DPU：未來計算的三大支柱之一

隨着計算領域的不斷發展，數據處理單元（DPU）的出現正在重塑數據中心和計算架構的未來。在本文中，我們深入探討了DPU在該領域的重要性和作用，並將其與傳統的中央處理器（CPU）和圖形處理單元（GPU）進行了比較。

什麼是DPU？

數據處理單元（DPU）是一種專門設計用於處理數據中心中的網絡、存儲和計算任務的硬件加速器，它與CPU和GPU一起組成計算的三大支柱之一。作為一種新型可編程處理器，DPU結合了三個關鍵元素，是一個片上系統（SoC），它結合了：

• 強大的處理能力：DPU利用廣泛應用的Arm架構，包含了行業標準、高性能、軟件可編程的多核CPU，並與其他SoC組件緊密集成。

• 高速數據傳輸：憑藉其高性能網絡接口，DPU能夠在網絡的線速率或其他網絡速度下，對數據進行解析、處理和傳輸至GPU和CPU。

• 多功能加速：配備了豐富靈活、可編程的加速引擎，這些引擎能夠卸載和增強高性能計算、機器學習、零信任安全、電信、存儲等領域的應用性能。

CPU vs GPU vs DPU：它們之間有什麼區別？

CPU靈活且反應靈敏，多年來一直是大多數計算機中唯一的可編程元件。但最近，GPU變得更為重要，它們最初用於實時圖形處理，現在已成為高性能計算、深度學習和大數據分析的必不可少的組成部分。在過去的十年中，計算已經擴展到PC和服務器之外，DPU逐漸成為以數據為中心的加速計算模型的第三個成員。相較之下，CPU、GPU和DPU在功能、設計和應用方面存在一些差異。

1. 功能和用途：CPU適用於各種通用計算任務；GPU用於加速計算；DPU在數據中心周圍移動數據，進行數據處理。

2. 設計和架構：CPU採用複雜的通用處理器架構，提供更高的靈活性和可編程性。GPU採用高度並行的架構，用於加速圖形處理和計算密集型任務，但其在一般計算中的靈活性相對較低。DPU的設計主要集中在數據處理和網絡功能加速上，集成了各種硬件加速器和優化功能，提供高性能、低時延的數據處理解決方案。

3. 應用領域：CPU廣泛應用於臺式電腦、服務器、移動設備等領域。GPU主要應用於圖形渲染、遊戲、科學計算、機器學習等領域，適用於需要大規模並行計算的任務。DPU主要用於數據中心和網絡設備，以加速數據包處理、流量管理、以及安全加密，提供高性能的數據處理和網絡功能加速。

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集成到SmartNIC中的DPU

DPU可以作為獨立的嵌入式處理器運行。然而，它的常見應用是集成到SmartNIC中。SmartNIC是下一代服務器中不可或缺的網絡接口控制器。

部分其他聲稱是DPU的設備缺乏對應上述三個關鍵要素的關鍵組件，包括強大的處理能力、高速數據傳輸和多功能加速。

例如，一些供應商應用專有CPU，但這些CPU沒有採用ArmCPU生態系統的廣泛開發和應用基礎設施。其他人聲稱擁有DPU，但犯了僅依賴嵌入式CPU進行數據路由處理的錯誤。

DPU的十大加速和硬件能力

那麼什麼是真正的DPU？一般來說，網絡數據路徑加速引擎需要能夠提供十種功能：

1. 通過數據包解析、匹配和操作實現OVS。

2. 用於零接觸RoCE的RDMA數據傳輸加速。

3. GPU直連加速器允許繞過CPU將網絡數據直接傳輸到GPU。

4. 具有RSS、LRO和校驗和等功能的TCP加速。

5. 用於VXLAN、Geneve疊加和VTEP卸載的網絡虛擬化。

6. 多媒體流媒體和內容分髮網絡的流量整形加速器。

7. 用於電信雲、RAN和5G功能的精密定時加速器。

8. 內聯IPSEC和TLS的加密加速。

9. 對SR-IOV、VirtIO和半虛擬化的虛擬化支持。

10. 通過信任根、安全啟動、固件升級、認證容器和應用程序生命周期管理的安全隔離。

一些所謂的DPU只專註於少數功能，而另一些則嘗試使用專有處理器卸載數據路徑。然而，事實證明這種方法不足以應對數據中心的龐大規模和複雜性。

尤其應該避免使用專有處理器來卸載數據路徑。雖然這種方法可能適用於原型設計，但考慮到數據中心的規模、範圍和廣度，這種做法是徒勞無益的。

結論

簡而言之，數據處理單元（DPU）已成為計算領域中與CPU和GPU並列的三大支柱之一。DPU能夠高效處理數據中心內的數據移動和處理，在實現雲規模計算和滿足現代應用程序的需求方面發揮着至關重要的作用。