DPU、CPU與GPU之間有何區別?
功能:DPU(數據處理單元)、CPU(中央處理單元)和GPU(圖形處理單元)都屬于計算處理器,但各自長于不同功能。CPU負責計算機系統的整體運行,是計算機的“大腦”。GPU是用于圖形計算任務的專用處理器,例如3D圖像渲染或視頻處理等。DPU則是一種新型處理器,專門處理以數據為中心的工作負載,例如數據中心的網絡、存儲及安全操作。
架構:CPU由幾個功能強大的處理核心組成,這些核心針對串行處理進行了優化,長于按順序逐個執行任務。GPU包含大量更簡單的核心,針對并行處理進行了優化,長于同時處理大量任務。DPU則由處理核心、硬件加速器元件和高性能網絡接口組合而成,負責處理以數據為中心的大規模任務。
相關用例:CPU幾乎存在于一切計算設備當中,包括智能手機、計算機、服務器等。GPU常被用于游戲PC設備。DPU則主要用于數據中心。
DPU如何改善數據中心基礎設施?
DPU可以為CPU分擔數據相關的工作負載,借此幫助數據中心基礎設施提高效率、加快數據處理速率并減少CPU負擔,從而實現更快、更可靠的數據處理能力。
使用DPU需要配合什么硬件?
要使用DPU,您的服務器或網絡設備必須具備可兼容DPU卡的PCIe插槽。硬件還應具有兼容的操作系統和驅動程序、可供DPU正常運行的充足內存,以及穩定可靠的電源和冷卻系統。
DPU可以處理哪些類型的工作負載?
憑借強大的規模化數據處理能力,DPU可以替CPU分擔網絡和通信類工作負載。這種以數據為中心的工作負載包括數據分析、傳輸、規約、安全、壓縮、分析和加密等。DPU也是存儲網絡的理想選擇。其實際應用可能包括AI與機器學習、大數據分析和處理、視頻轉碼與流媒體、網絡流量處理與安全,以及存儲I/O加速。
DPU能夠支持哪些數據加速引擎類型?
可用于DPU的數據加速引擎包括加密/解密、壓縮/解壓縮、數據規約、AI/機器學習推理與網絡等。這些數據加速引擎能夠替CPU分擔特定類型的工作負載,從而提高效率、性能和安全性。