想要建設「AI工廠」的企業至關重要，這些「AI工廠」提供了一個標準化的環境，用於大規模開發、部署和管理AI應用程式。Hoff表示，DPU的優勢在於它能夠為GPU之間提供高效通訊的排程結構，這也是許多超大規模企業采用DPU的原因之一。
DPU具體功能又有哪些呢？McGregor提到，DPU常見的功能包括安全管理、網路連線、儲存支持和人工智慧分析。透過將GPU聯網，DPU能更高效地傳輸數據。Hoff提到，由於GPU的晶片上限制了晶體管的數量，通常需要將GPU連線到一個擴充套件網路，以提高效能。事實上，GPU在處理數據後會停下來共享資訊，而用於網路傳送的時間，有時甚至占到整體計算時間的50%。這意味著它們的工作效率大打折扣，DPU能使這一步驟的效率提升，解放GPU從繁重的網路傳輸中出來。
對於DPU、CPU和GPU之間的差異，McGregor指出，DPU專門為一組特定的功能設計，這與CPU和GPU截然不同。CPU遵循特定的指令集，完全可編程，負責現代計算中的各種任務。而GPU則主要用於圖形和多媒體處理，近年來更多地向AI處理領域拓展。Hoff補充說，DPU為網路工程提供支持，確保安全性、加密及儲存連線，能夠幫助組織節省時間與成本。
DPU究竟帶來了哪些優勢？透過解除安裝CPU的網路與儲存功能，DPU讓CPU能執行更多的應用程式。Hoff提到，DPU能夠讓應用程式更加無縫地執行，同時消除在數據傳輸時遇到的問題。對於數據中心伺服器來說，DPU的使用簡化了架構，使得混合雲環境中套用的速度幾乎達到裸機水平。他表示，借助DPU，企業無須再操心虛擬機器管理程式，大大提升了混合雲部署的靈活性，無論是在雲上，還是在數據中心，抑或其他更靈活的地方。
綜上所述，DPU無疑為企業的數位化轉型提供了強有力的支持，提升了運算效率，使得工作流程更加順暢。未來，對於希望構建高效、高效能計算環境的企業而言，DPU將是不可或缺的重要工具。
