在不斷發展的現代計算領域中，數據處理單元（DPU）已成為一個新的計算支柱，領先于中央處理器(CPU)和圖形處理單元(GPU)。

DPU與CPU以及GPU協同工作，以增強計算能力和處理日益復雜的現代數據工作負載。由于對人工智能、機器學習、深度學習、物聯網、5G和復雜云架構的需求增加，DPU市場穩步增長。如果團隊參與了涉及高級計算的項目，那么很可能會從將DPU整合到數據中心架構中受益。

在本文中，我們將基本了解什么是DPU、DPU的工作原理、DPU的優勢、如何選擇合適的DPU供應商以及常見問題解答。

什么是DPU？

DPU或數據處理單元是一種可編程處理器，旨在高效處理數據中心大規模的以數據為中心的工作負載，例如數據傳輸、縮減、安全、壓縮、分析和加密。

DPU的功能和優勢是什么？

DPU正迅速成為現代計算的重要組成部分，因為它們能夠通過從CPU中卸載工作負載來提高數據中心的效率和性能。

DPU通過執行以下主要功能為現代數據中心提供許多好處：

提高處理能力：DPU從CPU卸載網絡和通信工作負載，釋放資源用于應用處理。

提高效率和性能：通過將處理核心與硬件加速器塊相結合，以大規模處理以數據為中心的工作負載，DPU可提高性能并減少延遲。

處理復雜任務的能力：DPU旨在處理支持云環境的大型數據中心或驅動人工智能、深度學習算法、其他數據密集型應用的超級計算機中的數據密集型工作負載。

適應數據中心不斷增長需求的能力：隨著數據中心需求的增長和變得更加密集，DPU可以進行擴展，以適應不斷增加的工作量和復雜性。此外，DPU可以添加到現有的硬件基礎設施中，從而實現靈活且適應性強的數據中心架構。

提高可靠性和可用性：DPU可以通過冗余和高可用性等特性提供更高的可靠性，確保在硬件故障時關鍵數據處理任務的連續性。

降低成本：DPU可以通過從CPU卸載處理任務和處理復雜任務，來降低與管理數據中心相關的總體硬件成本，從而需要更少的硬件組件。

DPU有哪些功能？

● 高速網絡連接

● 高速數據包處理

● 加速器

● 多核處理

● 內存控制器

●第四代PCI Express（串行總線）支持

● 安全功能，如加密、防火墻和VPN（虛擬專用網絡）

DPU提供商根據企業客戶的需求在其產品中使用不同的技術和材料。DPU主要分為三種類型：基于SOC（系統級芯片）、基于ASIC（專用集成電路）和基于FPGA（現場可編程邏輯門陣列）。每個都是針對特定應用或客戶系統量身定制的。

如何根據需要選擇合適的DPU供應商

DPU市場的主要供應商包括NVIDIA、Marvell、Fungible（被微軟收購）、Broadcom、Intel、Resnics和AMD Pensando。

隨著新的DPU供應商進入該領域，以滿足以數據為中心的高級工作負載快速發展的需求，預計這一列表還會增加。DPU領域有望在未來幾年成為科技巨頭和芯片制造商的激烈戰場。

根據需求選擇合適的DPU供應商需要考慮多個方面，包括：

兼容性：DPU供應商的硬件和軟件是否與現有的基礎設施兼容，從而確保對日常運營的干擾最小或不中斷？

工作負載要求：DPU能否在復雜性和容量方面為企業工作負載要求提供足夠的覆蓋范圍？

易于集成：DPU是否會在適合企業的時間內無縫集成到基礎架構和軟件堆棧中？

安全性：DPU供應商能否提供強大的安全功能，例如加密、安全啟動、安全固件更新，以及企業需要的其他安全要求？

技術支持和服務：供應商的文檔、支持團隊、培訓和維護是否適合企業的規模和專業知識？

供應商聲譽：DPU供應商在可靠性和客戶滿意度方面是否有良好的記錄？

成本：DPU供應商的許可和定價選項是否符合預算需求和技術要求？

DPU、CPU和GPU之間有什么區別？

功能：DPU（數據處理單元）、CPU（中央處理器）和GPU（圖形處理單元）都是計算處理器，各自執行不同的功能。CPU是負責計算機系統整體運行的主要處理器，是計算機的“大腦”。GPU是用于圖形計算任務的專用處理器，例如渲染3D圖像或視頻。DPU是最新的處理器，專門處理以數據為中心的工作負載，例如數據中心的網絡、存儲和安全操作。

架構：CPU由幾個功能強大的處理內核組成，這些內核針對串行或順序處理進行了優化，這意味著一項接一項的任務。GPU有大量針對并行處理進行優化的更簡單的內核，這意味著同時執行任務。DPU結合了處理核心、硬件加速器塊和高性能網絡接口，以大規模處理以數據為中心的任務。

示例用例：從智能手機到計算機再到服務器，幾乎所有計算機設備都使用CPU。GPU通常用于游戲PC。GPU主要用于數據中心。

如何使用DPU來改進數據中心基礎設施？

DPU可用于通過提高效率、提高數據處理速度和減少CPU的工作負載來改進數據中心基礎設施，從而實現更快、更可靠的數據處理。

使用DPU需要什么硬件？

要使用DPU，服務器或網絡設備必須具有用于DPU卡的兼容PCIe插槽。硬件還應具有兼容的操作系統和驅動程序、足夠的內存供DPU正常運行，以及可靠的電源和冷卻。

DPU可以處理哪些類型的工作負載？

DPU通過處理大規模數據處理需求，將網絡和通信工作負載從CPU中卸載。這種以數據為中心的工作負載包括數據分析、傳輸、縮減、安全、壓縮、分析、壓縮和加密。DPU是存儲網絡的理想選擇。實際應用可能包括人工智能和機器學習、大數據分析和處理、視頻轉碼和流媒體、網絡流量處理和安全以及存儲I/O加速。

哪些類型的數據加速引擎可用于DPU？

可用于DPU的數據加速引擎包括加密/解密、壓縮/解壓縮、數據縮減、AI/ML推理和網絡。這些數據加速工程師從CPU卸載特定類型的工作負載，以提高效率、性能和安全性。

數據處理單元的未來是什么？

隨著對數據密集型應用的需求不斷增加，計算架構將繼續發展，從而需要更快、更高效和更安全的數據處理。據報告預計，全球數據處理單元市場預計到2031年將達到55億美元，從2022年到2031年的復合年增長率為26.9%。因此，DPU可能會從今天的可選組件過渡到下一代計算的必要行業標準。