DPU如何助力计算效率
随着技术的不断发展，企业对于数据处理的需求日益增加。在这个背景下，数据处理单元（DPU）应运而生，它为企业提供了一种方式，将网络功能从中央处理器（CPU）和图形处理单元（GPU）中卸载，从而提升其它处理器的工作效率。近年来，GPU因其在处理复杂数据方面的优势而被广泛关注，它已成为现代人工智能应用的核心。然而，企业所需的计算能力不仅仅依赖于GPU和CPU，还有DPU这一重要组件。
NVIDIA的首席执行官黄仁勋指出，CPU负责通用计算，GPU主要用于加速计算，而DPU则负责在数据中心间移动与处理数据。借助DPU，IT管理者能够有效优化基础设施，提升性能，并减轻CPU的负担，使其在现代数据中心和云计算环境中扮演着不可或缺的角色。
那么，究竟什么是DPU，它的工作原理又是怎样的呢？根据TIRIAS Research的分析师Jim McGregor的说法，可以将DPU视为一种「内部或间接负载加速器」。其设计旨在处理本由CPU负责的任务，例如安全性、网络传输或数据压缩。值得注意的是，虽然DPU可以完全编程，但大多数DPU都是专用集成电路，专为特定功能进行优化。根据McGregor的说法，DPU各自的功能特性并不相同，一家供应商的DPU可能与另一家的截然不同。
IDC的分析师Brandon Hoff进一步补充，DPU主要应用于数据中心，尤其在服务器中表现突出。像亚马逊、微软和谷歌等超大规模云服务提供商，广泛部署了DPU。他强调，DPU对想要建设「AI工厂」的企业至关重要，这些「AI工厂」提供了一个标准化的环境，用于大规模开发、部署和管理AI应用程序。Hoff表示，DPU的优势在于它能够为GPU之间提供高效通信的调度结构，这也是许多超大规模企业采用DPU的原因之一。
DPU具体功能又有哪些呢？McGregor提到，DPU常见的功能包括安全管理、网络连接、存储支持和人工智能分析。通过将GPU联网，DPU能更高效地传输数据。Hoff提到，由于GPU的晶片上限制了晶体管的数量，通常需要将GPU连接到一个扩展网络，以提高性能。事实上，GPU在处理数据后会停下来共享信息，而用于网络传送的时间，有时甚至占到整体计算时间的50%。这意味着它们的工作效率大打折扣，DPU能使这一步骤的效率提升，解放GPU从繁重的网络传输中出来。
对于DPU、CPU和GPU之间的差异，McGregor指出，DPU专门为一组特定的功能设计，这与CPU和GPU截然不同。CPU遵循特定的指令集，完全可编程，负责现代计算中的各种任务。而GPU则主要用于图形和多媒体处理，近年来更多地向AI处理领域拓展。Hoff补充说，DPU为网络工程提供支持，确保安全性、加密及存储连接，能够帮助组织节省时间与成本。
DPU究竟带来了哪些优势？通过卸载CPU的网络与存储功能，DPU让CPU能运行更多的应用程序。Hoff提到，DPU能够让应用程序更加无缝地运行，同时消除在数据传输时遇到的问题。对于数据中心服务器来说，DPU的使用简化了架构，使得混合云环境中应用的速度几乎达到裸机水平。他表示，借助DPU，企业无须再操心虚拟机管理程序，大大提升了混合云部署的灵活性，无论是在云上，还是在数据中心，抑或其他更灵活的地方。
综上所述，DPU无疑为企业的数字化转型提供了强有力的支持，提升了运算效率，使得工作流程更加顺畅。未来，对于希望构建高效、高性能计算环境的企业而言，DPU将是不可或缺的重要工具。
